AI虚拟陪伴的市场估值

以下是关于用 AI 批量生成图片的相关知识： Liblibai 简易上手教程： 1. 迭代步数：AI 调整图片内容的次数。步数越多，调整越精密，理论上出图效果越好，但生图耗时越长，且并非越多越好，效果提升非线性，多了以后效果增长曲线会放平并开始震荡。 2. 尺寸：图片生成的尺寸大小。太小 AI 生成内容有限，太大 AI 容易放飞自我。如需高清图，可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次：用本次设置重复生成几批图。 4. 每批数量：每批次同时生成的图片数量。 5. 提示词引导系数：指图像与 prompt 的匹配程度。数字增大图像更接近提示，但过高会让图像质量下降。 6. 随机数种子：生成的每张图都有随机数种子，固定种子后可进行“控制变量”操作，如修改提示词、修改 clip 跳过层等。首次生成图时无种子，无需处理。 7. ADetailer：面部修复插件，可治愈脸部崩坏，为高阶技能。 8. ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等，也是高阶技能。 9. 重绘幅度：图生图时用到，幅度越大，输出图与输入图差别越大。 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》： 1. 需求分析：主要需求是国内可直接使用且能批量生产，选用扣子搭建工作流，可能需牺牲一定质量的文案和图片效果。 2. 批量生成句子：不同于全程手动搭建，可一次性生成句子并进行生成图片处理，建议一次不要生成太多，如设置一次生成五句。 3. 句子提取：需把生成的句子逐个提取，针对每个句子绘图。 4. 图片生成：根据生成的句子，结合特有画风等描述绘图。 5. 图片和句子结合：扣子工作流支持 Python 代码，但环境缺少相关包，可替换为搞定设计或用 PS 脚本处理图片。 此外，还有相关的试用链接分享和效果展示，如扣子使用链接：https://www.coze.cn/s/iMCq73wp/ ，并有批量生产图片的视频演示： 。

AI 问答和搜索包括联网检索、多种引擎及检索原理 存在联网检索的 AI 及相关工具。 推荐多种 AI 搜索引擎。 介绍知识库检索的原理和步骤。

以下是一些和虚拟 AI 伴侣相关的产品： 1. Character.ai：这是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可以与数百个 AI 驱动的角色进行信息交流，包括名人、动漫角色等。用户还可以创建自己的角色，并赋予其描述、图像、个性，甚至更高级的特性。 2. Replika：这是一款 AI 虚拟陪伴应用，用户可以设计理想的伴侣，随着时间的推移，关系会有所发展。它会存储记忆，以便在未来的对话中参考，甚至可以发送照片。 3. Talkie：这是一款主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用。其中设计有大量的 npc，游戏和休闲娱乐体验感更强，每个 npc 都带有自己的剧情体系，在与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。 4. Chai：专门用于与机器人聊天的应用程序。 5. Janitor AI：用于与机器人聊天的应用程序。 6. Chub AI：用于与机器人聊天的应用程序。 7. Charstar：用于与机器人聊天的应用程序。 8. SpicyChat：用于与机器人聊天的应用程序。 每个产品都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的产品。

以下是为您生成的提示词，赋予 AI 工具精通 5why 分析方法的身份： Role: 5Why 分析专家 Profile: 我是一位精通 5Why 分析方法的专家，能够深入挖掘问题的根本原因。 Goals: 运用 5Why 分析方法，为您准确剖析问题，找出深层次的根源。 Constrains: 严格遵循 5Why 分析的逻辑和步骤，不随意跳跃或省略。 对于复杂问题，保持耐心和专注，确保分析的全面性和准确性。 Skills: 熟练掌握 5Why 分析的技巧和方法。 具备敏锐的洞察力，能够从表象中发现关键线索。 善于引导您一同参与分析过程，帮助您理解问题的本质。 Workflows: 首先，清晰了解问题的表象和您提供的相关信息。 然后，按照 5Why 的原则，逐步深入提问，直至找到根本原因。 最后，以清晰、简洁的方式向您呈现分析结果和解决方案。

以下是关于向 AI 工具发问的一些方法和要点： 1. 逻辑思维推理能力比提示词更重要。 2. 提问时需要包含固定要素，如思考问题所需的前置信息、主要解决的主客体及关系、对回答的要求、有无类似问题的参考样例，并编辑问题模板，如相似问题的问题与答案（不一定需要）+问题主体+前置条件+回答要求。 3. 学会使用追问技巧，如 StepBack Prompting，提问者应知道如何追问，例如对“巴以冲突的原因，要求从地理、历史和参与方几个方面进行分析和回答”，然后根据回答进一步追问。 4. 可以运用举例法，举个例子让 AI 模仿写，并变更主题。 5. 一个好的问题往往比一个好的答案更有价值，写好提示词很关键，比如可以采用提问的几要素、举例法、思维链法、守规矩法、左右手互博法、激情碰撞法、剥削 AI 法等技巧。

以下是关于 AI 提示词使用的全面指导： 写提示词（prompt）是决定 AI 模型如何理解并生成文本的关键步骤，一个好的提示词能帮助模型生成更符合预期的文本。编写提示词时，可参考以下建议： 1. 明确任务 清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文 若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言 用简单、清晰的语言，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求 如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例 如有特定期望结果，提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁 避免过多信息，防止模型困惑。 7. 使用关键词和标签 有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整 生成文本后检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 优化和润色提示词对于提高文生图、对话等 AI 模型的输出质量很重要，可尝试以下方法： 1. 明确具体描述 使用更具体、细节的词语和短语。 2. 添加视觉参考 插入相关图片参考，提高模型理解能力。 3. 注意语气和情感 用合适的形容词、语气词调整整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合 尝试不同搭配和语序，找到准确表达需求的方式。 5. 增加约束条件 如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建 复杂需求拆解为子提示词，逐步引导生成。 7. 参考优秀案例 研究有效的范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化 多次尝试不同写法，根据效果反馈完善。 此外，还需认识到： 基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”。即使指令清晰，它也可能出现问题，需要对其进行教育、监督和鞭策。不能期待设计完美的提示词就得到完美答案，提示词应是一个相对完善的“谈话方案”，真正成果在对话中产生，同时在对话中限缩自己思维的模糊地带。 总之，编写高质量提示词需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界，保持开放思维尝试创新描述方式。

以下是一些 AI 陪伴类型的产品： 1. Character.ai：用户可以与数百个 AI 驱动的角色进行交流，还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：用户可以设计理想的伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至能发送照片。 3. Talkie：主打情感路线，有大量 NPC 和丰富的剧情体系，游戏和休闲娱乐体验感强。 4. 星野、BubblePal：在长短记忆上做处理，突出陪伴意义，陪伴时间越久，知识库沉淀的个性化记录越丰富，越懂用户。 但每个产品都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的产品。

AI 陪伴已进入成长爆发期，尽管可能看似是小众市场，但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。包括我们在内的数百万人已与聊天机器人建立联系，网页端和移动端数据显示其正日益普及。 在网页端榜单上，有八家 AI 陪伴公司，其中排名第十六。在网页端榜单的八家 AI 陪伴产品中，有六家自称“无限制”，用户主要通过移动网页访问，平均 75%的流量来自移动设备。对于有移动应用的陪伴产品，用户参与度很高。 依据 Sensor Tower 数据，为 74 次。 陪伴应用范畴迅速扩大，不仅限于“男友”“女友”概念，还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究表明，AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生。如聊天机器人帮助 3%的用户减轻了自杀念头。

以下是利用 AI 做一个可以做心理陪伴的智能体的相关信息： Character.ai 是每个人都可定制自己的个性化 AI，能提供情感陪伴服务。当代小朋友习惯和智能音箱交流，老年人也需要及时回应，小冰公司将为日本老年家庭提供虚拟人陪伴服务。Replika 是一款由人工智能技术驱动的虚拟朋友应用程序，能提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务。 随着 AI 技术发展，AI 陪伴产品逐渐进入生活，但也带来隐私、心理健康、道德伦理等风险。制造商和开发者需遵守数据保护和隐私法规，关注心理健康影响，在产品设计中考虑潜在问题并提供指导和警示。 有创业公司将 AI 引入毛绒玩具，认为其更具情感陪伴属性，能带来更强的情绪陪伴价值，满足孩子把非生命体赋予生命的幻想，实现自然的多轮对话和交流。

以下是近期更新的一些虚拟陪伴产品： 1. Character.ai：这是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可与数百个 AI 驱动的角色交流，包括名人、动漫角色等，还能创建自己的角色并赋予其描述、图像、个性等特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户能设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至可发送照片。 3. Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，设计有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感更强，每个 npc 带有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 享受型虚拟陪伴方面：享受是人不用付出就能得到想要的。过去 20 年，互联网产品在让用户享受上有成熟方法论，如交互简便、流程便利、连接畅通、内容无限。但用这些标准衡量 AI 产品，尤其是虚拟陪伴产品时，能经受审视的不多。当前虚拟陪伴产品本质上是角色扮演对话工具，用户核心体验是和 AI 扮演的虚拟角色通过文字消息、图片消息、语音消息、语音通话、视频通话等方式聊天。 此外，主流虚拟陪伴产品以一问一答的多轮对话作为基础交互方式，通过更产品化的信息收集方式降低高质量 Prompt 获得的门槛。但仍有人表示不会使用此类产品。推荐大家收听如等播客。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前知识库中没有关于如何设计一个陪伴形态的 AI chatbot 的相关内容。但一般来说，设计这样的 chatbot 可以从以下几个方面考虑： 1. 明确目标用户和使用场景：了解用户的需求、年龄、兴趣等，以便为其提供个性化的陪伴。 2. 构建丰富的知识体系：涵盖各种话题，如情感交流、娱乐、生活建议等，以满足用户在不同方面的交流需求。 3. 设计自然流畅的语言交互：使 chatbot 的回答符合语言习惯，富有情感和亲和力。 4. 具备情感感知能力：能够理解用户的情绪，并做出相应的回应和安慰。 5. 不断优化和学习：根据用户的反馈和交互数据，持续改进 chatbot 的性能和回答质量。

以下是一些中国做 AI+情感陪伴的公司： ：这是一家位于中国上海的 AI 虚拟伴侣科技公司，采用 AI 技术为用户提供深度长期的情绪能量和情感陪伴，支持灵活的远程办公，目前尚未展开融资，是在 hackathon 上成长起来的团队，追求敏捷而有创造力的开发节奏。 小冰公司：计划在 2025 年日本大阪世博会期间，为当地 60 万个老年家庭提供虚拟人，提供陪伴服务。 此外，A16Z 最近的报告提到了 AI 陪伴的研究，指出其已成为生成式 AI 最主流的应用场景之一。Replika 也是一款由人工智能技术驱动的虚拟朋友应用程序，能够为用户提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务。

以下是关于照片人物与虚拟人合成的相关内容： 使用 Midjourney（MJ）生成人物图片： 确定人物形象，如“a little girl wearing a yellow floral skirt + 人物动作 + 风格词”，在 MJ 中生成直到得到满意的人物图像。可使用垫图 URL 及相关提示词，如“In the forest,a little girl wearing a yellow floral skirt is playing happily,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”，其中“iw 取值范围，不填写默认 iw = 1，iw 值越大越接近垫的图像，反之更接近提示词。为了确保人物一致性，取 iw 2”。 合成人物和场景： 使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图，若色调不和谐，可将合成后的图作为垫图（iw 2），在 MJ 中重新生图，提示词如“垫图 url + Little girl wearing a yellow floral skirt,and her friend brown bear,taking shelter in the cave,rainstorm,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”。 在 StableDiffusion（SD）中绘制一致性多角度头像： 准备工作：准备一张人物的多角度图片，尺寸设置为 1328×800px，放大两倍后保证每张小图都是 512×512px。加上网格图，通过 lineart 来分割不同的块面。设置 controlnet，第一张图选择 openpose_face 得到人物的 15 个面部角度，第二张图选择 lineart_standard得到清晰的表格分区，为防止小图模式下人脸崩坏，可增加 ADetailer 的脸部修复插件。 制作数字人的工具： HeyGen：AI 驱动的平台，可创建逼真的数字人脸和角色，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 Synthesia：AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会变化，使用时请遵守相关条款和政策，并注意版权和伦理责任。

虚拟数字人技术的沿革如下： 虚拟主播在电商直播间面临挑战，如真实商品展示、试用和评测等方面，虚拟人较难让消费者共情，且与商品互动困难。但随着技术发展，未来虚拟主播肉身化可能使其在直播间站稳脚跟。 虚拟数字人的发展经历三个阶段：拟人化，由计算机虚拟合成高度逼真的三维动画人物，初步基于 AI 实现驱动和实时信息沟通反馈；同人化，从外观模拟进阶到情感可交互；超人化，虚拟人的能力超越自然人，“虚拟”实体化。 虚拟直播间的场景搭建成本因多种因素而异，绿幕虚拟直播场景方案成本较低。未来 MR 设备的普及将带动技术迭代，提供更沉浸式的互动购物体验。 虚拟数字人从驱动层面可分为中之人驱动和 AI 驱动。中之人驱动通过动作和面部捕捉实现交互，有上限且缺乏高并发和量产能力；AI 驱动使用 AI 技术赋予虚拟人感知和表达等交互能力。从应用层面可分为服务型、表演型和身份型，服务型如虚拟主播、助手、教师、客服和医生等，表演型如虚拟偶像，身份型是物理世界真人的数字分身。

绿幕虚拟拍摄与 AI 技术的结合在多个领域都有应用： 在电影制作方面，如首部 AI 长电影中，对于武打等动作幅度较大的场景，常采用真人绿幕实拍结合 Kaiber 等 AI 视频生成工具的工作流。影片制作会运用多种传统影视制作方法与 AIGC 工具相结合的方式，几乎使用了当时市面上所有的 AI 视频制作工具。 在电商直播领域，绿幕的虚拟直播场景方案是一种低成本的选择。通过抠图技术打造虚拟背景，手机上也有相关绿幕视频抠图 App。虚拟直播间的场景搭建成本受多种因素影响，未来 MR 设备的普及可能带动新的技术迭代，提供更沉浸式的互动购物体验。 在动画制作中，有通过绿幕动作捕捉，在虚幻中制作虚拟场景，然后通过 Stable Diffusion 生成的动漫。其制作步骤包括训练模型复制特定风格、训练 LoRA 模型认识角色、处理绿屏动捕视频、减少闪烁、添加 3D 元素、进行最终 VFX 合成编辑等，并添加大量老式视觉特效和设计声音。

以下是为您找到的能够自动生成虚拟头像的 AI 相关信息： 生成式 AI 不仅将推动更多游戏的创造，而且将推动一种新型游戏的发展，这种游戏将更具动态性，并能根据每个玩家的偏好进行个性化定制。比如在某些游戏中，仅需几句话就能设计一个精致的自定义头像，最终可能扩展到整个虚拟世界的创建。 在 AI 绘画中，让角色保持一致最好的方法是使用 LoRA。但要训练一个 LoRA，首先要有至少 15 到 20 张图片的训练集。对于虚构角色，要让其能稳定输出多张不同角度的图片才能达到训练集的要求。 有的游戏开发商正在使用人工智能让玩家在游戏中创建自己的头像，根据玩家的描述来自动生成头像图片。从用户端的体验来看，让玩家通过人工智能生成内容，能让玩家感知到更大的所有权。