Ai常见缩写及含义

对于刚接触 AI 的新手，以下是一些学习建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 参考「」，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 6. 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI，还有以下补充建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 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. 参与 AI 相关的实践项目： 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 AI 发展的前沿动态： 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。 总之，无论是新手还是中学生，学习 AI 都需要耐心和持续的努力，不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。

很抱歉，您提供的内容中没有关于在使用 ComfyUI 制作 AI 视频时如何减小频闪的相关信息。建议您检查 ComfyUI 的设置选项，看是否有与视频帧率、显示刷新率相关的设置，适当调整这些参数可能有助于减小频闪。同时，确保您的硬件设备（如显卡、显示器）性能良好且驱动程序为最新版本，也可能对解决频闪问题有所帮助。

以下是为您提供的关于 AI 仿写的相关内容： 中文的内容仿写 AI 工具推荐： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 它是 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，智能分析文章的各类属性，为文章的正负情感、情绪强度和易读性打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是得力的智能写作助手，在心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等方面表现出色。支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字，满足您的需求，提升创作水平。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 智能创作助手 Effidit 由腾讯 AI Lab 开发，致力于提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 需注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 案例方面，DeepSeek 模型在输出结果中有一些出色表现，如在独白文本中“自作主张”地加入括号中的场景描述，增强了画面感，还能预判用户需求，为输出加上文学性。但值得商榷的是，其输出可能与史实存在一定偏差。 对于担忧 AI 削弱孩子思考力的问题，如果使用方法不正确，如提封闭性问题让孩子迅速得到答案结束任务，AI 可能会有负面效果。但如果改成开放性问题，或者让 AI 帮助提更多拓展思考的问题，就能激发孩子的好奇心。AI 辅助写作文时，可让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，关注孩子能否对 AI 作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章。

以下是一些让 AI 帮您写短视频脚本的方法： 1. 指令逻辑： 自己给出开头，让 AI 知道结尾，避免模糊式提问，如“小王，写一篇自律的报告给我”。 提供内容的上半部，让 AI 撰写下半部，并包含必要内容。 将生成的内容以不同写作技巧、强硬转换风格，多滚动几次，写出多样版本与风格，降低初稿修改时间。 2. 反问法：让 AI 问您问题，能发现它思考更仔细，也能了解其逻辑并修正。 3. 制作技巧： 使用 Fanbook 中的 niji6 模型及sref 指令，确定视频风格一致性，选择 16:9 尺寸。 根据主题确定风格和时长，设定故事主线和镜头。 按照场景、地点、镜号、画面描述、台词、音效等维度填充分镜头，精简人物对话，提炼重点。 借助语言大模型获取画面灵感，多提问、多尝试。 4. 故事来源： 原创（直接经验）：自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 改编（间接经验）：经典 IP、名著改编、新闻改编、二创等。 5. 剧本写作： 编剧有一定门槛，不能单纯套剧作理论和模版，要多写多实践，再看书总结经验，循环往复。 短片创作可从自身或朋友经历改编入手，或对短篇故事进行改编。 多跟别人讨论故事，听取感受。

以下是关于 AI 扩图的相关知识： 星流一站式 AI 设计工具： 智能扩图：自动提取原图信息，智能地生成新的图像内容以填充扩展区域。 使用方法：选中图像进入扩展功能界面，拖动选区边框进行扩充区域选择。智能扩图参数包括提示词框（输入生成的区域的描述）、重绘风格（选择与放大图像相对应的风格，会提升扩图效果），其余参数默认即可。 高清放大：对图像进行尺寸放大，增加更多的细节，目前支持最大尺寸为 4K（40964096）。放大参数包括放大倍率、变化幅度、风格类型、细节丰富度、清晰度、相似度和提示词。 智能去背景：支持一键去除图片的背景。使用方法为选中图像，点击一键去背景。 【SD】最强控制插件 ControlNet： 以一张图为例，将其导入到图生图界面。根据情况选择大模型，如卡通类选择“revAnimated”，真实类选择“Realistic Vision”。图生图中重要的参数有缩放模式（选择“缩放后填充空白”）、尺寸（横向扩充增加宽度，纵向扩充增加高度）、单批数量（根据需求填写）、重绘幅度（加大到“0.8”以上）。 进行 ControlNet 的设置，升级到最新版本，将图片导入。启用插件，控制类型选择“局部重绘”，预处理器选择“inpaint_only+lama”，控制模式选择“更倾向 Controlnet”，缩放模式选择“缩放后填充空白”。为了让出图更统一，还可增加一个 reference_only 的通道巩固扩图风格。设置好后点击生成，选择满意的结果。 试验不同的图时，有时可通过反推提示词的方式增加文本控制。生成的图可能存在色差，需调整各项参数修正。 Stability AI 推出基于 Discord 的媒体生成和编辑工具： （扩图）：在图像中插入其他内容以向任何方向填充空间，价格为 4 积分。

以下是关于教学的 AI 提示词的相关内容： 遵循最简化原则： 1. 内容长度限制：确保模型输出不超过用户设定的字数或信息量。 2. 内容类型限制：避免生成不恰当或不相关内容，可通过预设过滤规则实现。 3. 逻辑和一致性限制：增强模型理解和处理逻辑关系的能力。 4. 风格和语调限制：使模型输出符合特定写作风格或语调。 未遵循最简原则的情况： 1. “理解中文语义”这类描述无意义，因这是大模型基础设定。 2. “评估和打分文本质量”目标已包含打分任务，无需再提。 3. “提供文本改进建议”在目标中重复出现。 4. Markdown 格式错误，如“Profile:Goals:”结构错误，应将 Goals 放到 Role 层级下。 5. Initialization 部分可细化，如“明白以上要求后请回复：‘请提供需要打分的提示词：’”，更清晰指代用户下一句回复信息。 此外，写 Prompt 应先分析达成任务所需模块，且模块并非一成不变，需根据任务增减。同时注意： 1. 不需要包含作者信息，如 author、version 等。 2. 避免分类错误，如将输出错误分类到 Goals 目标，像“提供改进建议,以及改进原因”与“对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分,10 分为满分”目标相似易造成困惑，应放到达成目标后的输出模块。 3. 注意拼写正确，如 Constrains 应拼写为 Constraints，限制条件要清晰且可被大模型执行。 以下是一些提示词模板的相关网站： 1. Majinai： 2. 词图： 3. Black Lily： 4. Danbooru 标签超市： 5. 魔咒百科词典： 6. AI 词汇加速器： 7. NovelAI 魔导书： 8. 鳖哲法典： 9. Danbooru tag： 10. AIBooru：

AGI 是“Artificial General Intelligence”的缩写，意思是通用人工智能，指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。目前 AI 分为 ANI 和 AGI，ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）得到巨大发展，但 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等，而 AGI 能做任何人类可以做的事。部分人觉得 LLM 具有 AGI 潜力，LeCun 反对。在公众传播层面，AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容；LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT；GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC。

AGI 指通用人工智能，是一种能够像人类一样执行各种智能任务的人工智能。 AIGC 是人工智能生成内容的缩写，在公众传播层面，最初指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，包括文字生成（如使用 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等）、图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等）、视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等）。 AIGC、UGC（用户生成内容）和 PGC（专业人士或机构生成内容）都是内容生成的不同方式。UGC 由用户通过社交媒体等平台发布自己的内容，内容丰富多样，反映用户真实想法和创意，适用于互动性强的平台。PGC 由专业团队或机构根据特定标准和流程创作高质量内容，适用于需要高质量内容的平台。AIGC 的优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景。

AGI 是“Artificial General Intelligence”的缩写，中文意思是“通用人工智能”。它强调的是构建一种能够展示如 1994 年共识定义所捕捉到的广泛智能能力的人工系统，包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等能力，并且这些能力要在或超过人类水平。在 2000 年代初开始流行，许多相关研究和讨论都围绕着它展开。

AGI 是 artificial general intelligence 的缩写，意思是通用人工智能，即能够做任何人类可以做的事。OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级，分别为： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

以下是一些常见的 AI 相关缩写及对应含义： AI：Artificial Intelligence，人工智能，一种目标，让机器展现智慧。 GenAI：Generative AI，生成式人工智能，一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 LLMs：Large Language Models，大语言模型，是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 AIGC：Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容，是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等。 ANI：artificial narrow intelligence，弱人工智能，只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI：artificial general intelligence，通用人工智能，能做任何人类可以做的事。

以下是一些 AI 相关的常见缩写及对应含义： LLM：Large language model 的缩写，即大语言模型。 Prompt：中文译作提示词，是输入给大模型的文本内容，可理解为与大模型说的话或下达的指令，其质量会显著影响大模型回答的质量。 Token：大模型语言体系中的最小单元。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token≈12 个汉字。大模型的收费计算及输入输出长度限制常以 token 为单位计量。 上下文（context）：指对话聊天内容前、后的内容信息，其长度和窗口会影响大模型回答的质量。 在 AI 绘画中，常见的画面构图提示词有： 视图相关：Bottom view（底视图）、front,side,rear view（前视图、侧视图、后视图）、product view（产品视图）、extreme closeup view（极端特写视图）、look up（仰视）、firstperson view（第一人称视角）、isometric view（等距视图）、closeup view（特写视图）、high angle view（高角度视图）、microscopic view（微观）、super side angle（超博角）、thirdperson perspective（第三人称视角）、Aerial view（鸟瞰图）、twopoint perspective（两点透视）、Threepoint perspective（三点透视）、portrait（肖像）、Elevation perspective（立面透视）、ultra wide shot（超广角镜头）、headshot（爆头）、a crosssection view of）

以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。

以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据，以下是一些建议的步骤： 1. 数据获取与预处理： 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算： 按照用户需求的维度（如板块、国家、品牌等）对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成： 使用合适的图表库（如 matplotlib、Seaborn 等）将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析： 通过比较不同维度的数据，找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面，您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助，如果您在实现过程中遇到具体的技术问题，欢迎随时向我咨询。

AGI 即 artificial general intelligence，意为通用人工智能，也叫强人工智能。它指的是能够做任何人类可以做的事。通常认为，当 AGI 出现时，将是奇点科技大爆炸的时刻，科技会推动文明呈指数级增长。但通往通用人工智能的道路可能还很漫长。

AGI 即 artificial general intelligence，指的是通用人工智能。 它具有以下特点和表现： 能够做任何人类可以做的事。 是具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统，有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 OpenAI 提出 AGI 有五个发展等级，分别为： 聊天机器人：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 推理者：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 目前 AGI 还没有取得巨大进展，仍处于研究和发展阶段。

以下是为您提供的小白学习 AI 辅助修图从入门到精通的教程大纲： 一、基础知识与基本玩法 1. 了解 AI 辅助修图的概念和基本原理。 2. 熟悉常见的 AI 修图工具和软件。 二、常见问题与注意事项 1. 风格局限性：如全是二次元风格，缺少适合特定需求的风格。 2. 图像叙事性不足：画出来的多为美少女看镜头，缺乏叙事内容。 3. 素材局限性：已有素材单一，图生图可行性低，训练泛化性差。 三、常见误区与避坑指南 1. 避免盲目依赖初始的 Embedding、CKPT 等方法，不断尝试和改进。 2. 注意训练集中人物朝向固定等问题，采取相应处理措施，如镜像处理。 四、从入门到精通的进阶玩法 1. 掌握不同的训练方法，如 Lora 等，以获得更理想的效果。 2. 学会引导 AI 画出具有前景后景区分明显的图像，如制作引导图。 五、高级卡 bug 玩法 探索一些非常规但有效的技巧和方法，以突破常规限制，实现更出色的修图效果。但需注意，此部分玩法可能存在一定风险和不确定性。 六、常见红海赛道 分析当前 AI 辅助修图在不同领域的竞争激烈程度和应用热点。 在学习过程中，还需了解以下 AI 相关的技术原理和概念： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签，强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑神经网络，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式。 LLM 为大语言模型，不同模型有不同擅长的任务。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》提出了 Transformer 模型。

以下是一份小白学习 AI 应用（包括 app 和网站）的入门到精通的教程，涵盖学习大纲、常见问题等方面： 一、学习大纲 1. 了解 AI 基本概念 阅读相关资料，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅 参考「」中的初学者课程，了解生成式 AI 等基础知识，推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，包括图像、音乐、视频等，根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的经验和成果。 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，获得实际应用体验。 二、常见红海赛道 目前，AI 在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域竞争较为激烈。 三、常见问题 1. 对复杂应用的需求理解不准确，导致产品出错。 2. 技术组件的配置和整合可能遇到困难。 四、注意事项 1. 注重基础知识的学习，打牢根基。 2. 实践过程中要耐心，遇到问题多尝试解决。 五、常见误区 1. 认为 AI 学习短期内就能精通，忽略了长期积累和实践的重要性。 2. 过度依赖现成的模型和工具，缺乏对原理的深入理解。 六、避坑指南 1. 在选择学习资源时，要注意其权威性和适用性。 2. 开发 AI 应用时，要充分考虑用户需求和实际场景，避免盲目跟风。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在 AI 学习的道路上取得成功！

以下是一份小白学习 AI 视频制作从入门到精通的教程大纲： 一、基础玩法 1. 项目规划 确定短片主题和目标观众。 制定详细的制作计划。 2. 剧本创作 编写故事脚本。 设计角色和场景以及创意。 3. 分镜头脚本 根据脚本制作分镜头脚本，确定每个镜头的画面和动作。 4. 资源准备 准备动画制作所需的素材，包括背景、角色和音效。 5. 画面图片制作 利用 AI 出图工具，比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 6. 视频制作 利用 AI 工具制作动画，通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 7. 后期剪辑 添加音效、配音和字幕，进行最终的剪辑和合成。 8. 发布和推广 将完成的动画短片发布到各大平台，并进行推广和宣传。 二、高级玩法 1. 写提示词 掌握有效的提示词撰写技巧，以获得更符合需求的生成结果。 2. 导入图片用 Mini Max、模型的首尾帧玩法等操作实现一镜到底效果。 3. 利用不同模型进行创作，如海螺无限生成。 4. 反复修改提示词以优化生成效果。 三、常见红海赛道 1. 创意广告类视频。 2. 短视频故事类。 四、常见问题 1. 生成效果不符合预期。 2. 工具操作不熟练。 3. 资源获取困难。 五、注意事项 1. 注重版权问题，合法使用素材和工具。 2. 不断学习和更新知识，跟上 AI 技术发展。 六、常见误区 1. 过度依赖 AI，忽略自身创意和审美。 2. 忽视视频的逻辑性和连贯性。 七、避坑指南 1. 提前了解不同工具的收费模式，避免不必要的费用支出。 2. 多参考优秀案例，避免重复常见错误。 希望这份大纲能帮助您在 AI 视频制作的学习道路上不断进步！

DeepSeek 常见应用技巧包括以下方面： 1. 高阶能力调用： 文风转换矩阵，如作家风格移植（用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象）、文体杂交（将产品说明书改写成《史记》列传格式）、学术口语化（把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话）。 领域穿透技术，如行业黑话破解（解释 Web3 领域的“胖协议瘦应用”理论）。 2. 场景化实战策略： 商业决策支持。 创意内容生成。 技术方案论证。 3. 效能增强技巧： 对话记忆管理，包括上下文锚定（记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010）、信息回溯（请复述之前确认的三个设计原则）、焦点重置（回到最初讨论的供应链问题）。 输出质量控制，如针对过度抽象（请具体说明第三步操作中的温度控制参数）、信息过载（用电梯演讲格式重新组织结论）、风格偏移（回归商务报告语气，删除比喻修辞）等问题的修正指令。 4. 特殊场景解决方案： 长文本创作，如分段接力法（先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验）、逻辑粘合剂（确保新章节与前文的三处细节呼应）。 敏感内容处理，如概念脱敏法（用经济学原理类比说明网络审查机制）、场景移植法（假设在火星殖民地讨论该议题）。 Deepseek 时代提示词的针对性技巧： 1. 身份定位技巧，目的是让 AI 理解您的背景和专业水平，例如差的表述：“帮我写一篇营销方案”，好的表述：“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 2. 场景描述技巧，目的是提供具体的应用场景和限制条件，例如差的表述：“写一篇新品发布文案”，好的表述：“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 2535 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 3. 结构化输出技巧，目的是指定具体的输出格式和内容结构，例如差的表述：“分析最近的新能源汽车销量数据”，好的表述：“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 4. 分步骤提问技巧，目的是将复杂问题拆解为可管理的小任务，例如差的表述：“怎么做短视频运营？”，好的表述：“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 5. 反馈优化技巧，目的是通过追问获得更精准的答案，例如第一轮：“帮我做一份产品分析报告”，追问 1：“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”，追问 2：“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？”。 6. 深度思考引导技巧，目的是获得更深入的分析和见解。 以下是一些用户使用 DeepSeek 的实际情况： 帮我脑爆活动方案（AJ 杭州）。 会议纪要给它出方案思考非常到位，稍加修改就可以呈现高质量的会议总结。 本地搭超级 AI 助手（陈星北京）。 DS+飞书批量处理客户评论（Lily 温州）。 分析总结复盘内容。 生成专业专用软件详细使用过程，非常正确（兰州）。 辰、李意儿用。 变现当然。 Candice 代码编写。 帮我写小说框架。 让 ds 给出拓展市场的梳理角度和咨询梳理。 写党员的用自我批评用古诗改简历（苏州）。 学长刚蝈。 探索外太空。 大创苏州 a 文案胡泽华改简历。 园子。 写文案。 Forget，之前用过 deepseek 分析过感情问题，补充了对于心理学的一些空缺，了解了更多。 Ecfa 苏州一晚三个营销方案，Deepseek 一晚，干了之前一个月的活。 Yvonne 写论文。 AI 中医+心理咨询师。 AI 育儿，生图 AI 撰写提示词辅食（北京，赵赵）。 帮我。 帮我生帮。 短视频脚本。当百度用。 写方案，做图。 用 a 帮我。 南京得一写小红书笔记，八字算命。 写周报用。 帮我做设计头脑风暴。 上海 BaoBig 粒。 Guigui 北京。 算命。 分析。 柯柯武汉做网站葉用。 投喂大量的 deepseek。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

常见的 AI 变现途径主要包括以下几种： 1. 开发智能体：例如像 May 用 coze 捏了一个口语陪练 bot，并在豆包 APP 上随时使用。 2. AI 绘画相关： 用 AI 制作服装，如单价 239 元的 AI 小绿裙卖了 1160 多份，销售额达 27 万。熟练者可用 sd 或 mj 制作，新手可用 mewxai 或幻火。 用 AI 定制萌娃的头像，单价 19.9 元，卖了 2675 份，销售额达 5 万。 3. 针对特定群体的服务：如针对宝妈群体的婴儿四维彩超 AI 预测，后续还包括头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等。如果懂得私域的精细化运营，做好朋友圈运营，宝妈群体具有超高经济价值。