我想用AI做高质量高清图片，我应该怎么做

AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶，大致经历了以下几个阶段： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯在 1943 年提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950 年，图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议，“人工智能”一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：这一时期专家系统、知识表示、自动推理较为流行。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。当前的前沿技术点包括大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉 语言模型、多模态融合）、自监督学习（自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）、小样本学习（元学习、一次学习、提示学习等）、可解释 AI（模型可解释性、因果推理、符号推理等）、机器人学（强化学习、运动规划、人机交互等）、量子 AI（量子机器学习、量子神经网络等）、AI 芯片和硬件加速等。 然而，AI 的发展并非一帆风顺，20 世纪 70 年代曾出现“人工智能寒冬”，因为当时符号推理等方法在实现应用场景大规模拓展时面临诸多困难。但随着计算资源变得便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，在过去十年中，“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。

作为一名会计从业者，您可以通过以下方式利用 AI 赚钱： 1. 利用生成式 AI 改进金融服务团队的内部流程，简化财务团队的日常工作流程。例如，帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化；发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，为公司决策提供依据。 2. 借助生成式 AI 自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同的示例调整报告，无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 3. 利用生成式 AI 综合、总结税法和潜在的扣除项，并就其提出可能的答案。 4. 利用生成式 AI 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 此外，您还可以研究 Prompt 提示词，例如像雪梅 May 那样，尝试不同的方法，让 AI 识别会计分类，训练出一个在会计专业领域能提高效率的 AI。

当前 AI 发展现状： 涵盖了不同领域的应用和发展，如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导： 可以先从国内模型工具入手，这些工具不花钱。 学习从提示词开始，与模型对话时要把话说清，强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者：从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本；探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor；参与 AI 社区交流经验；构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴；建立 AI 写作流程，从生成大纲开始；进行多语言内容探索；利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时，可使用 launch BD 尝试解决。

制作一个 AI Agent 通常有以下几种方式和步骤： 方式： 1. Prompttuning：通过 Prompt 来构建大脑模块，但一般适合拟人化不是很重的情况，其缺点是使用的 Prompt 越长，消耗的 Token 越多，推理成本较高。 2. Finetuning：针对“有趣的灵魂”，通过微调一个定向模型来实现，能将信息直接“记忆”在 AI 的“大脑模块”中，提高信息提取效率，减少处理数据量，优化性能和成本。 3. Prompttuning + Finetuning：对于复杂情况，一般是两种方式结合。 步骤（以工作流驱动的 Agent 为例）： 1. 规划： 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。

目前 AI 的发展现状呈现出以下特点： 1. 持续学习和跟进是关键：AI 是快速发展的领域，新成果和技术不断涌现。要通过关注新闻、博客、论坛和社交媒体，加入社群和组织，参加研讨会等方式保持对最新发展的了解。 2. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布：从技术、产品、行业三个维度勾勒 AI 现状和未来走势，基于长期理解和积淀，持续跟踪领域创新、洗牌和动态，并结合与众多机构的交流。 3. 2024 年人工智能现状： 更多资金投入：预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型，生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 计算压力挑战：政府和大型科技公司承受计算需求压力，逼近电网极限。 AI 介入选举：虽预期影响尚未成真，但不能掉以轻心。 总之，人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和大量资金，各方势力竞相角逐，像一场激动人心的 UFC 比赛。

以下是关于如何用 AI 写新闻的相关内容： 好用的 AI 新闻写作工具： 1. Copy.ai：功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，智能算法能根据用户信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 3. Jasper AI：主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 儿童新闻百事通的相关内容： 1. 新闻获取：通过插件实现新闻搜索。 2. 新闻可信度分析：根据搜索的新闻内容，通过大模型推理，列出判断依据，包括来源检查、信息一致性、官方通知、详细性与具体性、社会知晓度、矛盾信息等，并对新闻进行评分。 3. 新闻转写：用户提供新闻关键词，bot 调用插件搜索对应的新闻信息，并转写成 6 12 岁儿童能听懂（看懂）的新闻，工作流内嵌入新闻搜索插件，运用大模型进行转写，再采用卡片形式输出。 4. 新闻故事创作：根据转写后的新闻内容，生成适合儿童读的新闻故事，对新闻内容进行拓展和再次创作，采用两层工作流嵌套的方式实现。 搭建 AI 工作流： 搭建 AI 工作流不是一蹴而就的，是一个不断迭代优化的过程。要培养 AI 工作流思维习惯，遇到事情思考“这个事情 AI 能帮我做什么”。接下来会用公众号写作场景实战演示如何梳理一套 AI 工作流，详细拆解公众号写作的工作流，梳理出可嵌入 AI 工具的关键节点，提供可落地执行的 AI 写作提效方案。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于老旧照片高清修复的方法： 1. 使用 Stable Diffusion 进行修复： 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。可参考文章。 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。可参考文章。 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。 为做到颜色与内容的统一，启用 cutoff 插件来进行控制，依次按顺序设置好颜色提示词。可参考文章。 2. 使用 ComfyUI 进行修复： 结合 Flux Controlnet Upscale 模型，以前的工作流比较复杂，现在只要十几个基础的节点就能实现同样的效果，甚至可能更好。 参数调节：一般先确认放大的倍数，然后根据出来的图片调整 controlNet 的强度。 ControlnetUpscaler 放大模型：Flux.1dev ControlNet 是 Jasper 研究团队为低分辨率图像开发的模型，可直接与 diffusers 库一起使用，通过特定代码加载管道，加载控制图像并进行图像处理。其训练方式采用合成复杂数据退化方案，结合图像噪声、模糊和 JPEG 压缩等多种方式对真实图像进行人工退化。 Flux Ultimator 细节增强：能增加小细节，让图像尽可能逼真，可放大色调的丰富性和深度，在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果，能顺利集成到工作流程中，与其他 LORA 结合使用效果好，结合时需将强度降低小于 0.5。 T5 Clip：如果发现出来的图片质量细节不够，选择 fp16 的版本。 图像的传递：controlNet 这里传递的应该是上传的原始图片，因为这个是 controlNet 而不是潜空间图像。

以下是一些可以免费将低精度图片转化为高清图片的网站和相关信息： Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具： ：可将任何低分辨率、低质量的图像转换为 4k 杰作，价格为 25 积分。 ：简单、低成本的分辨率提升，价格为 0.2 积分。 图像高清修复放大的流程分为三部分： 1. 图像输入：添加 Load Image 节点加载图像，不建议上传大分辨率图片，分辨率越大处理时间越长。 2. 图像高清修复：把原本模糊的图片修复，并进行 2 倍放大。Checkpoint 大模型使用 Iceclear/StableSR，搭配 Stable SR Upscaler 模型能最大程度修复图像，推理图片每个噪点以还原图像。提示词部分应包含想要达到的目的内容，如正向：（masterpiece），（best quality），（realistic），（very clear）；反向：3d，cartoon，anime，sketches，（worst quality），（low quality）（杰作），（最高品质），（逼真的），（非常清晰）；3D，卡通，动漫，素描，（最差质量），（低质量）。全程采取两次高清修复，第一次修复原始图像分辨率并且放大，若分辨率不够继续下一步。 3. 图像高清放大：针对第一次放大修复后的图像进行二次修复，realisticVision 底膜最合适，使用提示词反推 node 对图像进行画面提示词提取，搭配 tile ControlNet 提升画面细节感，然后用合适的高清放大模型进行二次放大。

以下是一些国内能免费生成高清 AI 图片的网站： 1. 通义万相：作为国产 AI 工具，在中文理解和处理方面表现出色。用户可以从多种艺术风格和图像风格中进行选择，生成的图像质量较高，细节丰富。重点是现在免费，每天签到获取灵感值就可以。但为了符合国内监管要求，某些类型的图像可能无法生成，在处理非中文语言或国际化内容方面可能存在不足。 2. 可灵：由快手团队开发的 AI 应用，主要用于生成高质量的图像和视频，图像质量非常高。最初采用内测邀请制，现在已向所有用户开放使用。不过价格相对较高，重度用户年费可能达几千元，平均每月使用成本在 400 到 600 元之间。临时或轻度使用有每日免费点数和 60 多元单月的最便宜包月选项。

以下是一些可以用于 AI 高清化视频的免费网站或工具： Runway：网址为 https://runwayml.com ，有网页和 app ，使用方便。工具教程： 即梦：网址为 https://dreamina.jianying.com/ ，为剪映旗下产品，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，有最新 S 模型和 P 模型。工具教程： Kling：网址为 kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。视频模型： Vidu：网址为 https://www.vidu.studio/ haiper：网址为 https://app.haiper.ai/ Pika：网址为 https://pika.art/ ，可控性强，可以对嘴型，可配音。工具教程： 智谱清影：网址为 https://chatglm.cn/video ，开源了，可以自己部署 cogvideo 。工具教程： PixVerse：网址为 https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。工具教程： luma：网址为 https://lumalabs.ai/ Minimax 海螺 AI：网址为 https://hailuoai.video/ ，非常听话，语义理解能力非常强。视频模型： SVD：网址为 https://stablevideo.com/ ，对于景观更好用。工具教程：

以下是一些可以将图片变成高清的工具及相关介绍： 悠船： 进入对应的图片，常用的图片调整内容包括变化、高清、重塑、扩图等。 变化：能让生成的图片产生一定改变，细微表示改变幅度小，强烈则表示改变幅度大。 高清：放大图片，“直接”表示啥都不变直接出高清，“创意”表示在图片基础上进行微小的优化调整。 风格变化：基于生成的图片作为上传图片（垫图）再创作。 拓展：可对图片进行上下左右的拓展。 缩放：指的是镜头，如 2x 表示镜头拉远 2 倍。 局部重绘：可以选择一个区域进行修改，建议选择区域大一些，太小无法修改。 使用图片即垫图，使用风格即参考图片风格，使用提示词即复制图片的提示词。 清影： 输入一张图片和相应的提示词，清影大模型将根据提示把图片转变为视频画面。也可以只输入一张图片，模型将自行发挥想象力把图片扩展为一段有故事的视频。 技巧：选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），支持上传 png 和 jpeg 图像。如果原图不够清晰，可采用分辨率提升工具将图片变清晰。提示词要简单清晰，可以选择不写 prompt 让模型自己操控图片动起来，或者明确想动起来的主体，并以“主体+主题运动+背景+背景运动”的方式撰写提示词。如果不明确模型如何理解图片，可将照片发送到清言对话框进行识图明确主体描述。

以下是一些可以将模糊图片生成相对高清图片的 AI 工具： 1. Magnific：https://magnific.ai/ 2. ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 4. Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能，可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。 另外，如果您想从游戏截图升级到 KV 品质，可以参考以下 AI 工具使用方法： 目前市面上有线上和线下本地部署的两种 AI 。线上的优势为出图速度快，不吃本地显卡的配置，且无需自己下载动辄几个 G 的模型，还能看其他创作者的制作的图片，但为了节约算力成本他们只支持出最高 1024X1024 左右的图，制作横板、高清等图片就会受限。线下部署的优势为可以自己添加插件，不卡算力，出图质量高于线上平台，但是使用期间电脑基本处于宕机状态，如果配置不高的话还会出现生成半天之后爆显存的情况，导致出图失败。 所以我们这里充分发挥线上和线下平台的优势。线上用于找参考、测试模型，线下作为主要的出图工具。在线上绘图网站的绘图广场上发现自己想要的画风，点击创作，会自动匹配创作的使用的模型 lora 和 tag。截取一小张游戏人物作为底图，目的是将线上平台有限的算力全部堆在人物身上。多批次、多数量地尝试不同的画风，得出最符合游戏的一款模型+lora 组合。最后在 C 站（https://civitai.com/ ）上下载对应模型到本地，加载部署后就可以开始正式生图了！ 关于 AI 去水印的工具，目前市面上有一些不错的选项： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，只需上传图片，选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能，如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake：这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片，AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后，用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户，尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器：这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能，可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 这些工具各有特点，可以根据您的具体需求选择最适合您的去水印工具。

您可以借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人。 构建数字人的躯壳有多种方式： 1. 2D 引擎：风格偏向二次元，亲和力强，定制化成本低，代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎：风格偏向超写实的人物建模，拟真程度高，定制化成本高，代表是 UE、Unity、虚幻引擎 MetaHuman 等，但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC：省去建模流程直接生成数字人的展示图片，但存在算法生成的数字人很难保持 ID 一致性、帧与帧连贯性差等弊端。如果对人物模型真实度要求不高，可以使用，典型项目有 wav2lip、videoretalking 等。AIGC 还有直接生成 2D/3D 引擎模型的方向，但仍在探索中。 构建数字人的灵魂需要注意以下几个工程关键点： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现：灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用，调用方式可以是 HTTP、webSocket 等。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性：由于算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API，这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时，如果响应太慢就会体验很差，所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态：不仅仅是语音交互，还可以通过添加摄像头数据获取数据，再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景：正常和人交流时不是线性对话，会有插话、转移话题等情况，这些情景需要通过工程丝滑处理。 如果都要自建代码实现各模块，开发工作量巨大，迭代难度也很高，对于个人开发者来讲不现实。因此推荐借助开源社区的力量，现在开源社区已经有了像 dify、fastgpt 等等成熟的高质量 AI 编排框架，它们有大量的开源工作者维护，集成各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等等。我们可以通过这些框架快速编排出自己的 AI Agent，赋予数字人灵魂。在笔者的开源项目中，使用了 dify 的框架，利用其编排和可视化交互任意修改流程，构造不同的 AI Agent，并且实现相对复杂的功能，比如知识库的搭建、工具的使用等都无需任何的编码和重新部署工作。同时 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口，基于这个两个接口就可以将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制，从而低门槛做出来自己高度定制化的数字人。具体的部署过程参考 B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如果有更加高度定制的模型，也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台，然后部署自己的模型。此外，数字人 GUI 工程中仍然保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块，能够保持更好的扩展，比如实现更加真实性感的语音转换、或者如果有更加 Geek 的 Agent 实现也可以选择直接后端编码扩展实现。 使用 Dify 接口需要注意： 1. 必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能，否则接口会返回未使能的错误。 2. 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商，才会在功能板块中展示出来，Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能，这里可以自行选择自己方便使用的。对于 TTS，不同的模型供应商支持的语音人物不同，可以根据个人喜好添加。

以下是关于如何高质量提问 AI 的一些建议： 1. 针对具体任务进行环节拆分：例如在使用 AI 进行数据分析时，将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，便于优化性能和发现修正问题。 2. 逐步深化和细化问题：对于复杂问题，先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化或深化，如处理知识产权侵权案件时，先问被告是否侵权，再根据回答追问侵权类型和程度。 3. 提供参考和学习内容：包括详细操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识（knowhow），如自动化文档处理中编写处理不同类型文档的指南。 4. 利用专业领域术语引导：在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 回答方向，如处理合同纠纷时提示从特定方面分析合同履行情况。 5. 验证与反馈：大模型语料有滞后性，使用 AI 回答后要交叉验证确保准确性，同时结合自身专业知识筛选判断，确保符合法律伦理等。 6. 总结核心观点和注意事项：用简洁明了语言概括，如提供法律建议时可总结出核心观点和注意事项，并使用特定连接词组织 Prompt。 7. 设定角色和任务目标：赋予 AI 明确的角色和任务目标，如专注于民商事法律领域且擅长特定方面的律师，以提升工作效率。 8. 讲清楚背景和目的：提问时梳理清楚背景信息和目的，如处理交通事故案件时说明案件事实和法规，帮助 AI 理解上下文提高准确性。 9. 学会提问：使用清晰具体语言，避免模糊表述，了解 AI 工作原理和限制，设计能提供有用答案的问题。 10. 拆解环节、切分流程：应用 AI 前细致拆解工作流程，将复杂任务分解为更小更具体环节，使 AI 执行更精确。 此外，FastGPT 是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统，基于 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案，支持连接外部知识库获取更全面信息，有可视化工作流编排工具方便创建复杂问答场景，具备开箱即用的数据处理和模型调用功能方便快速上手，可帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。相关资源有：。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些写 AI 提示词以获得更高质量回答的方法： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在提示词中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，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：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：添加限制性条件，如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建提示词：将复杂需求拆解为逐步的子提示词，引导 AI 先生成基本结构，再逐步完善。 7. 参考优秀案例：研究流行且有效的提示词范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同写法，并根据输出效果反馈持续优化完善。 在商业化问答场景中，提示词的作用是告诉全知全能的大语言模型，它是一个什么样的角色、要专注于哪些技能，让其按照您的想法变成所需的“员工”。例如设定角色为“美嘉”，按照其人设、背景和对话风格做设定。 此外，还有一些优化提示词的技术和成果，如通过链式思维等技术自动改进提示词，提升回答质量，具有示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等功能特点，能显著提高模型的易读性和准确性，测试显示多标签分类准确率提升 30%，摘要任务可完全遵循字数要求。若提示缺少示例，Claude 还会自动生成合成示例，简化提示构建过程。

以下是为您整理的关于自动生成搜索高质量 query 的 prompt 的相关内容： 1. JackeyLiu （JK）： 作为 ChatGPT 的深度用户，为节省每次构建 Prompt 的力气，打算写一个基于初始问题自动生成优质 Prompt 的 Prompt。其构建 Prompt 的方法论来自于。 2. 做调研： 生成调研报告的 prompt 构建过程艰难，经过多次尝试和迭代，包括试用 webpolit 和 web browsing 等，最终在群里大佬的建议下，通过在需要搜索网络信息的章节处打上标签让 GPT4 自主搜索信息来生成内容，并选择使用 webpolit 插件，放弃了 web browsing 模式，完成了调研报告的 prompt。且在解决问题前，用前几版 prompt 帮团队和同学完成了 3 篇调研报告。 3. 生成式 AI：下一个消费者平台： 这种根据特定需求生成策划过的选项列表的搜索方式在产品推荐方面有价值，例如为特定的宠物推荐狗粮或特定条件下推荐服装。在企业内部搜索应用中也有巨大潜力，如允许用户查询视频会议记录。

以下为一些关于 video lip sync（视频唇形同步）的高质量项目介绍： 谷歌的“Generating audio for video”项目正在开展进一步研究。该项目具有以下特点： 1. 与现有视频音频解决方案相比，它能够理解原始像素，并且添加文字提示是可选的。 2. 系统无需手动调整生成的声音和视频，避免了对声音、视觉效果和时间等不同元素进行繁琐的调整。 3. 但仍存在一些限制因素需要解决，比如音频输出质量依赖于视频输入质量，视频中的假象或失真超出模型训练分布范围会导致音频质量明显下降。 4. 正在改进涉及语音的视频唇形同步。V2A 尝试从输入的文稿生成语音并与角色的唇形动作同步，但配对的视频生成模型可能不受文稿条件的限制，这会造成不匹配，导致唇形同步不自然。 需要注意的是，这一项目仍在不断完善和改进中。

高质量的SFT（Supervised FineTuning）多轮对话数据集在训练对话系统时至关重要。以下是一些公认的高质量多轮对话数据集： 1. ConvAI2 Dataset ConvAI2数据集是基于PersonaChat数据集构建的，用于ConvAI2挑战赛。它包含了多轮对话，且每个对话都有明确的角色和背景信息，有助于训练更具个性化的对话系统。 链接: 2. DSTC系列数据集 DSTC（Dialogue State Tracking Challenge）系列数据集是多轮对话系统研究中的经典数据集，涵盖了多种任务和领域，如任务导向对话、对话状态跟踪等。 DSTC2: 专注于餐馆预订任务。 DSTC3: 扩展了DSTC2，增加了更多的任务和对话状态。 DSTC6: 涉及对话行为理解和对话状态跟踪。 链接: 3. MultiWOZ Dataset MultiWOZ（MultiDomain Wizard of Oz）是一个大规模、多领域任务导向对话数据集，涵盖了多个对话场景，如餐馆预订、酒店预订、出租车预订等。数据集中的对话是由实际用户和客服人员通过WizardofOz方法生成的，质量较高。 链接: 4. Ubuntu Dialogue Corpus Ubuntu Dialogue Corpus是一个大规模、多轮对话数据集，基于Ubuntu的IRC日志。数据集包含技术支持对话，适用于训练技术支持和问答系统。 链接: 5. CoQA Dataset CoQA（Conversational Question Answering）数据集用于对话式问答系统的训练。数据集中每个对话包含一个给定的文本和相关的问题回答对。 链接: 6. TopicalChat Dataset TopicalChat数据集是微软创建的，用于开发和评估开放领域对话系统。数据集包括不同主题的多轮对话，涉及科技、娱乐、体育等多个领域。 链接: 7. PersonaChat Dataset PersonaChat数据集包含多轮对话，每个对话参与者都有预定义的个人信息或“persona”，旨在开发更具个性化和情感的对话系统。 链接: 总结 这些数据集覆盖了多种对话场景和任务类型，是开发高质量对话系统的重要资源。在使用这些数据集进行训练时，可以结合具体的应用场景和需求，选择合适的数据集进行SFT。

以下是为您整合的相关内容： 对于 AI 小白来说，使用 AI 工具简化工作中的费时费力之事是可行的。 在接触 AI 工具时，对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是尝试。学习新事物，实践比听闻更重要。 比如在 AI 视频制作方面，人物设定与剧本是关键部分，包括主体、动作、场景等要素；分镜处理也较为重要，要考虑用几个镜头表述内容；生成环节如同抽卡，可多尝试，最后进行粗检和后期处理，如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等。小白制作 AI 视频要做好脚本即提示词，有耐心抽卡，并不断提升撰写提示词的能力。撰写提示词时要了解主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。工具选用方面，没有绝对好的工具，只有适合的，如小白可使用剪映，主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut。还可向 ChatGPT 询问获取灵感。 另外，在“AI 布道”活动中发现，AI 工具虽强大能做很多事，但也在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。无论是什么身份、什么年龄段的人，都可以尝试使用 AI 工具。 如果您想要跟相关作者交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：

以下是为您推荐的生成图片的 AI 网站： 1. 无界 AI：这是一款可以在线 AI 生成图片的网站（类似 SD Online 一键出图版），网址为 https://www.wujieai.cc/ （新用户扫码注册可领取积分）。适合初次学习 AI 工具的小伙伴尝试。 2. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 3. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 4. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 5. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 6. DALL·E：由 OpenAI 推出的一款文生图工具，可以根据输入的文本描述生成逼真的图片。 7. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量的图片，支持多种模型和算法。 8. MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。但需要注意的是，这些 AI 模型可能存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。

制作 R18 图片是不符合道德和法律规范的行为，因此没有合法的 AI 软件可以用于此目的。AI 技术应当被用于有益和合法的用途。

目前比较成熟的用于制作图片的 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，能将上传的照片转换为芭比风格，效果很好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可根据文本或参考图像生成有创意且质量不错的相似图像输出，但也存在一些局限，如偶尔性能不稳定、生成内容不当等问题。 另外，藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片，不用到处找样机文件，流程如下： 1. 获取 Logo 图片的描述。 2. 根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词。 3. 将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 关于图片模型比语言模型小的问题，这是因为图像生成（无论是 text to image 还是 text to video）的核心质量实际上由文本控制，去掉图片只用文字表达，要求的模型复杂度会小很多。人类对图像的容错率相对较高，而对于语言，语法或逻辑错误很容易察觉，大脑在处理视觉信息时可以进行一定程度的“脑补”，但对语言的补偿有限，所以文字的准确性很重要。

设计师常用的文字生成图片工具包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真图片。 2. StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量图像生成效果和用户友好界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 4. LayerStyle 副本：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。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。 另外，图片生成 3D 建模工具包括： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象，再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供多种功能。 这些工具通常具有用户友好的界面，允许用户通过简单操作生成 3D 模型，无需专业 3D 建模技能，广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些比较好用的文字生成图片工具： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 4. LayerStyle 副本：从文字生成图片以及遮罩，支持多种参数调整。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看更多文生图工具。 此外，还有一些文字生成视频的 AI 产品，如： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多文生视频的网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 以上工具都有不同的特点和优势，您可以根据自己的需求选择使用。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。