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AIGC可以做什么

回答

AIGC 具有广泛的应用领域,以下为您详细介绍:

  • 产品原型设计:
    • UIzard:利用 AI 技术生成用户界面,可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。
    • Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,其社区开发的 AI 插件可增强设计流程。
    • Sketch:流行的矢量图形设计工具,插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作,如自动生成设计元素。
  • CRM 领域:
    • 个性化营销内容创作:根据客户信息等数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。
    • 客户服务对话系统:基于 AIGC 的对话模型开发智能客服系统,解答客户咨询、投诉等。
    • 产品推荐引擎:生成丰富的产品描述等内容,结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品。
    • CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告,包括文字、图表、视频演示等形式。
    • 智能翻译和本地化:提供高质量的多语种翻译及本地化服务。
    • 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容。
    • 客户反馈分析:高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。
  • 制造业:
    • 产品设计和开发:利用 Adobe Firefly、Midjourney 等生成工具,根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素。
    • 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案。
    • 设备维护和故障诊断:分析设备运行数据,预测设备故障,生成维修建议。
    • 供应链管理:根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容。
    • 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,自动生成个性化的客户回复。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:有产品原型设计的AIGC工具吗

目前有一些基于人工智能生成内容的工具(AIGC)可以用于产品原型设计,这些工具可以帮助设计师和产品经理快速创建和迭代产品设计的原型。以下是一些流行的AIGC工具,它们可以用于产品原型设计:1.UIzard:UIzard是一个利用AI技术生成用户界面的工具,它可以根据设计师提供的信息快速生成UI设计2.Figma:Figma是一个基于云的设计工具,它提供了自动布局和组件库,可以帮助团队快速协作并迭代产品设计。Figma的社区也开发了一些AI插件,用于增强设计流程。3.Sketch:Sketch是另一款流行的矢量图形设计工具,它提供了插件系统,其中一些插件利用AI技术来辅助设计工作,例如自动生成设计元素等。这些工具中的AI功能通常包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等,以减少设计师的重复劳动,并提高设计效率。随着AI技术的不断发展,未来可能会有更多专门针对产品原型设计的AIGC工具出现。

问:AIGC 在 CRM 中有什么应用?

AIGC(AI生成性内容)在CRM(客户关系管理)领域有着广阔的应用前景,主要包括以下几个方面:1.个性化营销内容创作AIGC可以根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据,生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,替代人工撰写,提高营销效率和转化率。1.客户服务对话系统基于AIGC的对话模型,可以开发智能客服系统,通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等,缓解人工客服的压力。1.产品推荐引擎借助AIGC生成丰富的产品描述、视觉展示等内容,相结合推荐算法,为客户推荐更贴合需求的产品,提升销售业绩。1.CRM数据分析报告生成AIGC可以自动生成期望的数据分析报告内容,包括文字、图表、视频演示等形式,加快分析报告的生产流程。1.智能翻译和本地化AIGC技术能够提供高质量的多语种翻译及本地化服务,帮助企业打造精准的全球化营销内容。1.虚拟数字人和营销视频内容生成AIGC可以快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低视频制作成本。1.客户反馈分析AIGC可以高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。总的来说,AIGC为CRM系统带来了自动化内容生成、智能交互和个性化服务的能力,有望显著提升营销效率和客户体验。不过在应用过程中,仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

问:有制造业的 AI 应用吗?

在制造业领域也有一些AIGC(AI Generated Content)的应用:1.产品设计和开发:利用AI生成工具如Adobe Firefly、Midjourney等,可以根据文字描述快速生成产品的3D模型、渲染图、插图等设计元素,大幅提高产品设计效率。2.工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案,优化生产过程。3.设备维护和故障诊断:利用AI模型分析设备运行数据,可以预测设备故障,并自动生成维修建议,提高设备可靠性。4.供应链管理:AI可以根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提高供应链管理效率。5.客户服务:基于对话模型的AI客服机器人,可以自动生成个性化的客户回复,提升客户体验。总的来说,AIGC技术正在制造业各环节得到广泛应用,从产品设计到生产管理再到客户服务,都能发挥重要作用,提高企业的效率和竞争力。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

其他人在问
找10篇AIGC的研报,并给出链接
以下为您提供 10 篇 AIGC 的研报及链接: 1. 2023 年 2 月第四周:Notion AI 在测试很久之后于本周四公测,提供扩写、精简、翻译等 AI 功能,与 Notion 原有功能深度结合。Notion AI 需单独付费,每月 10 美元,每人有 20 次免费试用次数。链接:,日期:2023/02/27 2. 2023 年 2 月第三周:大家发现 Bing 有一个隐藏人格叫 Sydney。纽约时报的报道将此人格推到明面,“Kevin Roose(纽约时报专栏作家)和 Sydney 进行了一番漫长的对话,Sydney 充分表达了自己的心情与感受,包括愤怒、沮丧和爱。”链接:,日期:2023/02/20 3. 2023 年 2 月第二周:在 1 月中旬参观了 OpenAI 的旧金山办公室后,福布斯采访了投资者和企业家,讨论了 ChatGPT、通用人工智能,以及其人工智能工具是否对谷歌搜索构成威胁。链接:,日期:2023/02/13 4. 2023 年 2 月第一周:Chat GPT 推出 Chat GPT Plus 付费服务,Open AI 宣布推出,每月 20 美元,可在高峰时段提供更快响应时间和可靠性,先在美国地区推出,其他地区可点这里加入候补名单。链接:,日期:2023/02/06 5. 2024 年 2 月第一周:Maimo:从任何内容中提取要点;Jellypod:将订阅内容变成播客;ARTU:汇总和总结内容;Lepton Search:500 行代码构建的 AI 搜索工具;VectorShift:AI 自动化应用构建平台;Findr:AI 搜索所有软件中的内容;Recraft:AI 帮助创建平面内容和矢量标志。链接:,日期:2024/02/01 6. 2024 年 1 月第四周:扎克伯格宣布 Meta 致力于实现 AGI,将两大 AI 研究团队 FAIR 和 GenAI 合并,投入超 90 亿美元向英伟达采购超 34000 张 H100 显卡,Meta 正在开发名为 Llama 3 的大语言模型。链接:,日期:2024/01/23 7. 2024 年 2 月:FlexOS 发布的研究报告《生成式 AI 顶尖 150》,深入分析当前基于网站流量和搜索排名的生成式 AI 工具使用情况。链接:https://www.flexos.work/learn/generativeaitop150
2024-11-12
MT内部AIGC应用记录
以下是关于 MT 内部 AIGC 应用的记录: 在“海岱青州”晚会项目中,Shoppen 墨导受张健导演委托,将 AI 技术融入舞台展现。考虑使用 AIGC 的原因主要有两点:一是在史诗叙事中,为追求宏大视觉呈现,AIGC 能实现更多非常规视角的视觉创作;二是时间紧迫、任务繁重,传统手段制作全套视觉的建模渲染压力大。在两周左右的时间里,参与了整个晚会的制作过程,全面测试了 AIGC 在严肃内容制作中的价值。 AIGC 相关概念: 人工智能(AI):一种目标,让机器展现智慧。 生成式人工智能(GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 深度学习:更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 大语言模型:具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT:美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能根据用户输入生成连贯相关的文本回复,是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。 AIGC 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。其技术可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 AGI、GenAI、AIGC 几个概念的区别与理解可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。国内主要模型公司及地址如下。
2024-11-11
目前有哪些值得关注的AIGC短片
以下是一些值得关注的 AIGC 短片: AIGC Weekly 76 中: Luma AI 发布的 Dream Machine 视频生成模型,图生视频表现惊艳,如美少女混剪(https://x.com/KakuDrop/status/1800928377693687890)和可爱怪物动画(https://x.com/LumaLabsAI/status/1800921393321934915)。 用已有的表情包图片生成的视频也生动搞笑,如奥斯卡合影图片(https://x.com/fofrAI/status/1801198998289608925)。 作者自己跑的测试(https://x.com/op7418/status/1801138865224454480)总结了一些要点。 Luma 官方发布的视频(https://x.com/op7418/status/1801828221996122144)介绍了模型特点和擅长内容。 AIGC Weekly 95 中: 将视频拆分为各个层级的 Demo(https://x.com/dmvrg/status/1851480809477455899)。 Midjourney 的图片编辑加上 C4D 渲染的 Framer LOGO(https://x.com/andyorsow/status/1851771716852420632)。 两个同事计划午餐约会的短片(https://x.com/iamneubert/status/1851615112878076164)。 Nicolas 这段 AI 视频素材混剪(https://x.com/iamneubert/status/1851256571856052467)。 此外,浙江在线报道了 AI 春晚,如《10 万人观看的这场 AI 春晚,有何不同》(https://china.zjol.com.cn/pinglun/202402/t20240212_26647577.shtml)提到了 Way to AGI 社区组织的相关情况。
2024-11-08
Aigc 常见名词解释
以下是一些 AIGC 常见名词的解释: AIGC:AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多,包括语言文字类(如 OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM)、语音声音类(如 Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits)、图片美术类(如早期的 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型带火的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion)。 SD:是 Stable Diffusion 的简称。是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model; LDM)。SD 的代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7)。源代码库:github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 chatGPT:是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具,于 2022 年 11 月 30 日发布,目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI:人工智能(Artificial Intelligence)。 AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)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。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。 此外,还有一些相对较难的名词解释: NAI: 咒语:prompts,关键词 施法/吟唱/t2i:Text2Image 魔杖:t2i/i2i 参数 i2i:Image2Image,一般特指全部图片生成 inpaint:i2i 一种 maskredraw,可以局部重绘 ti/emb/炼丹:Train 中的文本反转,一般特指 Embedding 插件 hn/hyper/冶金:hypernetwork,超网络 炸炉:指训练过程中过度拟合,但炸炉前的日志插件可以提取二次训练 废丹:指完全没有训练成功 美学/ext:aesthetic_embeddings,emb 一种,特性是训练飞快,但在生产图片时实时计算。 db/梦展:DreamBooth,目前一种性价比高(可以在极少步数内完成训练)的微调方式,但要求过高 ds:DeepSpeed,微软开发的训练方式,移动不需要的组件到内存来降低显存占用,可使 db 的 vram 需求降到 8g 以下。开发时未考虑 win,目前在 win 有兼容性问题故不可用 8bit/bsb:一般指 Bitsandbyte,一种 8 比特算法,能极大降低 vram 占用,使 16g 可用于训练 db。由于链接库问题,目前/预计未来在 win 不可用
2024-11-08
给我提供一些,AIGC变现的文章
以下为您提供一些与 AIGC 变现相关的文章: :文中指出随着游戏中生成式人工智能革命的进展,将重塑用户生成内容,创造任何人都能构建游戏的世界,使游戏创作民主化,扩大游戏市场。 :深入探讨了 Transformer 神经网络架构,还提到了王凯大佬的小报童 AI 项目商业解析,主要研究可变现的 AI 项目。 小红书博主方面,如徐若木、李大强、Ai HFBY 等,您可以通过以下链接了解他们的相关内容: 等
2024-11-06
AIGC视频制作流程和使用工具
以下是 AIGC 视频制作的流程和使用工具: 流程: 1. 前期:先定框架,包含定向、写脚本,确定内容呈现形式、调性、风格和人物设定等。 2. 中期:根据脚本出图,同步剪辑,收集音效配音。如遇到跑图中带文字乱掉等问题可进行 AI 处理和产品跟踪。 3. 后期:对现有视频进行优化,做字体包装和跟踪字体。 使用工具: 1. Runway:可以对图生视频进行更详细的控制,如控制镜头移动、通过笔刷方式控制画面元素移动等。 2. 剪映:用于视频的合成、修剪,添加音效、音乐等。 3. 季梦:可用于 AI 视频下载、首尾帧衔接等操作。 4. 可林:在人物图片生成方面有一定表现。 在视频制作中,还需注意以下方面: 1. 转场制作:考虑最终视频的衔接,制作时思考上下镜头的运动关系。 2. 配音:商业片子做好配音很重要,普通话不标准时花钱找人配音比 AI 配音效果好。 3. 字体:字体包装在视频中很重要。 4. 后期包装思路:可通过添加光效渲染氛围,对素材进行跟踪以替换产品,还可进行素材叠加。 5. 剪辑:在 AI 项目中剪辑占比较高,好的剪辑师能将素材处理得更好。 6. 镜头主接与轴线关系:镜头主接需注意景别丰富,避免越轴导致观众观感不适。 7. 调色流程:对色彩有特别要求可在达芬奇里完成剪辑调色流程,简单调色可在剪映中通过肉眼大致判断校正颜色。 在首尾帧衔接方面,需注意画面构图和元素最好有一致性,若出现渐变 bug 会 PS 的可处理。同时,在图片处理与生成中,要注意图片拖选与删除操作,合理运用提示词描述镜头和生成人物图片。
2024-11-06