私域运营需要的AI工具有哪些？具体的应用场景和方法是什么？

以下是 AI 对您从事私域培训及创业解决获客问题可能提供的帮助： 1. 生成爆款内容：借助 AI 分析能力挖掘同品类爆款，利用 AI 工具生成电商商品图、小红书图文内容、种草短视频等，吸引潜在客户。 2. 公域阵地场景：依托视频号、抖音、小红书、公众号等平台，通过矩阵号和 IP 号的搭建，以及短视频、直播等方式获取 leads，背后涉及矩阵号工具、内容抓取分析、脚本创作、AI 剪辑、自动回复评论、无人直播工具等。 3. 私域阵地场景：在朋友圈、小红书、社群、个人 IP 方面，利用销售企微 SCRM 工具、企业智能体进行 AI 内容抓取和自动回复，实现获客转化。 此外，为您提供一些相关的近期安排和团队信息： 1. 近期安排： 商会公开课：时间暂定 2.22 日，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课：时间暂定 2.9 日，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂：时间与讲师团商量调整，线下付费方式。 省商会公开课：时间待定，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课：时间待定，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题待定。 杭州市城投线下培训：时间 2 月底，针对城投内部线下培训。 2. 北京分队介绍： wb：运营一个私域资源（包括 AI）的讨论群，关注 AI 前沿动态。 祖海：在杭州，有 400 位编导和操盘手资源，做个人 IP 咨询和陪跑，以及 Ai 数字人获客。 宇竹：在多个赛道有丰富的 IP 操盘经验。 U：业余配音演员、业余歌手，擅长音频剪辑，也可简单视频剪辑。 萝卜：生图生视频剪辑均可，剪辑方面有从业经验。 李先森：星动 AI 联合创始人，致力于 AI 教育培训和 AI 商业应用。

以下是为您整理的关于您所提到的“AI 私域运营”的相关内容： 摊位信息： 豆包虚拟男友/女友（长期记忆工作流）制作，拟人化提示词优化，摊位区域 D，摊位编号 36，摊位类型为数字人制作服务。 主题为“AI 赋能青少年领导力训练营”，内容为为 10～18 岁青少年提供 AI 创作+沟通和领导力技能的体验式培训，摊位区域 D，摊位编号 37，摊位类型为教育。 AI 信息流订阅，摊位区域 D，摊位编号 38，摊位类型为自媒体订阅。 文创图片、AI 占卜，摊位区域 D，摊位编号 39，摊位类型为玄学。 AI 私域营销解决方案，利用 AI 模仿销冠，自动进行对话，摊位区域 D，摊位编号 4，摊位类型为产品展示。 1、AI 好运头像定制+打印：盲盒风格、宫崎骏风格的个人头像定制，通过 AI 算命选择适合客户的五行颜色生成，可选择增值服务打印+实体相框变成卡通照片摆台。2、AI 玄学：命理师结合 AI 辅助，用紫微斗数、星盘、梅花易数等形式，占测个人运势以及心中想知道的答案。3、人工摄影：针对没有照片的客户，现场拍摄+简单修图，现场打卡照，摊位区域 D，摊位编号 40，摊位类型为照片/玄学。 2025AI 春晚： 纯私域社群：预计直接触达优质 AI 内容创作者 500+，AI KOL 200+，AI 爱好者 1000+，总计私域粉丝+用户量超过 10w 人，即活动起盘曝光超过 10w 人次。 平台合作曝光：去年 AI 春晚在 0 成本 0 预热 0 粉丝的情况下，达到 18w 直播在线的效果。目前洽谈中的合作平台预计可给到价值 3000w 的资源位，约等于 6～8e 的纯流量。结合春节+AI 的热点话题，可达到 1.5E 曝光与百万级场观，预计效果可更上一层楼。 招商合作：WAIC 美好奇妙世界大赛，初次即收获数十万商业合作费用，明年预计基本盘 500w+；AI 春晚有已经落地的案例，又有明确的创作主题，粗略预估招商规模可达 500～1000w。 A proinnovation approach： 关于 AI 相关危害的可争议性或补救途径：AI 系统应具有一定程度的可解释性。在某些情况下，AI 会对人们的生活产生重大影响，包括保险报价、信用评分和招聘结果等。具有高影响力结果的 AI 决策不应是任意的，应是合理的。监管机构应能够描述和说明其部门和领域内的公平含义，并与其他监管机构协商。 责任和治理原则：应建立治理措施以确保对 AI 系统的供应和使用进行有效监督，并在整个 AI 生命周期中建立明确的责任线。AI 生命周期参与者应采取措施考虑、纳入并遵守这些原则，并引入在 AI 生命周期的所有阶段有效实施这些原则所需的措施。监管机构需要寻找方法，确保对 AI 供应链中的适当参与者提出明确的监管合规和良好实践期望。

结合私域数据建立企业自己的AI系统需要多个步骤和考虑因素。以下是一个详细的指南，展示如何从数据收集到AI模型的部署： 1. 数据收集与整合 数据来源: 收集企业内部的所有相关数据，包括客户行为数据、销售记录、客户服务记录、市场营销活动数据、网站访问数据等。 数据存储: 使用数据仓库或数据湖存储数据，以确保数据的统一管理和便于访问。常见的解决方案包括Amazon Redshift、Google BigQuery、Azure Data Lake等。 2. 数据清洗与预处理 数据清洗: 去除重复数据、修复缺失值和处理异常值。 数据预处理: 数据归一化、特征提取和编码（如将分类变量转为数值变量）。 3. 数据分析与可视化 数据分析: 使用统计分析和探索性数据分析（EDA）来理解数据的特征和模式。 数据可视化: 使用工具如Tableau、Power BI或Python中的Matplotlib、Seaborn等来可视化数据。 4. 模型选择与训练 模型选择: 根据业务需求选择合适的机器学习或深度学习模型。常见的模型包括回归模型、分类模型、聚类模型、推荐系统等。 回归模型: 用于预测连续值（如销售预测）。 分类模型: 用于分类任务（如客户流失预测）。 聚类模型: 用于分群（如客户细分）。 推荐系统: 用于推荐产品或服务（如个性化推荐）。 模型训练: 使用机器学习框架如Scikitlearn、TensorFlow、PyTorch等进行模型训练。 特征工程: 创建和选择有助于模型性能的特征。 超参数调优: 通过交叉验证和网格搜索找到最佳模型参数。 5. 模型评估与验证 模型评估: 使用指标如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等评估模型性能。 模型验证: 使用交叉验证技术验证模型的泛化能力，避免过拟合。 6. 模型部署 部署环境: 选择合适的部署环境（如云服务、边缘计算、企业内部服务器）。 持续集成与持续部署（CI/CD）: 设置自动化部署管道，使用工具如Jenkins、GitLab CI/CD、AWS CodePipeline等。 API服务: 将模型部署为API服务，使得企业应用可以方便地调用。可以使用Flask、FastAPI或部署平台如AWS SageMaker、Google AI Platform等。 7. 模型监控与维护 模型监控: 监控模型在生产环境中的表现，使用监控工具如Prometheus、Grafana等。 模型更新: 定期更新和重训练模型以适应数据和业务需求的变化。 实践示例 数据预处理示例代码（Python） ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler 加载数据 data = pd.read_csv 数据清洗 data.dropna 特征选择与处理 features = data target = data 数据分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split 数据归一化 scaler = StandardScaler X_train = scaler.fit_transform X_test = scaler.transform ``` 模型训练示例代码（Python） ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report 模型训练 model = RandomForestClassifier model.fit 模型预测 y_pred = model.predict 模型评估 print print ``` 推荐资源 在线课程: 书籍: 《Python Machine Learning》 by Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili 《HandsOn Machine Learning with ScikitLearn, Keras, and TensorFlow》 by Aurélien Géron 工具和平台: 数据存储: Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Data Lake 机器学习框架: Scikitlearn, TensorFlow, PyTorch 部署平台: AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure Machine Learning 通过以上步骤和资源，企业可以利用私域数据建立自己的AI系统，提升业务效率和竞争力。

以下是一些可以进行视频混剪去重和二创的 AI 视频工具： 1. 【TecCreative】 产品链接生成视频：输入产品链接（目前主要支持 Amazon、Shopify、ETSY、Ebay、Appstore、Google Play、WIKI 等，其他网站来源持续接入中），选择数字人角色，点击立即生成。如遇生成失败，可尝试删除链接后缀，点击重新生成。 AI 视频高光切片：智能提取视频高光片段，高效二创生成新视频。适用场景为有初始长视频素材，需要提取高光镜头对初始素材进行混剪投放到短视频平台。使用指引为点击上传视频——立即生成。 2. 小歪：AI 视频工具合集 viggle（有免费额度） 网址：http://viggle.ai discord 免费体验：https://discord.com/invite/viggle 功能： /mix: 将角色图像混合到动态视频中。上传一张字符清晰的图片和一段清晰运动的视频。 /animate: 使用文本运动提示为静态角色设置动画。上传一张字符清晰的图片，描述想让角色做的动作（也可从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 /ideate: 纯粹从文本创建角色视频。描述想要创造的角色和希望角色执行的动作（或从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 /character: 通过文本提示创建角色并将其动画化。描述想要创造的角色，从四个结果中选择一个图像，描述希望角色执行的动作（或从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 /stylize: 使用文本提示符重新设计角色的样式并将其动画化。上传一张字符清晰的图片，描述想改变角色的任何地方来重新塑造它，从四个结果中选择一个图像，描述想要角色做的动作（或者从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 官方提供了多种动作提示词可供参考，提示词地址：https://viggle.ai/prompt 3. 其他工具： SVD：https://stablevideo.com/ ，对于景观更好用。工具教程： Morph Studio：https://app.morphstudio.com/ ，还在内测 Heygen：https://www.heygen.com/ ，数字人/对口型 Kaiber：https://kaiber.ai/ Moonvalley：https://moonvalley.ai/ Mootion：https://discord.gg/AapmuVJqxx ，3d 人物动作转视频 美图旗下：https://www.miraclevision.com/ Neverends：https://neverends.life/create ，操作傻瓜 SD：Animatediff SVD deforum ，自己部署 Leiapix：https://www.leiapix.com/ ，可以把一张照片转动态 Krea：https://www.krea.ai/ Opusclip：https://www.opus.pro/ ，利用长视频剪成短视频 Raskai：https://zh.rask.ai/ ，短视频素材直接翻译至多语种 invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ，输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频 descript：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com veed.io：https://www.veed.io/ ，自动翻译自动字幕 clipchamp：https://app.clipchamp.com/ typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn

AI 视频生成主要包含以下方面： 1. 生成方式分类： 文生视频、图生视频：包括 Runway、Pika labs、SD+Deforum、SD+Infinite zoom、SD+AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation 等。 视频生视频： 逐帧生成：如 SD+Mov2Mov。 关键帧+补帧：如 SD+Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉：如 Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复：如 Topaz Video AI。 AI Avatar+语音生成：如 Synthesia、HeyGen AI、DID。 长视频生短视频：如 Opus Clip。 脚本生成+视频匹配：如 Invideo AI。 剧情生成：如 Showrunner AI。 2. 产品阶段和可用维度分类： 专业创作者（艺术家、影视人等）：AI 生成能为作品赋予独特风格和想象力，提供灵感，降低后期制作门槛和成本，目前主要应用在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向，一些平台也积极寻求创意合作。 自媒体、非专业创作者：这部分人群通常有具体明确的视频剪辑痛点，如寻找视频素材、版权问题、不同平台内容形式适配等，一些产品致力于解决这些问题。 企业客户：对于资金不足的小企业、非盈利机构，AI 视频生成可大幅缩减成本。 技术发展概况： 长期以来，人们对 AI 视频技术应用的认知多在“换脸”和视频特效上。随着 AI 图像领域技术发展，AI 视频技术取得突破。从交互方式看，主要分为文本生成视频、图片生成视频、视频生成视频三种形式。一些视频生成方法是先生成静态关键帧图像再构建为视频序列，也有直接端到端生成视频的技术，如基于 GAN、VAE、Transformer 的方法。微软 NUWAXL 通过逐步生成视频关键帧形成“粗略”故事情节，然后通过局部扩散模型递归填充附近帧之间的内容。

以下是几种用 AI 生成照片的方法： 1. 使用 Stable Diffusion 模型：它可以根据您输入的文本指令，利用文本中包含的语义信息与图片中包含的像素之间的对应关系生成图片。生成的图片样子完全取决于您输入的提示词，在非排列组合的工作模式下难以出现完全相同的两张输出图片。就像使用画笔，线条、色彩由它提供，而构造出什么样的图画取决于您自己的设计。 2. 利用即梦生成定制化人物肖像写真： 打开即梦官网链接：https://jimeng.jianying.com/aitool/home/?utm_medium=baiduads 。 选择写实肖像。 选择心仪的模板，比如人鱼风，点击“做同款”。 为生成定制肖像，一定要点击“导入参考图”。 点击“人物长相”，注意很多名人的脸无法使用生成。 点立即生成。 查看生成好的照片，若不满意可再点击生成，找出最满意的一张或几张。 生图模型选择最新的 2.0PRO，有照片质感。图片比例可改，有八种比例可选，图片尺寸可自由选择。 3. 使用 Stable Diffusion 的涂鸦功能： 点击空白的地方上传一张纯白的图片作为画纸。 右边的两个小按钮点开可调节画笔的大小和颜色。 在画纸上随便画画。 挑合适的大模型，想要什么画风就挑什么模型。 输入关键词，先输入关于照片质量的词，再告诉它您画的是什么。 把重绘幅度拉到 0.6 0.8，点击生成。

目前市面上的 AI 工具主要有以下几类： 1. 聊天工具：方便人们进行交流和获取信息。 2. 绘画工具：能够创作出各种风格的绘画作品。 3. 视频工具：用于视频的制作和处理。 4. 音乐工具：辅助音乐的创作和编辑。 此外，AI 工具还分为线上和线下本地部署两种： 线上 AI 工具的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能查看其他创作者的作品，但出图分辨率通常有限，制作高清横板图片可能受限。 线下部署的 AI 工具可以添加插件，出图质量较高，但使用时可能导致电脑宕机，配置不高时可能出现显存不足导致出图失败的情况。 线上平台适合找参考、测试模型，线下平台则是主要的出图工具。例如，可以在在线上绘图网站的绘图广场上发现想要的画风，点击创作会自动匹配模型和标签，截取游戏人物底图将算力集中在人物身上，多批次尝试不同画风以找到最符合需求的模型和组合，最后在相关网站下载对应模型到本地加载部署后正式生图。

对于新手小白学习 AI，以下是一些建议： 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： 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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 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，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。 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自己的成就。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。

很抱歉，根据您提供的错误信息“ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUIaki\ComfyUIakiv1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1devfp8.safetensors”，暂时无法明确具体的问题原因。可能是模型文件格式不被识别，或者文件路径存在错误等。建议您检查文件的完整性和正确性，确保其符合相关软件的要求。

以下是几种免费生成您需要的场景照片的方法： 1. 利用 MJ 应用： 构思适合画绘本的故事，将其分为多个场景，用包含环境、人物、动作的话描述每个场景。例如：故事名《Lily 的奇妙之旅》，场景 1 为“Lily 来到一个阳光明媚的森林，跳过清澈的小溪，愉快玩耍。在路上结识了一只友善的棕熊，她们成为了旅伴。” 为每个场景生成图片时，设置 prompt 包括场景和风格，如“Walking in a mysterious cave with glittering gems,little girl Lily wearing a yellow floral skirt,her friend brown bear,dim,dreamlike,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。 若只需要场景图像，可使用 mj 的 region vary 工具将人物完全框选，删除人物描述词后重新生成。 2. 悠船的使用： 写好提示词，右上可下载对应图片。 进行参数调整，注意任何点击都会重新生成图片，免费用户可能会提示超出套餐。 常用的图片调整内容包括变化（幅度有细微和强烈之分）、高清（有“直接”和“创意”两种方式）、风格变化（基于生成的图片再创作）、拓展（上下左右拓展图片）、缩放（指镜头）、局部重绘（选择区域要大）。 可以使用垫图、参考风格和提示词配合生成符合要求的图片。 3. Stable Diffusion 的使用： 把觉得好看的照片导进去，如果是从 SD 下载下来的 PNG 格式照片，右边会自动弹出照片的信息，包括正面关键词、负面关键词等，复制这些信息到“文生图”页面的关键词文本框中，点击生成按钮下的第一个小按钮，SD 会自动分配信息，就能得到差不多的照片（前提是有一样的大模型和 Lora）。 如果导入照片后右边没有生成信息，可用“标签器（Tagger）”来生成照片的关键词。

以下是为您整理的企业场景 AI 办公案例： 社区 AI 讲师招募 招募要求： 具有丰富的企业端 AI 实践经验，包括以下场景（具备其中一个或多个场景的实践能力沉淀）： AI 生成爆款内容：利用 AI 分析挖掘同品类爆款内容，借助 AI 工具生成电商商品图、小红书图文内容、种草短视频内容等。 公域阵地场景：基于视频号、抖音、小红书、公众号等平台搭建企业营销推广能力，包括矩阵号和 IP 号，通过短视频、直播等方式获取 leads，涉及矩阵号工具、内容抓取分析、脚本创作、AI 剪辑、自动回复评论、无人直播工具等。 私域阵地场景：朋友圈、小红书、社群、个人 IP 的获客转化，使用销售企微 SCRM 工具、企业智能体进行 AI 内容抓取和自动回复。 服务自动化工具，数据监控和预警，流程优化，自动运营等。 快速搭建数据分析看板。 跨境电商场景：tiktok 视频制作及投放、电商图片设计、精准营销、语言翻译、AI 独立站建设、社媒私域、批量混剪、海外达人直播、无人直播（数字人直播）等。 具备良好的表达能力，能清晰条理地阐述在技术和业务方面的沉淀。 招募流程：对感兴趣的小伙伴，提交个人简历（包括基本信息介绍、学历、专业、工作经验，以及 AI 企业端的案例），填写问卷，预约电话面谈，面谈通过后进行公开课试讲。 AI 决策背后的黑箱：企业如何避免陷入智能陷阱，重塑决策流程 创新与效率的平衡：AI 时代的人类创新力 AI 效率的优势与创新力的挑战：AI 的核心优势在于高效处理复杂数据任务、快速发现规律并生成解决方案，显著提升企业日常运营效率，如生产制造流程优化、客户服务自动化、财务数据分析精准化等。但随着 AI 深入应用，需反思效率提升是否抑制企业创新潜力。 企业的创新挑战：企业中，AI 可提升工作效率，但过度依赖可能导致员工失去主动创新空间，如市场部依赖 AI 生成广告创意。企业需在使用 AI 时确保员工有创新空间，如设计跨部门合作项目。 案例场景：在一家科技公司中，AI 系统接管日常决策工作，起初减轻负担，但员工逐渐依赖 AI 生成的“最佳方案”，不再主动提出想法，导致团队自主创新能力削弱，失去探索新市场和开发创新产品的动力，揭示了过度依赖 AI 的潜在风险，即缺乏情境理解与直觉性创造，长期依赖可能导致员工丧失提出突破性想法的勇气和能力，阻碍企业未来创新发展。

AI 工具在人力资源岗位提效的应用场景主要包括以下方面： 1. 招聘环节： 职位描述生成。 简历分析。 面试题设计。 自动化筛选候选人简历，提升筛选工作的效率和准确性，减少人力资源部门的工作负担，降低因人为错误导致的招聘成本浪费。 2. 员工绩效评估： 分析员工工作表现。 识别绩效趋势和提升点。 为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 员工培训与发展。 在全行业中，基础办公提效方面如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等，都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 此外，阿里云百炼大模型与猎聘携手共同推动招聘领域 AI 技术的全面升级，AI 赋能的全链路招聘流程，通过大模型的深度参与，显著提升了招聘效率和候选人体验，优化了整体业务效能。 但同时，人工智能在招聘中也存在潜在风险，如算法偏见、数据隐私和歧视等方面： 1. AI 偏见：训练数据集存在对特定社会群体或性别的偏见，可能会复制甚至加剧这些偏见。 2. 数据隐私：公司使用 AI 招聘系统收集大量个人数据，若被滥用，可能侵犯候选人隐私。 3. 算法偏见：数据集存在偏差会导致 AI 系统存在偏差。 4. 对残疾申请人：雇主使用 AI 招聘工具时，需为残疾申请人提供合理便利，确保不会无意或故意排除这些群体。 5. 种族和性别影响：AI 在招聘和晋升过程中存在无意中歧视某些种族和性别群体的风险。

以下是关于 Midjourney 多人物在不同场景下一致性的相关内容： 参数局限性： 最好使用 Midjourney 生成的图像，因为其对自身输出的解读已优化，使用真实世界图像可能导致扭曲或不一致。 无法精确复制每一个小细节，AI 更倾向于关注更广泛的视觉特征。 不太适用于多人组合，通常会让组内所有人看起来相同。 实际应用案例： 分镜和漫画：在不同面板和场景中保持同一角色的一致性，不丧失角色核心身份。 角色设计：为角色创建不同版本，如不同服装、姿势或环境中的版本。 奇幻和叙事艺术：以视觉一致的方式描绘角色在旅程中的变化。 最佳结果的技巧： 使用清晰、放大的图片，其中角色面部特征清晰可见，最好正对镜头，有助于 AI 更好地解读关键面部特征。 从 cw 100 开始，若希望引入变化，可逐渐降低该值。 角色参考： Midjourney 中的 cref 是一个高级命令参数，允许用户在多张图像之间保持角色一致性。无论创作故事板还是创建不同场景中的角色变化，该命令参数能确保角色的核心视觉特征（如面部特征、发型和服装）在每次生成时得以保留。 频道说明： 您可以仅描述环境、周围环境、背景或情境，Midjourney 将努力将角色融入场景中。但可能会出现不连贯的结果，此时可尝试使用更高值的样式化（s），如 s 800。 多个角色的放置： cref 命令适用于单一主题、单一角色的图像。若计划在场景中添加多个角色，需要使用平移按钮来添加。 基于 cref 的多个角色放置到单个画布上的最佳方法是使用平移功能将新的画布与现有画布拼接在一起，每个新画布的部分都将有自己的 cref。 1. 使用 /settings 将 Remix 打开，然后选择 。 2. 选择将包含第二个字符的图像，然后使用 U 将其从网格中分离出来。 3. 寻找蓝色小箭头。⬆️⬇️⬅️➡️每个都会在现有图像中添加一条新图像。选择新角色的前进方向并输入提示及其 cref。这将缝合一条新的画布。

以下是一些打工中使用 AI 的场景： 1. 在处理信息方面，可输入 AI 产品的网址，如 https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ，让 AI 自动处理并返回产品的名称、简介等信息。当下的 AI 产品大都支持自定义回复方式，如在 ChatGPT/GPTs 里是“Instructions”，在 Coze 里是“人设与回复逻辑”。设定时，其写法类似于 Prompt，可充分相信 AI 的理解能力，但由于其特性，可能不会总能返回合适结果，处理方法包括重试、优化 Prompt 或使用 Workflow 等。 2. 在工作中，要注意 AI 带来的影响，如信息茧房问题，不能过度依赖 AI 而忽视独立思考，同时应重视自身的行业积累。虽然 AI 目前不能大幅减少工作时间，且可能只是内卷手段，但它是技术和工程的结晶，对于推动创新和实用应用具有重要价值。

AI 的应用场景广泛，涵盖以下多个领域： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 药物研发，加速研发进程。 个性化医疗，提供定制治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 信用评估，辅助贷款决策。 投资分析，帮助投资者做出明智决策。 客户服务，提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，根据客户数据推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化，改善搜索结果和购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人，回答客户问题和解决问题。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高质量。 供应链管理，优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化，控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送，优化路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育，提供个性化学习体验。 农业，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用提高能源效率。 此外，还有众多具体的 AI 应用产品，如辅助创作与学习方面的 AI 智能写作助手、语言学习助手等；推荐与规划方面的图像识别商品推荐、旅游行程规划器等；监控与预警方面的宠物健康监测设备、家居安全监控系统等；优化与管理方面的办公自动化工具、物流路径优化工具等；销售与交易方面的艺术作品生成器、汽车销售平台等。总之，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更深远的影响。

对于小公司想要部署一个能对运维、运营、客服、美术、策划、程序都有帮助的本地 AI 系统，以下是一些相关信息： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上部署的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图尺寸受限。线下部署的优势是可添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。建议线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，可调整参数。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 Google Gemma： 是 Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。小模型可能不适合复杂任务，但适合提升基础操作效率。部署环境友好，可通过 ollama 方便部署，支持热加载模型文件。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 综合考虑，如果您的公司对出图质量要求较高，且有较好的硬件配置，可以选择线下部署结合线上测试的方式。在语言模型方面，Ollama 具有较多优势，可根据具体需求选择合适的模型进行部署。

对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、策划和程序等方面，以下是一些建议和相关信息： 目前市面上的 AI 模型各有特点。线上 AI 具有出图速度快、不依赖本地显卡配置、无需下载大型模型以及能参考其他创作者作品等优势，但出图尺寸受限。线下部署的 AI 可以添加插件、出图质量高，但可能导致电脑宕机且对配置要求高。 在游戏领域，AI 大模型带来了诸多变化，如游戏内容辅助生成（包括文、图、3D 和音乐），可应用于游戏策划人和美术设计师。文生图和图生图能提高创作效率，动画辅助渲染可改变角色风格，游戏智能运营涵盖智能 NPC 互动、客服、攻略问答和代码脚本生成等，适用于产品经理、运营经理和社区运营经理。 Google 刚刚发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这类小模型可能不太适合处理复杂任务，但代表了模型本地化提升基础操作效率的趋势。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务，方便部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，且像小型的 llama 也支持本地部署。部署时，需进入 ollama.com 下载程序并安装，通过命令提示符进行操作和切换模型。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，且对非英文语种反馈不太稳定。 综合考虑，小游戏公司可以根据自身需求和硬件配置选择合适的 AI 模型。如果对出图质量要求高且有较好的硬件配置，可尝试线下部署；若更注重效率和便捷性，线上模型可能更适合。同时，也可以考虑像 Gemma 这样的小模型进行本地化部署以提升基础操作效率。

对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、美术、策划、程序等方面，以下是一些建议和目前市面上合适的 AI 模型分析： 线上 AI 平台的优势在于出图速度快，对本地显卡配置要求低，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图分辨率有限制。 线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高还可能爆显存导致出图失败。 综合考虑，建议充分发挥线上和线下平台的优势。线上可用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 在图像生成方面，2022 年主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 使图像生成精细化程度提升，提示对图像生成结果的控制能力增强。 在 3D 模型生成中，AI 能完成 3D 模型生成流程的“一步到位”，大大提升效率。 在游戏开发中，AI 可用于游戏内容辅助生成（如文、图、3D、音乐）、动画辅助渲染、游戏智能运营（包括智能 NPC 互动、客服、攻略问答、代码和脚本生成）等。 对于小游戏公司，Stable Diffusion 可能是一个较为合适的选择，它在 2D 美术素材辅助生成方面能够提高创作效率、降低成本，并且有多种应用场景，如文生图、图生图等。同时，也可以考虑结合线上平台进行参考和测试。

以下是关于如何使用 DeepSeek 写短视频文案的提示词相关指导： 首先，在使用 DeepSeek 时，需要注意以下几个方面： 1. Coze 智能体创建： 共有 4 个输入变量，分别为 idea_txt（主题观点）、left_to_txt（画面左上角的文字）、right_to_txt（画面右上角的文字）、img_prmpot（画面中间图片生成提示词）。要确保这 4 个变量名称与智能体中提示词的变量对应一致，以便接收用户传入的参数。 2. 大模型节点： 使用 DeepSeek R1 模型，提示词要求不复杂，直接说出需求即可，格式可以用大白话。 3. 文本节点： 为了将文案分句，每一句要生图、配音。可选择按“句号”分句，也可根据文案格式选择不同方式。 4. 图像生成节点： 使用官方插件，模型选“LOGO 设计”。若要生成全景图，此插件效果可能不佳，建议选择其他插件。 5. 抠图节点： 将上个节点生成的图片进行抠图。 在编写提示词时，还可以运用以下针对性技巧： 1. 身份定位技巧： 目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。 示例：差：“帮我写一篇营销方案”；好：“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。 示例：差：“写一篇新品发布文案”；好：“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 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。 示例：差：“分析最近的新能源汽车销量数据”；好：“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。 示例：差：“怎么做短视频运营？”；好：“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。 示例：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。 此外，在生成单词相关的短视频时，例如生成关于非洲动物、真实风格、2 个单词的内容，您可以这样设置提示词： 角色：您是一个专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 技能：当用户输入主题{{zhuti}}时，分析主题内涵，运用专业知识，输出{{shuliang}}个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。 限制：仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。

作为一名 CRM 运营，以下是您可以学习的 AI 知识，以帮助您更高效地工作和产出价值： 提示词技术： 掌握提示词技术能帮助您编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果，从而更灵活地运用 AI 工具。 构建智能体（AI Agents）： 智能体有潜力革新工作方式，您可以为每个智能体赋予特定角色和任务，让它们协同工作，提高工作效率和创新能力。 实际应用准则： 1. 彻底让自己变成一个“懒人”。 2. 能动嘴的不要动手，用嘴说出想做的事远比打字快。 3. 能动手的尽量用 AI，用 AI 远比苦哈哈手敲快。 4. 把手上的工作单元切割开，建设属于自己的智能体。 5. 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 6. 定期审视工作流程，看哪个部分可以更多地用上 AI。 技术层面的深入学习： 如果您想进一步提升，可以学习搭建专业的知识库、构建系统的知识体系，用于驱动工作和支持个人爱好与创作。 个人素质提升： 在技术之外，着重提升学习能力和创造能力，这是在时代变化中保持竞争力的关键。 AIGC 在 CRM 中的应用： 1. 个性化营销内容创作：根据客户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。 2. 客户服务对话系统：开发智能客服系统，通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等。 3. 产品推荐引擎：生成产品描述和视觉展示等内容，结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 7. 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。 运营与 ChatGPT： AI 技术虽发展迅速，但新媒体运营和用户运营的核心竞争力在于内容创新和对人性需求的洞察。与其焦虑，不如行动，重点提升以下能力： 1. 提升提问技巧：在信息泛滥时代，高质量的问题更重要，独立思考避免盲目跟风。 2. 培养学习方法：提高学习能力和效率，在有限时间内掌握更多实用知识。

使用 AI 工具做好产品营销，适合新媒体运营，可参考以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速获取关键信息，如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：依靠 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：利用 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：让 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高满意度。 10. 营销活动分析：依靠 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：利用 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 在电子商务领域，AI 工具已成为重要助力。像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具能帮助品牌创建吸引人的产品照片。除产品照片外，AdCreative、Pencil 可制作营销材料，Frase 或 Writesonic 能编写 SEO 优化的产品描述。未来，用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建完整的电商商店及营销材料。