请问什么是SOP？

以下是一些 AI 产品案例和投稿，可能对您的语音产品运营 SOP 有所帮助： 标题：保姆级攻略：小白也能用 Ai 做一部电影大片 简介：目的是做个未来战争游戏的预告片，先让 GPT 写出视频内容，再细化每个分镜需要的内容，最后提炼个响亮的名字，输出宣传片朋友圈宣传文案 作者：晴岚 分类：自媒体 前往查看： 入库时间：2023/11/09 标题：AIGC 运营:小红书爆款概率预测分析 简介：1.透视运营数据，调整运营策略。2.高效寻找对标，快速切换赛道。3.紧跟大盘趋势，抢流量创笔记。4.高效装修主页，节省时间财力 作者：自媒体 分类：自媒体 前往查看： 入库时间：2023/11/09 标题：实践：群总结工具 简介：本项目是基于微信机器人的微信群聊总结助手，可以帮助群主或管理员自动收集群聊中的聊天记录，并使用 AI 进行总结，最终将其发送到指定的群聊中。 作者：自媒体 分类：自媒体 前往查看： 入库时间：2023/11/09 标题：创作：换脸应用 作者：自媒体 分类：自媒体 前往查看： 入库时间：2023/11/09 标题：语音：语音转文字 简介：语音转文字推荐 OpenAI 的 wishper 作者：自媒体 分类：自媒体 前往查看： 入库时间：2023/11/09

SOP（标准操作程序）在 AI 相关的项目中具有重要作用，以下是一些关于 SOP 的示例： 在 AI 动画短片制作中，SOP 流程包括： 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。相关剧本创作资料可参考：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/G11fwW8bmiVLe6kYLgYc2iGin6e ；捏剧本 Bot（捏剧本离谱村专用 ：https://www.coze.cn/store/bot/7367669913697239052?panel=1&bid=6cs144r404016 。 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。 在 AI 主题自媒体短视频创作工作坊中，小组 1 的使用工具 SOP 为： 1. 选定主题：校招场景下的递进式+反转风格 AI 图文短视频。 2. 撰写递进脚本：保持基本提示词不变的情况下，只修改表情的关键词通过 ChatGPT4DELLE 生图。 此外，还有如“剧本创作”Bot 也是基于专业的剧本制作标准流程（SOP）和专业提示词来制作的。

以下是关于 AI 应用开发的 SOP： 对于不会代码的开发者： 可以在 20 分钟内循序渐进地完成以下任务： 完成一个简单程序。 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 在完成一个 AI 应用后，如果希望继续精进，可以学习以下内容： 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理： 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。 对于 AI 知识的深入学习，可以尝试了解以下基础内容： AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 在核心产品链路方面： 第 7 步是应用发布和线上调测。 核心概念包括： AI 应用：围绕大模型能力的 AI 应用，以自然语言为主要交互形式，通常包含一个或多个技能。 技能（Skills）：AI 应用所具备的各种能力，如应用问答、数据查询、数据更新等。 数据和知识：支撑 AI 技能的数据资产，聚合各类数据，包括数据表、分析表、知识库和数据流。 记忆：存储和检索信息的能力，用于学习和记忆与用户和环境交互中的经验，为用户提供更定制化更精准的服务。 权限：定义数据可被哪些用户访问和操作。 模型配置：配置 AI 应用使用的模型及相关参数。 应用发布：将开发好的应用发布到不同渠道，如 Lark Bot 和 My AI 等。 应用管理：应用发布上线后，管理应用的数据、进行角色授权、监控应用使用状态等。

以下为您推荐一些利用大模型辅助高中历史教学设计的案例： 有一位历史老师使用 GPT 给学生讲课，通过 GPT 生成一个“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演一个角色“设身处地”地做决策，学生的作业是找出 GPT 的错误。例如明朝灭亡、南京、1645 年 5 月的相关案例，您可以参考：https://chat.openai.com/share/86815f4e674c4410893c4ae3f1b7412e/continue 。 对于历史专业的学生，当他们遇到像 ChatGPT 这样的语言模型时，已经训练有素能够识别一些常见的陷阱，如事实不准确等，并通过事实核查、分析体裁和受众、在相关来源中搜索等技能来解决这些问题。 语言模型对于历史学家和历史专业的学生是有益的，但对于历史老师和其他教育工作者在短期内可能会带来一些问题，需要重新思考许多作业的布置方式。 您可以尝试借鉴这些案例，根据您的教学需求和学生特点，对大模型的应用进行调整和优化。

以下是一些可以生成架构图（包括逻辑视图、功能视图、部署视图）的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，用户可通过拖放轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建多种类型图表。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述生成序列图等，辅助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建架构图功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。 请注意，这些工具并非都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑具体需求，如是否支持特定建模语言、是否与特定开发工具集成、偏好在线工具或桌面应用程序等。 此外，以下是一些可以辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）的生成设计工具，可根据设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 网站设计相关的市场规模信息： 近一年赛道单月访问量增加了 448 万，年增长率为 19%。 123RF 的访问量减少了 196 万，而 Microsoft Designer for Web 的访问量增长了 519 万，占整个赛道变化的 116%。 Logo 生成方面，天花板潜力为小众市场，数亿美金；总体趋势下降，月平均增速为10 万 PV/月；对标公司为 Adobe。 在竞争方面，Top1 占比 51%，Top3 占比 85%，马太效应为中，网络效应为弱，大厂入局情况为否，大厂占比低，技术门槛低。 此外，如果您不确定如何为 AI 网站设计 logo，可以使用在线的 AI logo 生成器，如 Logomaster.ai、Free Logo Design、Logo AI、Looka logo maker（原名 Logojoy）、Brandmark、DesignEvo、Tailor Brands、Designhill 等。

目前有一些 AI 工具可以实现把一个物体生成多个角度。例如，在图像生成方面，像 OpenAI 等机构的相关模型能够生成同一场景的多个角度，包括具有物理上准确的光线，甚至在某些情况下还能生成物理上准确的流体和雨水。 在生成 AI 人物形象时，也可以通过选择不同的拍摄角度来实现。常用的角度包括高角度、低角度和平视角度。 高角度：位于被拍摄对象的上方，适合拍摄俯视角度的场景，可以突出被拍摄对象的大小和高度。 低角度：位于被拍摄对象的下方，适合拍摄仰视角度的场景，可以突出被拍摄对象的高度和威严感。 平视角度：与被拍摄对象在同一高度，适合拍摄平面场景，可以突出被拍摄对象的水平线和平衡感。 此外，人物构图的视角还可以按照相机相对于被拍摄对象的位置，分为正面、背面和侧面等不同方向。 正视角：拍摄对象正对着相机的姿态，使人像呈现出正面的视角。 后视角：从被摄对象的背后拍摄的视角，能营造出神秘或者引人遐想的氛围。

修复旧照片可以按照以下步骤进行处理： 1. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。您可以参考文章。 2. 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。stableSR 是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章。 3. 切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写，以免对原图产生干扰。 4. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，可在显存不够的情况下将图片放大到足够倍数。 5. 对于复杂的照片，可先在 ps 里进行角度调整和照片裁切，然后按照上述步骤上色。若直接上色效果不佳，比如像加了黄色滤镜或年代感太强，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。比如从网上找相关照片让 AI 匹配色调，加入第二个 controlnet 控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，给简单的关键词，如“蓝天、绿树、灰石砖”。 6. 修复时必须使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。

修复旧照片可以按照以下步骤进行处理： 1. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。您可以参考文章——。 2. 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。stableSR 是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章——。 3. 切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写，以免对原图产生干扰。 4. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能在显存不够的情况下，将图片放大到足够的倍数。 5. 对于复杂的照片，如人物多、场景复杂、像素低的照片，可以先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切，然后按照上述步骤进行上色。如果直接上色效果不佳，比如像加了一层黄色滤镜或颜色指定导致画面污染严重，可以放弃人物服装的颜色指定，只给一个场景方向，让 AI 自行决定。比如从网上找一张匹配色调的照片，加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，关键词可以只给“蓝天、绿树、灰石砖”等简单的词。 6. 修复时必须要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 7. StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 8. 一个 VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。这三个文件可以在百度云盘的链接中获取。安装好之后，可以用一张从网上找的神仙姐姐的照片做测试。 需要注意的是，在修复过程中，不同的照片可能需要根据具体情况进行调整和尝试，以达到最佳的修复效果。