Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

目前国内好的识图AI

Answer

目前国内较好的识图 AI 产品有以下几种:

  1. 可灵:由快手团队开发,主要用于生成高质量的图像和视频,图像质量高,但价格相对较高,重度用户年费可达几千元,轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。
  2. 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,生成图像质量高、细节丰富,操作界面简洁直观,用户友好度高,且目前免费,每天签到获取灵感值即可。但存在一些局限性,如某些类型图像因国内监管要求无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能不够出色,处理多元文化内容时可能存在偏差。

此外,国内还有一些其他类型的 AI 产品,如用于制作 PPT 的:

  1. Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。
  2. 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库和设计元素。
  3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。
  4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:有哪些好用的图生图产品?

目前比较成熟的通过输入图片生成类似图片的AI产品主要有:1.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。2.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。3.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。4.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。这些AI模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等,可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍有一些局限,如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

给小白的AI产品推荐

在图像AI领域,我们见证了一场引人注目的变革。不久前,国外产品还是这个舞台上的独角戏,风靡全球。国内产品似乎还在后台默默追赶,努力缩小差距。今天,我们看到的是一幅截然不同的画面。国内的图像AI产品不再甘居人后,而是以惊人的速度赶超,甚至在某些方面开始引领潮流。所以谈到图像类AI产品的时候就有国内的产品可以讲一讲了。[heading2]3.1国内[heading3]3.1.1可灵[content]首先介绍的是"可灵",这是一款由快手团队开发的AI应用。可灵主要用于生成高质量的图像和视频。它的一大特点是生成的图像质量非常高。可灵最初采用内测邀请制,但现在已经向所有用户开放使用。然而,可灵的价格相对较高。与其他AI应用相比,它的费用要贵一些。对于重度用户,最高档的年费可能达到几千元人民币,如果平均到每个月,使用成本在400到600元人民币之间。但如果临时使用或轻度使用的话,仍然有每日免费点数和60多元单月的最便宜包月选项,对轻度用户来说还是值得一试的。[heading3]3.1.2通义万相[content]通义万相作为国产AI工具,它在中文理解和处理方面表现出色,这一特点使其在国内市场具有独特优势。用户可以从多种艺术风格和图像风格中进行选择,满足不同创作需求。生成的图像质量较高,细节丰富,能够满足大多数用户的期望。操作界面设计简洁直观,用户友好度高,降低了使用门槛。作为阿里生态系统的一部分,该工具可以与阿里其他产品和服务无缝整合,为用户提供更全面的解决方案。重点是现在免费,每天签到获取灵感值就可以。然而,这个应用也存在一些局限性。为了符合国内监管要求,某些类型的图像可能无法生成,这在一定程度上限制了创作自由度。在处理非中文语言或国际化内容方面,它可能不如一些国际AI图像生成工具那样出色。由于模型训练数据可能主要基于中文环境,在处理多元文化内容时可能存在偏差。

问:有哪些做 PPT 的AI产品?

在当前的办公环境中,AI辅助的PPT工具正变得越来越流行,它们通过集成先进的人工智能技术,极大地提升了制作演示文稿的效率和质量。以下是一些市场上好用的AI PPT工具:Gamma:这是一个在线PPT制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式,如GIF和视频,以增强演示文稿的吸引力。https://gamma.app/美图AI PPT:美图AI PPT是由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出的AI PPT工具。它允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的PPT设计。美图AI PPT可能包含了丰富的模板库和设计元素,用户可以根据自己的需求选择不同风格和主题的模板,快速打造出适合行业分析、工作汇报、创意设计方案等多种场合的PPT。https://www.x-design.com/ppt/Mindshow:Mindshow是一款AI驱动的PPT辅助工具,它可能提供了一系列的智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,以帮助用户更高效地创建演示文稿。Mindshow的目标是通过简化设计流程,让用户能够专注于内容的表达和创意的发挥,而不是繁琐的设计工作。它可能还包括了一些互动元素和动画效果,以增强演示文稿的吸引力。https://www.mindshow.fun/讯飞智文:讯飞智文是由科大讯飞推出的AI辅助文档编辑工具。它利用了科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,可能提供了智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。讯飞智文旨在提高文档编辑的效率,特别是在需要处理大量文本内容时,它能够帮助用户快速整理思路、优化文案,并生成结构化的文档。https://zhiwen.xfyun.cn/

Others are asking
知识图谱
知识图谱: 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎能力,增强用户搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。 关键技术包括: 1. 知识抽取:通过自动化技术抽取可用的知识单元,包含实体抽取(命名实体识别)、关系抽取、属性抽取。 2. 知识表示:如属性图、三元组。 3. 知识融合:在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等,包括实体对齐、知识加工、本体构建、质量评估、知识更新,以形成高质量知识库。 4. 知识推理:在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 在 AI Agent 系列中,外置知识包括向量数据库、关系型数据库和知识图谱。知识图谱以图的形式组织数据,强调实体之间的关系,适合复杂的语义分析和知识推理。在实际应用中,外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构,允许智能体实时检索和整合最新外部信息。 知识表示方面,知识是存在于我们脑海中、代表对世界理解的东西,通过活跃学习过程获得,将接收到的信息碎片整合进世界模型。知识与信息、数据等概念不同,在 DIKW 金字塔中,数据独立存在可传递,信息是头脑中解释数据的方式,知识是融入世界模型的信息,智慧是更高层次的理解。知识表示的问题是找到以数据形式在计算机中表示知识并能自动化使用的有效方法。
2024-12-19
AI识图的应用有哪些
AI 识图的应用广泛,以下为您介绍: 绘制示意图方面: Lucidchart:强大的在线图表制作工具,集成 AI 功能,可自动化绘制多种示意图,如流程图、思维导图、网络拓扑图等。具有拖放界面,易于使用,支持团队协作和实时编辑,还有丰富的模板库和自动布局功能。官网:https://www.lucidchart.com/ Microsoft Visio:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计,集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作,有丰富的图表类型和模板,支持自动化和数据驱动的图表更新。官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware Diagrams.net:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox),有多种图形和模板,易于创建和分享图表,可与多种第三方工具集成。官网:https://www.diagrams.net/ 在设计工作中的应用: 快速草图:帮助设计师快速创建草图和概念图,便于更快地探索和调整设计方案,后续还能改进和完善。 自动化创意设计:快速创建各种设计方案,加快设计过程并减少犯错,为设计师提供灵感和启示。 自动化颜色匹配:自动匹配色彩,使设计作品更协调美观。 自动化插图绘制:帮助设计师自动化绘制插图,如手绘风格、卡通风格等,加快插图绘制过程,保证质量和一致性。 其他应用场景: 个体方面:成为自媒体博主、个体商户应用、实体印刷(如 T 恤、杯子实物等)、AI 摄影、设计接单、AI 定制萌娃头像、电商商品、自媒体素材、AI 服装预售、AI 视频接单、培训老师。 公司方面:提升设计质量和效率、进行 AI 绘画相关应用开发、在 CV 方面应用算法。
2024-12-04
如何用ai工具构建某一课程的知识图谱
以下是用 AI 工具构建某一课程知识图谱的方法: 一键知识图谱方法: 用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 Markdown 产出内容: Prompt:帮我拆解《爱的五种语言》,生成全书内容的思维导图,要求每个章节后面有三级展开,下一级是主要知识点,下下一级是知识点的论述。先输出对应的 Markdown。 访问地址: 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中,一键生成思维导图,还可以自定义微调内容,并免费导出图片: 访问地址: 推导知识图谱方法(可以参考下面 prompt 自己构建): 问题生成:使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题。 探索性学习:将每个问题作为一个学习起点,利用 AI 搜索引擎和大模型进行深入探索。 知识图谱构建:随着学习的深入,使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。 创造性应用:基于新获得的知识,尝试解决原问题或创造新的作品。 反思与迭代:定期反思学习过程,调整方向,并生成新的问题,形成持续学习和创作的循环。 此外,利用 AI 写课题的步骤和建议如下: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成课题大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-11-03
知识图谱
知识图谱: 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎能力,增强用户搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。 关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示:包括属性图、三元组等。 3. 知识融合:在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等,实现数据、信息、方法、经验等知识的融合,形成高质量知识库。其中涉及实体对齐以消除不一致性问题,知识加工对知识统一管理,本体构建明确定义概念联系,质量评估计算知识置信度,知识更新迭代扩展现有知识。 4. 知识推理:在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 在 AI Agent 系列中,外置知识包括知识图谱,它以图的形式组织数据,强调实体之间的关系,适合复杂的语义分析和知识推理。外置知识通常由外部数据库提供,能动态更新和调整,在实际应用中常采用 RAG 架构,结合检索和生成,通过检索外部知识源增强模型生成能力。 知识表示方面,知识是存在于我们脑海中、代表对世界理解的东西,通过活跃学习过程获得,将接收到的信息碎片整合到对世界的活跃模型中。知识与信息、数据等概念不同,在 DIKW 金字塔中,数据独立存在可传递,信息是头脑中解释数据的方式,知识是融入世界模型的信息,智慧是更高层次的元知识。知识表示的问题是找到在计算机中以数据形式有效表示知识并能自动化使用的方法,这是一个连续谱,简单的知识表示如算法不够灵活,自然语言功能强大但不利于自动化推理。
2024-11-03
知识图谱
知识图谱: 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎能力,增强用户搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。 关键技术包括: 1. 知识抽取:通过自动化技术抽取可用的知识单元,包含实体抽取(命名实体识别)、关系抽取、属性抽取。 2. 知识表示:如属性图、三元组。 3. 知识融合:在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等,包括实体对齐、知识加工、本体构建、质量评估、知识更新,以形成高质量知识库。 4. 知识推理:在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 外置知识: 外置知识由外部数据库提供,能够动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式,包括向量数据库、关系型数据库和知识图谱。向量数据库优化了向量检索操作,常用于处理和索引非结构化数据;关系型数据库通过表格形式存储结构化数据,支持复杂查询,适用于事务性数据存储;知识图谱以图的形式组织数据,强调实体之间的关系,适合复杂的语义分析和知识推理。在实际应用中,外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构,它结合了检索和生成,通过检索外部知识源增强模型的生成能力。 知识表示: 知识是存在于我们脑海中、代表对世界理解的东西,通过活跃的学习过程从接收到的信息碎片整合而来。要区分知识与信息、数据,例如书籍内容实际是数据,我们阅读后转化为知识。通常用 DIKW 金字塔整合知识与其他相关概念,包含数据、信息、知识、智慧。知识表示的问题是找到以数据形式在计算机中表示知识并能自动化使用的有效方法,这是一个连续谱,左侧有简单但不灵活的表示方式如算法,右侧有功能强大但不适合自动化推理的自然语言等方式。
2024-10-23
关于AI识图工具
以下是一些常见的 AI 识图工具: 1. Lucidchart: 简介:强大的在线图表制作工具,集成 AI 功能,可自动化绘制多种示意图,如流程图、思维导图、网络拓扑图等。 功能:拖放界面,易于使用;支持团队协作和实时编辑;丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio: 简介:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图,AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 功能:集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作;丰富的图表类型和模板;支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net: 简介:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。 功能:支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox);多种图形和模板,易于创建和分享图表;可与多种第三方工具集成。 官网:https://www.diagrams.net/ 以下是一些与思维导图相关的 AI 工具: 1. GitMind:免费的跨平台 AI 思维导图软件,可通过 AI 自动生成思维导图,支持多种模式。 2. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 的工具,可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级的在线 AI 思维导图工具,无需注册登录即可使用,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,帮助提升生产力。 以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的 AI 工具和传统工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图的创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可使用拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,可与 Archi 工具一起使用,该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许用户创建各种类型的图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。
2024-10-16
如何用ai做一款游戏
以下是关于如何用 AI 做一款游戏的相关内容: 首先,需要明确艺术家在游戏创作中并非处于被取代的危险之中。AI 可以辅助艺术家,就像早期手绘动画中的分工,艺术家设置创意方向,AI 承担部分耗时和技术执行工作。目前仍处于这场革命的初期,许多实践仍需完善。 AI 有望在游戏中发挥重要作用,能使生产高质量游戏更简单、快速和低成本,让玩家定制游戏体验。开发高质量游戏需要大量成本和资源,AI 虽不太可能完全取代人类艺术家,但能为其团队注入动力,提高效率。 已经有一些 AI 工具和平台,如 Scenario、Iliad、Promethean、Inworld、Charisma 和 Convai 等,可用于创建游戏资源和非玩家角色。AI 不仅推动更多游戏的创造,还将促进新型游戏的发展,如基于文本的游戏。 麦橘曾举办教大家用 AI 做小游戏编程的跨界活动。他认为机制对简单小游戏很重要,并分享了使用 Poe 制作小游戏的经验,如通过描述想要的效果让 AI 调整,最终做出游戏并搭建排行榜。麦橘还谈到了增量游戏、肉鸽游戏及其制作与 AI 交互的相关内容。
2025-01-03
我想把照片变成漫画形式,可以帮我找一个ai做吗
以下是 OpenAI 春季发布会中关于将照片转换为漫画的一些示例: 输入:一名留着中长棕色头发、留着胡须的年轻白人男子表情中性。他戴着眼镜,穿着浅灰色 T 恤。背景是简单的米色,方形。图像整体基调卡通俏皮。 输出:相应的漫画。 输入:一位黑发、笑容灿烂的年轻人摆出专业的头像。他穿着深色西装外套,系着图案领带,散发出优雅而专业的气息。他的眼睛明亮,笑容真诚,传达出幸福和自信的感觉。背景是中性灰色,将焦点放在拍摄对象的脸上。 输出:相应的漫画。 输入:一位留着及肩黑发的年轻亚洲女性摆出姿势拍照。她穿着绿色高领毛衣,表情中性。她的眉毛修整整齐,涂着淡粉色的口红。背景是一面朴素的白墙。 输出:相应的漫画。 输入:一位留着整洁黑发、戴着眼镜的年轻亚洲男子摆出姿势拍照。他表情温和,穿着一件休闲的靛蓝色 T 恤。柔和的灯光在中性背景下突出了他的五官,给照片带来了平静的感觉。 输出:相应的漫画。 输入:一名浅棕色头发的年轻白人对着镜头微笑。他穿着一件简单的黑色 T 恤,表情随意、轻松。背景似乎是一个郁郁葱葱的绿色花园,为肖像增添了一种充满活力和自然的感觉。 输出:相应的漫画。 输入:一位年轻的印度男子站在他的家中,脸上挂着欢迎的微笑。他有一头深色短发,穿着一件带有热带图案的蓝色衬衫。背景中的厨房为图像增添了舒适和居住的感觉。 输出:相应的漫画。 输入:一位年轻的白人男子在户外摆姿势,笑容温暖,留着浅棕色短发。他穿着一件经典的蓝色衬衫,给人一种利落又平易近人的感觉。背景柔和模糊,将注意力集中在他友好的表情和随意的举止上。 输出:相应的漫画。 您可以参考以上示例,了解 OpenAI 在照片转漫画方面的能力。但需要注意的是,目前 OpenAI 暂未直接提供将照片转换为漫画的公共服务。您还可以尝试其他专门用于照片转漫画的工具或软件,如 Adobe Photoshop、Prisma 等。
2025-01-03
如何构建一个AI数字人分身
构建一个 AI 数字人分身主要包括以下两个方面: 一、构建数字人躯壳 数字人的躯壳建模有多种方式: 1. 2D 引擎:风格偏向二次元,亲和力强,定制化成本低,在日本、东南亚等国家比较受欢迎,也深受年轻人喜欢。能将喜欢的动漫人物变成数字人的躯壳。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。目前有很多公司都在做这个方向的创业,已经可以实现用户通过手机摄像头快速创建一个自己的虚拟人身体。如 NextHuman、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:虽然省去了建模流程,直接生成数字人的展示图片,但弊端也明显,算法生成的数字人很难保持 ID 一致性,帧与帧的连贯性上会让人有虚假的感觉。如果项目对人物模型真实度要求没有那么高,可以使用这种方案。典型的项目有 wav2lip等。AIGC 还有一个方向是直接生成 2d/3d 引擎的模型,而不是直接生成数字人的最终展示部分,但该方向还在探索中。 建好的模型可以使用 web 前端页面(Live2D 就提供了 web 端的 SDK)或者 Native 的可执行程序进行部署,最后呈现在用户面前的是一个 GUI。 二、构建数字人灵魂 有了数字人躯壳,还需要构建数字人的灵魂,让数字人具备各种智能,比如记得个人信息,充当个人助手;在某个领域具备更专业的知识;能处理复杂的任务等等。实现这些能力有以下几个工程关键点: 1. AI Agent:要想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:灵魂部分通过接口定义,躯壳部分通过 API 调用,调用方式可以是 HTTP、webSocket 等,视躯壳部分的实现而定。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,语音驱动口型相对来说成熟一些,但都是闭源的,效果可以参考 Nvidia 的 Audio2Face。 3. 实时性:由于整个数字人的算法部分组成庞大,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:仅仅是语音交互的数字人是远远不够的,人有五感(听觉、视觉、嗅觉、触觉、味觉),听觉只是其中一种,其他的感官可以根据实际需求来做,比如视觉可以通过添加摄像头数据来获取数据,再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景:正常和人交流的时候不是线性对话,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。
2025-01-03
AI数字人
AI 数字人是运用数字技术创造出来的人,虽现阶段不能如科幻作品中的人型机器人般高度智能,但已在生活各类场景中常见,且随 AI 技术发展正迎来应用爆发。目前业界尚无关于数字人的准确定义,一般可根据技术栈不同分为两类: 1. 真人驱动的数字人:重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要应用于影视行业及直播带货。其表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关,不过随视觉算法进步,在无昂贵动捕设备时也可通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息实现不错效果。 2. 算法驱动的数字人:强调自驱动,人为干预更少,技术实现更复杂。一个最简单的算法驱动数字人大致流程包含三个核心算法: ASR(Automatic Speech Recognition,语音识别):能将用户音频数据转化为文字,便于数字人理解和生成回应。开源代码如 openai 的 whisper(https://github.com/openai/whisper)、wenet(https://github.com/wenete2e/wenet)、speech_recognition(https://github.com/Uberi/speech_recognition)。 AI Agent(人工智能体):充当数字人大脑,可接入大语言模型,如 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。Agent 部分可用 LangChain 模块自定义(https://www.langchain.com/)。 TTS(Text to Speech,文字转语音):将数字人依靠 LLM 生成的输出文字转换为语音。开源代码如微软的 edgetts(https://github.com/rany2/edgetts),只能使用预设人物声音且接口免费;VITS(https://github.com/jaywalnut310/vits)及其分支版本,可自己训练想要的人声;sovitssvc(https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc)专注于唱歌。 除算法外,人物建模模型可通过手动建模(音频驱动)或 AIGC 方式生成人物动态效果(如 wav2lip 模型)实现一个最简单的数字人,但这种简单构建方式存在诸多问题,如如何生成指定人物声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型及动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。
2025-01-03
什么AI工具可以帮助我对表格信息进行更好的查重
以下是一些可以帮助您对表格信息进行更好查重的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可用于 Excel 中的数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了包括 Excel 在内的多种办公软件,用户能以聊天形式告知需求,由 Copilot 自动完成任务,如数据分析、格式创建等。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-03
AI音乐
AI 生成音乐是利用人工智能技术,特别是机器学习和深度学习算法,来创作、编排和生成音乐的。以下为您介绍一些相关工具和公司: AI 生成音乐的工具: 1. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。 2. Suno AI:是一款革命性的人工智能音乐生成工具,它通过先进的深度学习技术,能够将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。 人工智能音频初创公司(音乐创作与制作领域): 1. (被 Apple 收购)我们的音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 2. 下一代音乐制作人。 3. 由 AI 驱动的软件引擎,可以生成音乐。它可以对手势、动作、代码或其他声音作出反应。 4. 全球最大的音乐教育平台。 5. 用于创作歌曲和音频录制的应用程序。 6. 提供无缝录音室体验的一体化在线协作平台。 7. 专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 8. 视频编辑的音频解决方案。 9. 由 AI 驱动的音乐工作室。 10. 通过直观的软件/硬件生态系统为音乐演奏者提供世界级声音的民主化访问。 11. AI 音频插件和社区,弥合 AI 研究与创意之间的差距。 12. 为音乐人、制作人和内容创作者提供 AI 驱动的混音服务。 13. 为创作者提供的在线音乐软件:音乐母带处理、数字音乐发行、分期付款插件、免费样本包和协作工具。 此外,还有 108 个舞蹈音乐提示词,每个提示精心制作,以有效地封装各种舞蹈音乐流派的具体特点和大气质量,同时确保适应不同的聆听环境。用这些来激发您对我们完全遗漏的流派的描述。结合元素、流派、影响等,进一步深化舞蹈音乐的谱系。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-03
目前国内主流的AGI有哪些?
目前国内还处在 AGI 的早期阶段,真正的 AGI 原生应用亮点较少。出圈的应用有“妙鸭相机”以及春节附近的“哄哄 AI 女朋友”类型的应用。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。
2025-01-02
国内有哪些AI
以下是国内的一些 AI 产品和大模型: 图像类产品: 可灵:由快手团队开发,可生成高质量的图像和视频,最初采用内测邀请制,现向所有用户开放,价格相对较高,重度用户年费可达几千元,轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相:国产 AI 工具,在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,用户友好度高,现免费,每天签到获取灵感值即可,但存在一些局限性,如某些类型图像因监管要求无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能不够出色。 国内总榜 Top80 中的部分产品: Kimi 智能助手:AI ChatBots 类。 百度文心一言:AI ChatBots 类。 360AI 搜索(接 GA):搜索类。 秘塔 Metaso:搜索类。 阿里通义千问:AI ChatBots 类。 昆仑万维天工 AI 搜索:搜索类。 抖音豆包 AI:AI ChatBots 类。 火山方舟:AI 训练模型类。 ChatGLM 智谱清言:AI ChatBots 类。 讯飞星火:AI ChatBots 类。 稿定设计:设计工具类。 processon:思维导图类。 bigjpgAI 图片无损放大:图片增强类。 liblib.art:图像生成类。 沉浸式翻译:翻译类。 8 月正式上线的国内大模型: 北京企业机构:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com 、抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com 、智谱 AI(GLM 大模型)https://chatglm.cn 、中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn 、百川智能(百川大模型)https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/ 、MiniMax(ABAB 大模型)https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://internai.org.cn 特色功能:智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 能生成 Markdown 格式;昇思能生图,MiniMax 能语音合成。 受限制使用:MiniMax 无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值。 阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等不在首批获批名单中。广东地区获批公司分别为华为、腾讯,科大讯飞系其他地区获批产品。
2025-01-01
请问国内Gen AI赋能电商平台的案例有哪些?
以下是一些国内 Gen AI 赋能电商平台的案例: 电商:带货本地生活,AI 数字人上岗,带货本地生活电商,一个月多赚 3 万。 电商:婴儿的四维彩超 AI 预测,通过 AI 工具,提前把宝宝的四维彩超还原出现实中模样进行变现。 电商:小红书 AI 绘画变现,分享小红书最火的三种 AI 绘画类的商品。 此外,在国外,像 Flair、Booth 和 Bloom 这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料,Frase 或 Writesonic 可以编写经过 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,就能创建一个完整的电商商店以及用于市场营销的材料。
2024-12-31
做视频的国内AI软件是哪个?
以下是一些国内做视频的 AI 软件: 1. 可灵:在 AI 视频生成领域表现出色,生成的视频质量高,速度快,对国内用户的可访问性强。 2. 魔音工坊:在声音制作方面,可使用情绪调节控件。 此外,还有一些其他相关工具: 1. Pika:擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:可在图片基础上直接生成视频。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但收费。 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-31
国内主流AI辅助编程工具,比较优缺点
以下是国内主流的 AI 辅助编程工具及其优缺点: GitHub Copilot: 优点:由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。 缺点:暂未明确。 通义灵码: 优点:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 缺点:暂未明确。 CodeWhisperer: 优点:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 缺点:暂未明确。 CodeGeeX: 优点:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可快速生成代码,提升开发效率。 缺点:暂未明确。 Cody: 优点:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。 缺点:暂未明确。 CodeFuse: 优点:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 缺点:暂未明确。 Codeium: 优点:由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,提高编程效率和准确性。 缺点:暂未明确。 需要注意的是,每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。 此外,Cursor 作为一款 AI 编程助手,具有以下核心功能和优势: 核心功能: 全语言支持,包括但不限于 Python、JavaScript、Java、C++、Go 和 Rust 等。 能够快速构建完整的项目框架。 在 IDE 环境中实时提供代码建议、自动补全和错误修正等功能。 支持多项目管理。 能够理解和分析技术文档,并基于文档内容生成相应的代码实现。 优势: 开发效率显著提升,能在短时间内完成功能性演示项目。 降低入门门槛,加速初学者学习过程。 跨语言开发支持,方便开发者切换语言。 减少重复性工作,让开发者集中精力于创造性任务。 实时学习新技术,更新知识库。
2024-12-30
国内AI预测股票走势的工具
目前国内利用 AI 技术进行金融投资分析的工具,例如东方财富网的投资分析工具。它通过数据分析和机器学习等技术,分析金融市场数据,为投资者提供投资建议和决策支持。比如会根据股票的历史走势和市场趋势,预测股票的未来走势。但需要注意的是,股票走势受到多种复杂因素的影响,AI 预测结果仅供参考。
2024-12-28
ai换装,目前主流工具有哪些
目前主流的 AI 换装工具包括:InterAlia(https://interalia.vcflab.org/)。需要注意的是,虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。
2025-01-02
我想知道目前最新、效果最好、代码和模型开源的动作捕捉算法,也叫做人体姿态估计,是哪篇文章
目前最新、效果较好且代码和模型开源的人体姿态估计(动作捕捉算法)相关的研究有以下两篇: 1. 【SD】最强手部识别,controlnet 新预处理器 dw openpose 作者:白马少年|公众号:【白马与少年】 发布时间:20230813 20:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/_RiKxWy9MXt4DUJIKH5w 介绍:在 controlnet 中,手部识别一直使用的是 openpose 预处理器,但复杂手势有时无法识别。新的 dw openpose 预处理器能完美解决手部识别问题,将其放入特定目录即可使用。但需说明的是,目前这个 DW Pose 只是更精确的 openpose 预处理器,未对 ControlNet 的 openpose 模型做改动。 2. YOLONAS Pose:一个开源的实时人体姿态估计模型 应用场景:基于骨骼标记为基础,适用于智慧体育等场景,可对训练过程的姿态、数据、状态等进行统计和管理。 技术类型:视频、AI 学习模型 简介:主要功能是识别图片和视频中人的姿势,能快速处理图像并实时返回姿态数据,适应不同场景和设备。 主要特点: 实时性能:旨在提供实时的姿态估计,适用于需要即时反馈的应用。 高精度:利用神经网络架构搜索(NAS)提高姿态估计的准确性。 优化的网络结构:NAS 自动测试不同网络结构,找到最优模型。
2024-12-31
目前主流的AI大模型有哪些
目前主流的 AI 大模型主要有以下几种: 1. GPT 系列:例如 GPT3 等,其基于 Transformer 算法,擅长自然语言生成任务。 2. BERT:属于 encoderonly 模型,通常适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析。 3. T5:是 encoderdecoder 模型,可用于翻译和摘要等任务。 4. ChatGPT:用户通过像和人类一样对话即可完成任务。 大模型具有以下特点: 1. 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 大模型的应用场景广泛,包括: 1. 文本生成和内容创作,如撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手,提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助,用于代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信,促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘,为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助,创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成,如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像。 8. 游戏开发和互动体验,创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询,理解和回答医疗相关问题,提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询,帮助解读法律文件,提供合规建议。
2024-12-30
AI目前可以做汽车底盘的CAE仿真分析吗
目前 AI 在汽车底盘的 CAE 仿真分析方面的应用还处于不断发展和探索的阶段。虽然 AI 技术在一些工程领域展现出了潜力,但在汽车底盘 CAE 仿真分析这一特定领域,其应用尚未完全成熟和广泛普及。不过,随着技术的不断进步,未来 AI 有可能在这方面发挥更重要的作用。
2024-12-29
目前的AI插件产业实践有哪些,需要收费的又有哪些
目前的 AI 插件产业实践中,以开发 AI Share Card 插件为例: 技术方案:将模板生成功能设计为固定的代码组件,让大模型专注于内容总结的功能。若用户需要其他模板,可通过增加更多模板选项或自定义模板代码功能实现。 对 AI 大模型的要求:处理纯文本总结任务,仅需 13B 或更小参数的模型,加上精调的提示词就能产生很好结果。 AI API 服务的选型要求: 较长的上下文窗口,因为内容总结类任务需要较大的上下文长度。 响应速度要快、并发支持要高,以在多人使用插件时保持良好性能表现。 免费或尽量低价,以减少模型 token 费用。例如选用的 GLM4flash(截至 202412,长达 128k 的上下文窗口,完全免费的调用价格,200 RPM 高并发支持)。 需要收费的 AI 插件因具体应用和服务提供商而异,常见的收费方式包括按使用量计费、订阅制等。但像上述提到的 GLM4flash 在特定时间内是免费的。
2024-12-28