AI 未来的发展趋势是什么？

以下是关于 AI 编剧软件及相关内容的介绍： 故事来源与剧本写作： 故事来源有两种路径。路径一是原创，包括自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等；路径二是改编，如经典 IP、名著、新闻、二创等。 编剧看似门槛低实则有一定难度，剧作理论和模板可能导致故事死板。写剧本的第一步永远是写，然后实践、看书、完善实践、总结经验，循环往复。短片创作可从自身或朋友经历改编入手，或对触动自己的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事，有助于修改和进步，不必担心创意被窃取（商业合作除外）。 将小说做成视频的制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要调整，如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成编辑后，输出最终视频，并在所需平台分享。 AI 制作短片和电影的综合应用： 包括使用 ChatGPT 撰写脚本、分镜、人物设定、旁白，使用 Midjourney 生成静态分镜图片，使用 Runway 生成动态分镜片段，使用 AI 配音软件制作旁白。 请注意，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好不同而有所差异，AI 工具的可用性和功能也可能随时间变化，建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。且内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是在国内可以免费用的图生视频的 AI 工具： 1. Hidreamai（国内，有免费额度）：https://hidreamai.com//AiVideo 。支持文生视频、图生视频，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成 5s 和 15s 的视频。 2. ETNA（国内）：https://etna.7volcanoes.com/ 。Etna 是一款由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，它可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps，文生视频，支持中文，时空理解。 3. Dreamina（国内内测，有免费额度）：https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 。支持文生视频、图生视频，视频生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持正向提示词、运镜控制、运动强度控制、帧数选择，支持 16:9、9:16、1:1、3:4、4:3 尺寸，图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外，其他跟文生视频基本相同，默认生成 3s 的视频。 4. 可灵（免费）：https://klingai.kuaishou.com/ 。支持文生视频、图生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词可使用中文，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸，图生视频除了不可运镜控制以外，其他跟文生视频基本相同，默认生成 5s 的视频。 此外，还有一些国内外提供文生视频功能的产品推荐： 1. Pika：非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是系统学习 AI 知识的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 工具和平台体验：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手学习 AI，还可以： 1. 了解基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。

以下是一些图生视频的 AI 工具： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 根据视频脚本生成短视频的 AI 工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频所需要素并生成对应素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 4. VEED.IO：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 关于清影的图生视频： 输入一张图片加相应提示词，清影大模型会根据提示将图片转变为视频画面。也可以只输入一张图片，清影大模型将自行发挥想象力把图片扩展为有故事的视频。有两个小技巧： 1. 选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），支持上传 png 和 jpeg 图像。若原图不够清晰，可采用分辨率提升工具。 2. 提示词要简单清晰。可以选择不写 prompt，直接让模型操控图片动起来；或者明确想动起来的主体，并以“主体+主题运动+背景+背景运动”的方式撰写提示词（一定要有主体，不然可能会出现 AI 狂乱景象）。若不明确大模型如何理解图片，推荐将照片发送到清言对话框进行识图，明确主体的描述。

以下是关于让照片变清晰的 AI 相关内容： 可以将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。具体可参考文章。但此步骤无法将照片中的头发、衣服等元素变清晰。 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。可参考文章。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写以免干扰原图。 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，能在显存不够的情况下将图片放大到足够倍数。 常见的 AI 画质增强工具有 Magnific（https://magnific.ai/）、ClipDrop（https://clipdrop.co/imageupscaler）、Image Upscaler（https://imageupscaler.com/）、Krea（https://www.krea.ai/）等。更多工具可查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 。这些工具具有不同特点和功能，可根据具体需求选择。

以下是关于公文写作 AI 的相关信息： 在论文写作领域，AI 技术应用广泛，提供了多方面的辅助，常用的工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 中文的内容仿写 AI 工具推荐： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，心得体会、公文写作等都能应对，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，提升写作效率和创作体验。 利用 AI 不到 30 分钟打造爆款公众号文章： AI 生产文章关键在于提供清晰且具指导性的提示词（prompt）。好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，设定文章语气、风格和重点。例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”最终产出的内容可能需微调以符合预期和公众号风格。

以下是关于 AI 在人力资源服务行业发展趋势的相关内容： 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年，促成了信贷评估、欺诈评分等方面的改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃，正在改变多个领域，包括教育、游戏、商业等。与传统 AI/ML 侧重基于现有数据进行预测或分类不同，生成式人工智能能创造全新内容。这种能力结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力，可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。在金融服务行业，预计优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳生成式人工智能。 在人力资源服务行业，相关报告如《用友：AI 在企业招聘中的应用现状调研报告》预测，随着技术进步，AI 将进一步推动个性化人力资源管理，创造无人值守的 HR 平台，推动企业持续发展。 知名投资机构 Nfx 分析指出，AI 正在强制逆转 SaaS 缩写的含义，从“软件即服务”转变为“服务即软件”，软件既能组织任务也能执行任务，无需雇佣额外劳动力，传统劳动力市场将和软件融合成新市场。从企业组织结构来看，提供这种 AI 劳动力的产品有两种形式。

目前人工智能的现状和未来发展趋势如下： 现状： 更多资金投入：预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 计算压力挑战：政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。 AI 介入选举：虽预期影响尚未成真，但需保持警惕。 未来发展趋势： 专业化细分：从通用能力转向专注特定领域或功能，如图像生成（Midjourney、Stable Diffusion 等）、视频制作（Pika、Runway 等）、音频处理等，各细分领域不断提升核心能力，提供更精准高质量服务。 商业模式创新：包括 ToB 市场深耕（如针对内容创作者的 ReadPo）、新型广告模式（如天宫搜索的“宝典彩页”）等，从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 应用场景不断扩展，包括但不限于： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化信号灯和交通流量，缓解拥堵。 物流和配送，优化路线和计划，降低运输成本。 无人机送货，快速送达偏远地区。 教育，提供个性化学习体验。 农业，分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用，提高能源效率。 未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。

数字人直播仍有发展趋势。 数字人是运用数字技术创造出来的，虽现阶段不能高度智能，但已在生活场景中常见，且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界对其尚无准确定义，一般可分真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，应用于影视和直播带货，其表现质量与建模和动捕设备精度有关，不过视觉算法进步使无昂贵设备时也能有不错效果。 数字人直播的盈利方式包括直接卖数字人工具软件（分实时和非实时驱动，价格不等）和提供数字人运营服务按成交额抽佣。适用品类和场景方面，适用于不需要强展示的商品如品牌食品饮料、虚拟商品，店播效果较好，数据能保持跟真人一样，不适用于促销场景和服装等过品快、建模成本高的商品。 AI 直播存在一定壁垒，如更真实的对口型、更低的响应延迟等，目前仍有技术门槛，但时间拉长技术上无壁垒，不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果公司，大多为二三线效果公司。真正把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值，有资源和业务的大平台下场可能带来降维打击。同时，在电商领域，数字人配套的运营服务才是关键，不能依赖数字人，其目前只能是辅助。在店播场景下，实时互动必要性不高。

目前中国国内 AI 大模型的发展呈现出以下趋势： 1. 发展阶段：自 ChatGPT 发布以来，大致经历了准备期（国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（大模型数量和质量逐渐增长）、爆发期（各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战的竞争态势）。 2. 竞争态势：2023 年上半年，国内众多企业纷纷投入资源研究类 GPT 架构，试图创造国产 AGI；下半年则纷纷转向“垂直应用”和“商业化”。 3. 技术差距：中美在 AGI 技术上仍存在差距，国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 有不小差距。 4. 企业表现：百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一，即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。但大厂们在冲击 AGI 方面虽有资源优势，但实际效果尚未有明确亮点，且受内部短期考核压力和其他业务、政治考量的影响。 要获取最新的中国国内大模型排名，您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台，在通往 AGI 之路的知识库里，会定期更新相关的排名报告，可供您查阅。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 是大发展趋势。以下是一些支持这一观点的理由： 持续学习和跟进：AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注该领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入相关社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他爱好者和专业人士交流。 金融服务业将比想象得更快地接纳生成式 AI：人工智能和机器学习在金融服务行业已有十多年应用历史，促成了一系列改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表重大飞跃，正在改变多个领域，这种能力结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力，可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。 红杉资本观点：AI 正处于重要发展阶段，一年内实现了与 SaaS 行业十年相同的收入。产业变革规模大，相关行业的 TAM 将扩展到几乎所有人类参与的行业。应用层大量创新，重点将转移到更高层次认知任务。拥抱 AI 的公司竞争优势将因成本降低、投资成本降低、收入增长及创新传统行业而上升。 综上所述，AI 具有巨大的发展潜力和趋势。

未来 AI 的发展趋势主要包括以下几个方面： 1. 技术模型方面：o1 preview 模型升级迅速，将很快达到 GPT4 水平。 2. 发展阶段方面：AI 会经历从聊天机器人到推理系统、智能体、创新者，最终到完整组织的五个阶段。 3. 研究方向方面：OpenAI 坚持专注于深度学习，并实现 AGI 且持续调整策略。 4. 应用领域方面：看好 AI 在医疗、教育和科学领域的应用，有可能降低这些关键领域的成本，使人们更容易获得和负担得起相关服务。AI 可以通过抽象出琐碎的工作，让人们把注意力集中在更重要的问题上，并为未来提供更好的工具。 5. 资金投入方面：预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮不会消退，只会变得更加“奢华”。 6. 计算压力方面：政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力，这些需求已经逼近电网的极限。 7. 社会影响方面：虽然预期的 AI 对选举和就业的影响尚未成真，但仍需警惕。AI 的影响如同潘多拉魔盒，一旦打开，将会在未来长期存在。 8. 领域拓展方面：从 2024 年 AI50 强榜单中可以看出，AI 涉及的领域有扩大的趋势，预计在未来几年，这份榜单的深度和广度都将不断扩大。

以下是关于智能鸿沟和国际协作的认识理解、研究方向及未来的相关内容： 认识理解： 目前对于智能鸿沟的研究主要集中在人工智能、自动化等相关趋势在不同行业中对劳动力的影响，包括其造成的劳动力跨部门的变化，以及由此产生的劳动力需求和就业机会。 研究方向： 研究不同行业因人工智能的广泛采用所带来的劳动力影响。 探索人工智能在各行业广泛应用所产生的劳动力需求和就业机会。 明确更好地理解和追踪劳动力影响、需求及机会方面存在的研究差距和所需数据。 提出应对上述挑战和机遇的建议。 未来： 在未来的研究中，需要进一步深入探讨智能鸿沟在全球范围内的演变和影响，以及国际协作在应对智能鸿沟方面所能发挥的作用。通过国际间的合作，共同制定策略，以缩小不同国家和地区在人工智能应用和发展方面的差距，促进全球的平衡发展。同时，持续关注人工智能技术的新发展和其对劳动力市场的动态影响，及时调整应对策略。

以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容： 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中： 认识理解：该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性，并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向：深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现，以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略，以降低潜在风险。 未来：随着 AI 技术的广泛应用，对于极端风险的模型评估将越发重要，有望形成更加完善和严格的评估标准和方法，以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题，以上仅为示例，您可以补充更具体的需求，以便为您提供更精准的回答。

未来产业变革和技术创新的焦点主要体现在以下几个方面： AI 行业： 大型语言模型（LLM）面临模型能力提升、算力算法与数据协同、以评测为中心的体系构建以及平衡用户需求与模型推理深度等多重挑战。解决这些问题有助于推动 LLM 技术的有效应用和商业化进程。 2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点，也是 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份。 大型基座模型能力的优化与提升，通过创新技术强化复杂推理和自我迭代能力，推动在高价值领域应用，同时优化模型效率和运行成本。 推进世界模型与物理世界融合，构建具备空间智能的世界模型，促进机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展。 实现 AI 的多模态融合，整合多模态数据提升内容生成的多样性与质量，创造全新应用场景。 新工业革命： 生物技术与人工智能结合，如在医疗保健领域，COVID 已激发生物制药和医疗保健行业的新一波创新。 科技变革与投资： 2024 年正处于一场历史性的科技革命之中，AI 革命预计到 2030 年对 GDP 的贡献将超过以往任何一次革命，这场革命是多种科技融合的产物。 回顾历史，第二次工业革命使电力成为主要动力，信息革命由互联网诞生起始，如今正处于移动互联网尾声，向智能革命迈进。

以下是一段让 AI 生成未来绿色城市的描述词，图片采用 OC 渲染、超高品质、8K 渲染： 未来绿色城市，一片生机勃勃的景象。城市中摩天大楼与葱郁的森林相互交融，建筑表面覆盖着绿色的植被，仿佛是从大地中自然生长而出。街道宽敞整洁，由可再生材料铺就，太阳能路灯照亮着道路。空中花园遍布城市的各个角落，五彩斑斓的花朵争奇斗艳。清澈的河流穿城而过，河面上倒映着蓝天白云和两岸的绿树。城市的交通系统高效便捷，无人驾驶的电动汽车在智能轨道上有序行驶。公园中，人们在清新的空气中休闲娱乐，孩子们在绿色的草地上欢笑奔跑。整个城市被一层柔和的光芒笼罩，展现出和谐、美丽与可持续发展的魅力。

AI 有可能改变未来，主要体现在以下几个方面： 1. 在科学领域，如生物科学、人类科学和社会科学等，AI 带来了新型“测量”方式，使过去需要通过论文解决的问题变得更加明确和定量。 2. 在技术就业市场，AI 促使技术专业人士发展难以被替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等。对于面临被 AI 取代风险的工作者，需要重新规划职业生涯，学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 3. 在商业和工业方面，AI 是一场生产力革命，塑造了公司未来的样貌。随着更多 AI 被开发，它们将通过 AI 网络协同工作，推动对新型基础设施的需求。未来公司的建设、规模、组建方式、需求和痛点等都将发生变化，软件数量和业务也将不断变化和迭代。创始人需要回答一系列关键问题以赢得未来企业的青睐。