有可以更具提供的文本和照片生成视频的AI吗？

对于 AI 小白，从 0 开始学习 AI 可以参考以下步骤： 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「」，其中有一系列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，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，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。 知识库中有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，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 另外，《雪梅 May 的 AI 学习日记》也提供了一种适合纯小白的学习模式，即输入→模仿→自发创造。但其中的学习内容可能因 AI 发展较快而有所变化，建议去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。同时，该日记中的学习资源都是免费开源的。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，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，您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。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。

以下是关于 AI 文生图提示词的相关内容： 在写文生图提示词时，通常的描述逻辑包括人物及主体特征（如服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（如室内室外、大场景、小细节），环境光照（如白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（如距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（如高画质、高分辨率），画风（如插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制绘图。 对于新手，有以下几种获取和优化提示词的方法： 1. 利用功能型辅助网站，如 http://www.atoolbox.net/ ，通过选项卡方式快速填写关键词信息；或 https://ai.dawnmark.cn/ ，其每种参数都有缩略图可参考，方便直观选择提示词。 2. 去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，每一张图都有详细参数，可点击复制数据按钮，粘贴到正向提示词栏，然后点击生成按钮下的第一个按键，不过要注意图像作者使用的大模型和 LORA，否则即使参数相同，生成的图也会不同。也可以选取其中较好的描述词，如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 优化和润色提示词对于提高输出质量很重要，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，而非笼统词汇。 2. 添加视觉参考，在提示词中插入相关图片参考。 3. 注意语气和情感，用合适的形容词、语气词等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。 5. 增加约束条件，如分辨率、比例等。 6. 分步骤构建提示词，将复杂需求拆解为逐步的子提示词。 7. 参考优秀案例，研究流行且有效的范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化，根据输出效果反馈持续完善。 调整好参数生成图片后，如果质感方面不满意，可添加标准化提示词，如，绘图，画笔等，让画面更趋近于某个固定标准。

学习 AI 并培养兴趣可以从以下几个方面入手： 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： 在「」中，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，您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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。 此外，吵爷建议： 1. 带着好奇心去尝试： 记住“生成”两个字，了解“生成式人工智能”Generative AI。 随便找一个国产 AI 随便聊点什么，比如小学奥数题、写一篇演讲稿、怎么看待 996 等，看看 AI 擅长和不擅长的地方，有没有能帮到您的地方，哪些地方做得不够好。不用一开始带着太强的目的性，把它当作天猫精灵来玩。聊一段时间后，留下 1 2 个更顺手的应用增加使用深度。 条件允许的话，可以直接使用 ChatGPT 或者 Claude，处理复杂任务时会更省力。 YoYo 的学习心得： 1. 学习前状态： 不理解 AI 和提示词工程，不懂代码，英语差，注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路。 对 ChatGPT 的认识仅限于日常问答、SQL 学习交互，能支持工作数据提取。 2. 学习后现状： 可以搓多 Agent 的智能体，但需要进修 python 搓更多智能体。 营销文案 demo，SQL 代码进阶学习应用。 创建了 3 个图像流智能体，2 个 Agent 智能体玩具。 在公司中实践智能客服从创建到应用的过程，实现企业微信机器人问答的基本功能。 学习 Dr.kown 的尝试实践、图像流的尝试、企业智能体实践，智能客服。 总之，学习 AI 要找到适合自己的路径，学以致用，通过学习 分享 不断填补知识的缝隙来成长。

以下为您介绍一些能修改图片的 AI 工具及相关知识： 1. DALL·E 推出了编辑功能，支持对生成图片进行二次编辑，包括替换、删除、添加对象等。编辑界面提供了一系列选项，如选择工具、可拖动的大小调整工具、“撤销、恢复”按钮和“Clear Selection”选项等。使用时，例如通过突出显示图像部分并添加提示，如“添加樱花”，或选择对象并使用提示“删除鸟类”“将猫的表情更改为快乐”等进行编辑，完成后记得点击保存。帮助文档：https://help.openai.com/en/articles/9055440editingyourimageswithdalle 。 2. 关于 AI 去水印工具，目前市面上有一些不错的选项： AVAide Watermark Remover：在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印，支持多种图片格式，操作简单，还提供其他功能。 Vmake：提供 AI 去除图片水印功能，可上传最多 10 张图片，适合快速去除水印及社交媒体分享图片的用户。 AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中的多余物体、人物或水印，支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作方便。 此外，如果想让生成的图片更加可控，可以利用 seed 参数反向生成。Midjourney 会用一个种子号来绘图，把这个种子作为生成初始图像的起点。默认情况下种子是随机的，若想要相似的图，可固定 seed。例如“caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8kseed 8888”，就能保证每次生成相同的图。还可基于确定图片的 seed 加上新的关键词对效果图进行微调。

要利用 Kimi 和即梦 AI 做小红书博主，可以参考以下步骤： 利用 Kimi： 1. 收集相关资料：明确主题后，借助 AI 工具如 Perplexity.AI 的强大搜索功能获取信息。启用 Pro 功能或使用微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具，输入具体的 Prompt 快速定位相关资讯。 2. 整理资料：使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手。Kimi 具备读取网页内容并生成一定内容的能力，当读取完毕会显示绿色标点作为提示。但需注意其阅读能力有限，可能无法一次性处理大量资讯或某些网站内容，可分批次提供资料确保其有效读取和理解。 3. 生成文章：让 Kimi 整理资讯内容并转化成吸引人的公众号文章。 关于即梦 AI 如何用于做小红书博主，目前提供的内容中未提及相关具体方法。

要成为用 AI 做小红书博主，可以参考以下步骤和资源： 1. 学习基础知识：可以通过观看李宏毅教授的《生成式人工智能导论》课程来系统性地了解生成式人工智能的底层原理。课程链接： 。 2. 参考小红书官方指南：【企微文档】小红书科技内容_成长手册 V1.1 ，链接：https://doc.weixin.qq.com/doc/w3_Ac0Avwa7ACkyJSXHMxkS52WzTSnT4?scode=ANAAyQcbAAg8ZakZDRz4uMIS5RAEw 。 3. 关注优秀的小红书 AI 博主，例如： 雪梅 May：小红书科技博主。 巧克力（@chocolae）：炼丹狂魔，腹泻更新者。 红祭司：隐世大神，一丹封神。 宗 Rich 宗宗：神级插画师，框框操作出神图。 麦橘。 徐若木｜商业插画师_悟空的笔尖：十万数，16.7w ， ，手绘教程，传统行业大佬。 AIGC 巴妮贝贝：千数，9564 ， ，3D,IP 设计。 小布舞曲拼布教室：千数，9344 ， ，手工艺。 AI Dreamer：千数，9149 ， 。 Cui AI 蓝同学：千数，8489 ， ，教程。 李大强：千数，8079 ， ，妖怪图鉴，传统行业大佬。 Ai HFBY：千数，7787 ， ，工业设计。 钢铁植男：千数，7615 ， ，头像，传统行业大佬。 邓布利波：千数，7587 ， ，教程/设计师，传统行业大佬。 电力猫：千数，7122 ， 。 🌈通往 AGI 之路：千数，6996 ， 。 AI 仓颉最强 AI 关键词库：千数，6618 ， ，描述词分享。 需要注意的是，在初期不要急于产出内容，而是把时间用于深入了解 AI 知识，避免只做皮毛信息的加工，因为信息加工容易被 AI 替代。

以下是关于去除文本 AI 感的相关内容： 在使用 AI 创作时，模型选择至关重要。模型之间能力差异大，不适合任务的模型调优费力，应更换更好的模型。但写作任务无标答，评估模型能力需自己想办法。 在写作课中，学员结合大语言模型创作网络小说等特殊任务，挑选模型的重要指标包括文风和语言能力。AI 奇怪的文风如“首先、其次、再者、引人入胜”等套话，让人缺乏阅读欲望。实际上，去除 AI 味是个伪命题，所谈的 AI 味常指 GPT 味。GPT 刚出时，因数据标注导致其诞生之初自带奇怪文风，包括概括性描述、缺乏侧面描写、生硬叙述、死板结构和过度道德正确等。部分非 OpenAI 的模型也有类似文风，而 Claude 和 Google 的 gemini 模型早期没什么 AI 味，如今 OpenAI 的 GPT 模型文风也有改观。 另一个评价标准是“是否有过度的道德说教与正面描述趋势”，如“他们相信只要有爱、有梦，就能在这个城市中找到自己的归宿”这类过度正面描述让人厌烦。 此外，还有用 AI 学习英语时去除 AI 味的 Prompt 示例，包括角色设定、约束条件和具体要求，如自然流畅的交流、符合用户语言和语气、相关回应、避免无关话题、模拟真人交流、提供深入全面解释、复杂句子结构、多样有创意的语言使用、基于事实和引用等。

要创建自己的知识库并完成对给定文本的润色和修改，您可以参考以下内容： 上传方式及操作步骤 Notion 1. 在文本格式页签下，选择 Notion，然后单击下一步。 2. 单击授权。首次导入 Notion 数据和页面时，需要进行授权。 3. 在弹出的页面完成登录，并选择要导入的页面。 4. 选择要导入的数据，然后单击下一步。 5. 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。 分段标识符：选择符合实际所需的标识符。 分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。 文本预处理规则： 替换掉连续的空格、换行符和制表符 删除所有 URL 和电子邮箱地址 6. 单击下一步完成内容上传和分片。 本地文档 1. 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。 2. 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容。每个文件不得大于 20M。一次最多可上传 10 个文件。 3. 当上传完成后单击下一步。 4. 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。 分段标识符：选择符合实际所需的标识符。 分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。 文本预处理规则： 替换掉连续的空格、换行符和制表符 删除所有 URL 和电子邮箱地址 5. 单击下一步完成内容上传和分片。 在线数据 自动采集方式：该方式适用于内容量大，需要批量快速导入的场景。 1. 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 2. 单击自动采集。 3. 单击新增 URL。在弹出的页面完成以下操作： 输入要上传的网站地址。 选择是否需要定期同步网站内容，如果需要选择内容同步周期。 单击确认。 4. 当上传完成后单击下一步。系统会自动根据网站的内容进行内容分片。 手动采集：该方式适用于需要精准采集网页上指定内容的场景 1. 安装扩展程序，详情请参考。 2. 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 3. 点击手动采集，然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。 4. 在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。 5. 在弹出的页面上，点击页面下方文本标注按钮，开始标注要提取的内容，然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 6. 单击查看数据查看已采集的内容，确认无误后再点击完成并采集。

以下是为您提供的关于文本分析工具的相关信息： 1. Claude2 中文精读： 可以处理多种类型的文本，如文章、电子邮件、会议记录等，并能消化、解释和回答相关问题，具有 10 万标记上下文窗口，能分析大量单词。 基本应用包括评估文本相似度和回答有关文本的问题。 评估文本相似度时，可通过特定提示让 Claude 判断两段文本含义是否相同。 回答有关文本的问题时，可提供会议记录并提问，让 Claude 基于记录回答。 2. LayerStyle 副本中的 TextImage： 从文字生成图片以及遮罩，支持字间距、行间距调整，横排竖排调整，可设置文字的随机变化，包括大小和位置的随机变化。 节点选项包括 size_as（输入图像或遮罩决定尺寸）、font_file（选择字体文件）、spacing（字间距）、leading（行间距）、horizontal_border（侧边边距）、vertical_border（顶部边距）、scale（文字总体大小）、variation_range（字符随机变化范围）、variation_seed（随机变化的种子）、layout（文字排版）、width（画面宽度）、height（画面高度）、text_color（文字颜色）、background_color（背景颜色）。 3. GPTs 教程及案例拆解中的精选 Top 流量 GPTs： 包括 Flow Speed Typist（文本，重写混乱内容）、AnalyzePaper（研究，分析论文）、GPT Detector（文本、效率工具，识别 AI 生成文本）、Math Solver（教育，数学求解）、editGPT（文本，校对编辑）、You Tube Summarizer（效率工具、视频，获取 YouTube 视频摘要）等，提供了分类、简介、直达链接等信息。

文本与图像跨模态特征融合技术主要包括以下几种： 1. 图像融合方面： 像素级融合：将多个图像的像素直接进行组合。 特征级融合：对图像的特征进行融合。 决策级融合：基于不同图像的决策结果进行融合。 相关算法：小波变换、基于金字塔变换的多分辨率融合、基于区域的图像融合、基于特征的图像融合等。 2. 目标检测方面： 基于深度学习的目标检测算法：如 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD 等。 基于传统计算机视觉技术的目标检测算法：如 HOG、SIFT、SURF 等。 3. 在 Stable Diffusion 中： 通过 Attention 机制将文本与图片的特征对应起来，例如两个输入先经过 Attention 机制输出新的 Latent Feature，再将新输出的 Latent Feature 与输入的 Context Embedding 做 Attention 机制。 Spatial Transformer 模块在图片对应的位置上融合语义信息，是将文本与图像结合的“万金油”模块。 CrossAttention 模块有助于在输入文本和生成图片之间建立联系，将图像和文本信息关联起来，用于将文本中的情感元素传递到生成图片中。 4. 多模态融合方法： 最初常采用预训练的目标检测器，如 ViLBERT、VisualBERT 和 UnicoderVL，通过提取图像特征和执行交叉模态预训练任务。 随着 ViT 的出现和普及，更多方法利用 ViT 作为图像编码器，强调大规模预训练，例如 Flamingo。 近期向多模态 LLMs 发展，如 LLaVA 和 MiniGPT4，通过融合视觉和语言信息，能够更有效地完成视觉理解相关的任务。

以下是关于 LLMs 文本与图像混合模态训练的相关内容： 多模态大模型总结： 1. InstructBLIP 基于预训练的 BLIP2 模型进行训练，在 MM IT 期间仅更新 QFormer。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，能够提取灵活多样的特征。 2. PandaGPT 是一种开创性的通用模型，能够理解 6 种不同模式的指令并根据指令采取行动，包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 3. PaLIX 使用混合 VL 目标和单峰目标进行训练，包括前缀完成和屏蔽令牌完成。这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。 4. VideoLLaMA 引入了多分支跨模式 PT 框架，使 LLMs 能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容，使视觉与语言以及音频与语言保持一致。 5. 视频聊天 GPT 是专门为视频对话设计的模型，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 6. Shikra Chen 等人介绍了一种简单且统一的预训练 MMLLM，专为参考对话（涉及图像中区域和对象的讨论的任务）而定制，展示了值得称赞的泛化能力，可以有效处理看不见的设置。 7. DLP 提出 PFormer 来预测理想提示，并在单模态句子数据集上进行训练，展示了单模态训练增强 MM 学习的可行性。 未来发展方向： 最初，多模态融合方法常采用预训练的目标检测器，如 ViLBERT、VisualBERT 和 UnicoderVL，通过提取图像特征和执行交叉模态预训练任务，为后续的图像文本任务奠定基础。随着 ViT 的出现和普及，更多方法开始利用 ViT 作为图像编码器，强调大规模预训练，以提高模型的性能和泛化能力，例如 Flamingo。近期，向多模态 LLMs 的发展趋势是从进行预训练到向指令调整（instruction tuning）转变，例如 LLaVA 和 MiniGPT4，它们通过融合视觉和语言信息，能够更有效地完成视觉理解相关的任务，进一步提升模型对于指令的理解能力，提升零样本性能，使模型能够更好地泛化到未见过的任务和领域。 训练过程： 1. 预训练阶段：通常利用 XText 的数据集来训练输入、输出的 Projector，通过优化损失函数来实现不同模态的对齐，PEFT 有时候用于 LLM Backbone。XText 数据集包含图像文本、视频文本和音频文本，其中图像文本有两种类型：图像文本对和交错图像文本语料库。 2. 多模态微调：是对满足指令微调格式的一系列数据集对预训练好的多模态大模型进行微调。通过这种微调，MMLLM 可以遵循新的指令泛化到没有见过的任务，增强 zeroshot 的能力。MM IT 包括监督微调（SFT）和 RLHF 两部分，目的是为了使得模型符合人类的意图或者偏好，并且增强 MMLLMs 的交互能力。SFT 将 PT 阶段的数据转换为指令aware 的格式，使用 QA 任务作为例子，可采用各种模板。优化目标和预训练相同，SFT 数据可以构造为单轮的 QA 或者多轮的 QA。常用的 SFT 和 RLHF 的数据集见表 4。

对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT、ELMO 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，构建情感词典，根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。

以下是一些可以提炼视频台词的 AI 工具： 1. 11labs：官网为 https://elevenlabs.io/ ，英文效果较好，但无法使用语速、情绪调节等控件，只能通过标点符号改变语音效果，需要不断抽卡调试以找到合适的声音。 2. 出门问问的魔音工坊：可以使用情绪调节控件，对中文短片的效果有待进一步评测。 此外，在视频制作的剪辑方面，对于 1 3 分钟的短片，大部分创作者使用剪映会更方便；而对于更长篇幅或追求更好效果的视频，可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。

目前尚未有完全能够根据文案自动找素材并自动剪视频的工具。但有一些相关的软件可以在一定程度上辅助您完成这些工作，例如剪映、Adobe Premiere Pro 等，它们具有一些智能功能，能在您提供一定的指导和设置后，帮助您更高效地处理素材和剪辑视频。

大模型包括文生图、图生图、图生视频、文生视频等多模态内容。多模态模型的底层逻辑通常先从生图片这一源头开始，因为视频也是由若干帧的图片组成。例如，目前比较火的 StableDiffusion 所使用的扩散模型，其训练过程是先把海量带有标注文字描述的图片逐渐加满噪点，模型学习每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律，沉淀下来完成训练。后续输入文字后，模型根据输入文字转化的向量指导充满噪点的图片减噪点生成最终图片。 腾讯的混元 AI 视频模型目前只支持文生视频，但图生视频也即将上线。 唱衰大模型的人认为大模型仅能实现如 ChatBox、文生图、图生图、生视频、生音频等功能，难以找到可商用场景，且存在算力成本等问题。但实际上，关于算力成本已有许多解决方案，而且大模型的应用并非仅限于上述提到的功能。

将小说利用 AI 做成视频通常涉及以下步骤和可使用的工具： 工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，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 图像生成工具根据描述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，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，画小二团队在《李清照》AI 视频创作流程项目中，使用的工具和创作方法如下： 文字：GPT 脚本； 图片：Midjourney； 视频、Runway； 音频：ElevenLabs、剪映； 剪辑：剪映； 其他：PS、AE； 在故事创作方面，按照以下模板生成穿越故事的 Prompt： 创作穿越故事的 Prompt 标题:”generate:小说的标题” 设置：”generate:小说的情景设置细节，包括时间段、地点和所有相关背景信息” 主角:”generate:小说主角的名字、年龄、职业，以及他们的性格和动机、简要的描述” 反派角色：”generate:小说反派角色的名字、年龄、职业，以及他们的性格和动机、简要的描述” 冲突：”generate:小说故事的主要冲突，包括主角面临的问题和涉及的利害关系” 对话：”generate:以对话的形式描述情节，揭示人物，以此提供一些提示给读者” 主题：”generate:小说中心主题，并说明如何在整个情节、角色和背景中展开“ 基调：”generate:整体故事的基调，以及保持背景和人物的一致性和适当性的说明“ 节奏:”generate:调节故事节奏以建立和释放紧张气氛，推进情节，创造戏剧效果的说明“ 其它：”generate:任何额外的细节或对故事的要求，如特定的字数或题材限制“ 根据上面的模板生成为{题材}小说填充内容，分章节，并根据前面的元素生成小说的目录： <目录>::=<一级主题>每”一”章<一级主题>::=”1.”<主题名>”\n”<二级子主题><二级子主题>::=”1.1”<子主题名>”\n”|”1.2”<子主题名>”\n”

目前有免费做视频的 AI 工具，例如腾讯的混元 AI 视频模型，目前只支持文生视频，图生视频也即将上线。此外，用于从文本创建视频的 Runway v2 也是一个选择，不过它创建的是 4 秒的短剪辑，更像是对未来发展的展示。在制作视频方面，最佳动画工具是用于在视频中为人脸制作动画的 DiD。

以下是一些免费的可用于制作短视频的 AI 软件： 1. ChatGPT（https://chat.openai.com/）结合剪映（https://www.capcut.cn/）：ChatGPT 可生成视频脚本，剪映能根据脚本分析出所需场景、角色、镜头等要素并生成素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化。 2. PixVerse AI（https://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（https://pictory.ai/）：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容，无需视频编辑或设计经验。 4. VEED.IO（https://www.veed.io/）：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助用户从图像制作视频并规划内容。 5. 艺映 AI（https://www.artink.art/）：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，可根据文本脚本生成视频。 此外，还有一些相关工具： 1. Morph Studio（https://app.morphstudio.com/）：还在内测。 2. Heygen（https://www.heygen.com/）：数字人/对口型。 3. Kaiber（https://kaiber.ai/） 4. Moonvalley（https://moonvalley.ai/） 5. Mootion（https://discord.gg/AapmuVJqxx）：3d 人物动作转视频。 6. Neverends（https://neverends.life/create）：操作傻瓜。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。