ai换装，目前主流工具有哪些

AI 在智慧城市中有以下应用： 1. 交通领域： 自动驾驶：用于开发自动驾驶汽车，提升交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 2. 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，包括无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 3. 教育：实现个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 4. 农业：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 5. 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 6. 能源：优化能源的使用，提高能源效率。 此外，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。在智慧城市中，AI 还可以用于城市规划、公共安全管理、环境监测等方面，以提升城市的运行效率和居民的生活质量。

以下是为代码小白制定的学习 AI Agent 的高效流程： 1. 基础了解 度过第一阶段，了解 AI 的基本原理和发展阶段。 2. 选择方向 鉴于您是代码小白，建议从不需要代码基础的 Coze 工作流学起。它适用所有人，只要能发现智能体的需求，就可以用工作流来实现。 3. 学习资源 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，了解在业务运营领域如何通过 Coze 接触大量应用场景和进行 prompt 练习。 阅读安仔的文章，学习如何使用极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker 搭建一个 AI 微信聊天机器人，了解相关技术组件的选用、配置步骤、费用和运维问题。 查看元子的分享，如“小白的 Coze 之旅”，深入了解 Coze 平台。 4. 加入社群 可以加入免费的 AI Agent 共学群，基于 WaytoAGI 社区等高质量信息源，分享时下 AI Agent 相关的玩法、经验和前沿资讯。通过微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信，备注 AI 共学即可加入。 希望以上流程对您有所帮助，祝您学习顺利！

以下是一些适合电商设计的 AI 软件和相关应用： 1. 对于珠宝电商设计： 输入原始纹理，生成 AI 设计，叠加纹理效果，机器雕刻生产，可提升珠宝玉器行业定制效率。 2. 辅助创建 CAD 图的 AI 工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等。 3. 用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化： 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。 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词。 产品页面设计：AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响。 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈。 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 营销活动分析：AI 分析不同营销活动的效果。 库存管理：AI 预测需求，优化库存管理。 支付和交易优化：AI 分析支付方式对交易成功率的影响。 社交媒体营销：AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体。 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。对于初学者，建议先学习基本技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高效率。

AI 大模型是一个复杂且涉及众多技术概念的领域。以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类）、强化学习（从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

驯化 AI 可以从以下几个方面考虑： 1. 对于特定领域的 AI，开发具有潜在空间层次结构的堆叠模型，帮助其理解模式和关系。这可能会平行于人类教育范例发展，并可能形成针对特定任务专门设计的神经架构。 2. 创造多样化的专家 AI，在编码、数据和测试方面采用不同方法，并提供多个意见。 3. 让 AI 从在线基础转移到现实世界，让熟练的人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动供其学习。 4. 让专家 AI 接触顶级从业人员的多样化视角，避免复制危险的偏见。 5. 认识 AI 时，可将其视为黑箱，只关注其能理解和输出自然语言。例如，对于不具备理工科背景的人，不必深究其内部原理，知道其是模仿人类思维的工具即可。 6. 驱动 AI 工具时，要像传统道教的拘灵遣将一样，通过特定文字和仪轨程式引用已有资源，驱使它达成预设效果。同时，基于其“非人”的一面，要尽可能通过清晰的语言文字压缩其自由度，包括清晰告知任务、边界、目标、实现路径方法，甚至直接提供所需的正确知识。

以下是学习使用 AI 做视频的步骤和相关工具推荐： 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。 需要注意的是，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。 相关工具推荐： 动画工具：用于在视频中为人脸制作动画的 DiD，用于从文本创建视频的 Runway v2。 语音克隆：ElevenLabs

以下是关于 AI 换装的相关知识： 【SD】商业换装如此简单，Segment Anything 保姆级教学 如果在使用过程中发生错误，可能需要部署使用环境，傻瓜安装教学模式如下： 1. 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 2. 安装 VisualStudioSetup.exe，选择 C++的桌面开发安装。若安装过 roop 可跳过此步骤。 3. 拷贝 ninja，打开 ninja 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 4. 拷贝 python，打开 python 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 5. 拷贝模型，SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了，放到对应的文件夹即可。 6. 重启，装好了，重启电脑，即可运行。 此软件最大的作用是帮助快速高效生成蒙版，从而进行人物的换装或者图片中元素的替换。若想获取插件安装包，可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】。 ComfyUI 换装服饰一致性 此工作流可用于电商服饰行业、换装、虚拟试穿等场景，在提升效果的同时简化了工作流，没有繁琐的依赖和环境，更多使用了原生的节点。 工作流的整体思路是： 首先，生成适合服装的模特。很多时候换装效果不好、有违和感是因为服装和人物不匹配，所以要先抽卡抽到满意的模特，可加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效。 第二步，开始进行高精度的换装。先进行预处理的工作，拼出来 mask，然后重绘 mask 区域。 高精度换装前的准备： 1. 将模特身上的衣服分割出来。 2. 拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 使用的是 Flux 的 fill 模型，提示词书写的格式为：这是一组图片，左边是衣服，右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里，把权重的调整为最大。 【SD】商业换装如此简单，Segment Anything 中 GroundingDINO 模型分割 有时需要更精确的蒙版，如人物的眼睛或身上的配饰等，单靠 SAM 模型很难得到想要的蒙版，此时需要使用 GroundingDINO。 启用 GroundingDINO，AI 会自动下载模型，若无法下载可去云盘直接下载，放到特定文件目录下。在检测提示词中输入“eye”，AI 可根据语义分割自动检测出眼睛部分，并设置好蒙版。还可通过预览箱体得到眼睛编号，选择调整单一眼睛。 例如，只想调整左边眼睛，勾选 1 即可。选择想要修改的蒙版，上传到重绘蒙版当中，添加提示词“闭眼”并生成。还可给人物换背景，加载生成的背景蒙版，大模型选择 revAnimated_v122，正向提示词：简单背景、花、国画、工笔。蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好，可放入图生图中使用 tile 模型做整体细化，还能给人物衣服添加国风元素。最后可到 PS 使用创成式填充修复头发。

以下是关于 AI 换装的相关知识： 【SD】商业换装如此简单，Segment Anything 保姆级教学 如果在使用过程中发生错误，可能需要部署使用环境，傻瓜安装教学模式如下： 1. 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 2. 安装 VisualStudioSetup.exe，选择 C++的桌面开发安装。若安装过 roop 可跳过此步骤。 3. 拷贝 ninja，打开 ninja 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 4. 拷贝 python，打开 python 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 5. 拷贝模型，SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了，放到对应的文件夹即可。 6. 重启，装好了，重启电脑，即可运行。 这个软件最大的作用，就是帮助我们快速高效地生成蒙版，从而进行人物的换装或者图片中元素的替换。若想获取插件安装包，可以添加公众号【白马与少年】，回复【SD】。 ComfyUI 换装服饰一致性 此工作流可用于电商服饰行业、换装、虚拟试穿等场景，在提升效果的同时简化了工作流，没有繁琐的依赖和环境，更多使用了原生的节点。 工作流的整体思路是： 首先，生成适合服装的模特。很多时候换装效果不好、有违和感是因为服装和人物不匹配，所以要先抽卡抽到满意的模特，再进入第二步。 第二步，开始进行高精度的换装。先进行预处理的工作，拼出来 mask，然后重绘 mask 区域。 模特生成：先生成与衣服匹配的模特，这里可以先不关注衣服的相似度，先抽出满意的模特。加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效，Reduxprompt 节点风格细节等级（1=27×27 最强，14=1×1 最弱）。 服装高精度处理： mask 的处理：高精度换装前要做两个工作，一是将模特身上的衣服分割出来，二是拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 提示词格式与 Redux 权重：使用 Flux 的 fill 模型，提示词书写格式为这是一组图片，左边是衣服，右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里把权重调整为最大，就可以对 mask 位置的服装进行进一步处理，还原原来的服装细节并得到需要的模特。 【SD】商业换装如此简单，Segment Anything 中 GroundingDINO 模型分割 有时需要更精确的蒙版，如人物的眼睛或身上的配饰等，单靠 SAM 模型难以得到想要的蒙版，此时需要使用 GroundingDINO。启用 GroundingDINO，AI 会自动下载模型，若没有魔法可去云盘直接下载，放到特定文件目录下。在检测提示词中输入“eye”，AI 可根据语义分割自动检测出眼睛部分并设置好蒙版，还可通过预览箱体得到眼睛编号，选择调整单一眼睛。选择想要修改的蒙版，上传到重绘蒙版中，添加提示词生成图片。还可给人物换背景，加载生成的背景蒙版，选择大模型和正向提示词，蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好，可放入图生图中细化，再用 PS 创成式填充修复头发。

Stable Diffusion 是一种强大的生成模型，常用于图像生成和修改任务。利用 Stable Diffusion 实现模特换装可以通过以下步骤和工作流程进行： 工作流程 1. 准备环境 确保你有合适的硬件配置，特别是具有高性能 GPU 的计算机。 安装必要的软件和依赖项，如 Python、CUDA、PyTorch 等。 2. 获取模型 下载并安装 Stable Diffusion 模型。 可以从 Hugging Face 的模型库中找到合适的预训练模型，也可以使用自己的数据进行微调。 3. 数据准备 模特图像：准备高质量的模特图像，确保背景简单以便后续处理。 服装图像：收集或创建各种服装的图像，最好是带有透明背景的 PNG 格式。 4. 图像预处理 使用图像编辑工具（如 Photoshop 或 GIMP）将模特图像和服装图像裁剪成合适的大小和比例。 如果需要，可以使用 OpenCV 或 PIL 进行自动化预处理。 5. 定义输入格式 将模特图像和服装图像输入 Stable Diffusion 模型的方式需要提前定义。 典型输入包括模特的基本特征（如位置、姿态）和服装的特征（如颜色、纹理）。 6. 生成换装图像 使用 Stable Diffusion 模型，输入模特图像和服装图像，生成换装后的模特图像。 可以调整生成参数（如扩散步数、采样方法）以获得最佳结果。 7. 后处理 对生成的图像进行后处理，如调整亮度、对比度，或者进一步修正细节。 使用图像编辑工具或自动化脚本完成后处理步骤。 8. 评估和优化 评估生成图像的质量，根据需要进行微调或更改模型参数。 可以使用人工评估或引入评价指标（如 FID、IS 分数）进行量化评估。 示例代码 以下是一个简化的 Python 示例代码，展示如何使用 Stable Diffusion 模型进行图像生成： ```python import torch from transformers import StableDiffusionPipeline 加载模型 model_id = "CompVis/stablediffusionv14" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained 准备输入 prompt = "A model wearing a red dress standing on a white background" 生成图像 image = pipe.images 保存图像 image.save ``` 工具和资源 1. Hugging Face： 提供预训练的 Stable Diffusion 模型和相关文档。 链接： 2. OpenCV 和 PIL： 用于图像预处理和后处理。 安装：`pip install opencvpython pillow` 3. 图像编辑工具： 如 Photoshop 或 GIMP，用于手动处理图像。 提示 硬件要求：高性能的 GPU 可以显著加快图像生成速度。 数据质量：高质量的输入图像和精细的预处理可以提高生成图像的效果。 参数调整：根据生成结果不断调整模型参数以获得最佳效果。 模型微调：如果预训练模型不能完全满足需求，可以考虑使用自己的数据集进行微调。 通过这些步骤和工具，您可以使用 Stable Diffusion 模型生成模特换装的图像，创建高质量的视觉效果。

AI 换脸换装是一种基于人工智能技术的应用，它可以将一个人的面部特征和外貌替换为另一个人的面部特征和外貌。以下是一篇关于 AI 换脸换装的文章： AI 换脸换装的方法和应用 一、整体流程介绍 数字人视频的整体制作流程，大致分为三步： 1. 创建视频内容：通过输入文稿内容，确定数字人播出的内容。 2. 生成数字人：通过工具，以及视频内容生产数字人形象及播放语音。 3. AI 换脸：通过 AI 工具，将数字人的脸，转换成你指定宣传的形象，以便以自己的品牌形式宣传。 二、AI 换脸的方法 打开 FaceFusion 软件，需要返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开一个新的浏览器窗口。这样，我们才能够通过 web 浏览器来访问 FaceFusion 提供的 UI 界面。在 FaceFusion 软件界面上（见上图），上传准备好的图片，视频后，在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮，执行换脸处理。执行完成后，在输出的位置，会出现处理后的视频，输出窗口的右上角有一个下载按钮，点击它你可以导出变量后的视频到本地。 三、AI 换装的方法 要实现 AI 换装，需要使用到一些图像处理和计算机视觉技术。具体来说，可以通过以下步骤实现： 1. 数据准备：首先需要准备一些包含不同服装的图片数据，这些图片可以从互联网上下载，也可以通过拍摄得到。 2. 模型训练：接下来需要使用深度学习模型对这些图片进行训练，以学习不同服装的特征和样式。可以使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等模型进行训练。 3. 图像处理：在得到训练好的模型后，需要对输入的图片进行处理，以便模型能够识别和理解图片中的服装信息。可以使用图像分割、特征提取等技术进行处理。 4. 模型预测：最后，使用训练好的模型对输入的图片进行预测，以得到换装后的图片。可以使用图像生成、图像融合等技术进行预测。 四、AI 换脸换装的应用 AI 换脸换装技术可以应用于多个领域，如影视制作、虚拟现实、游戏等。在影视制作中，可以使用 AI 换脸换装技术来替换演员的面部特征和外貌，以实现特效和角色转换。在虚拟现实和游戏中，可以使用 AI 换脸换装技术来实现角色自定义和换装功能，以提高用户体验和自由度。 五、总结 AI 换脸换装是一种基于人工智能技术的应用，它可以将一个人的面部特征和外貌替换为另一个人的面部特征和外貌。通过使用深度学习模型和图像处理技术，可以实现高质量的 AI 换脸换装效果。这项技术可以应用于多个领域，如影视制作、虚拟现实、游戏等，以提高用户体验和自由度。

以下是一些优质的 AI 换装工具： 1. YouCam Makeup 这是一款移动应用程序，可以让你在照片中轻松更换衣服。只需上传照片，从应用程序的服装库中选择喜欢的服装即可。除了换装，还提供各种滤镜和编辑工具。 2. AI 抠图魔术师 这是一款强大的照片编辑软件，主要功能是可以为照片中的人物换装。运用先进的 AI 技术，能够精准识别照片中的人物，将选定的服装图案应用到人物身上。 3. FaceApp 这是一款非常受欢迎的照片编辑应用程序，可以让照片显得更年轻、更老，或者为照片更换服装。使用先进的 AI 技术，可以精准地修改照片，效果看起来非常自然。 4. PicsArt Photo Editor 这是一款知名的照片编辑软件，具有强大的"更换服装"功能。可以从各种服装风格中选择，无论是休闲、正式还是潮流，一键在照片上换上新衣服。 5. Canva AI Canva 推出的 AI 文本到图像生成工具，可以根据文字描述生成相应的图像。虽然不是专门的换装工具，但也可以尝试生成穿着特定服装的人物图像。 总的来说，这些 AI 换装工具都利用了先进的 AI 技术，能够精准地识别照片中的人物，并将各种服装图案应用到人物身上，达到逼真的换装效果。用户可以根据自己的需求选择合适的工具使用。

实现AI人物换装是一个复杂的项目，涉及到多个技术领域，包括计算机视觉、图像处理、机器学习以及深度学习等。以下是一个基本的步骤指南，用于实现AI人物换装： 1. 数据收集与预处理 收集大量包含不同人物和衣物的图片作为训练数据。 对图片进行预处理，如调整大小、裁剪、归一化等，以适应模型训练。 2. 特征提取与对象检测 使用深度学习方法，如YOLO、Faster RCNN等，进行人物和衣物的对象检测。 提取衣物的关键特征，如颜色、款式、材质等。 3. 风格迁移与图像合成 使用风格迁移技术，将新衣物的风格与人物图片中的原有衣物风格相匹配。 通过神经网络学习源图像和目标图像之间的风格差异，并将其应用于目标图像。 使用图像合成技术，将新衣物与人物图片中的相应部位合成。 4. 优化与调整 对合成后的图像进行优化和调整，以改善细节和消除不自然的部分。 可能需要对合成结果进行微调，以达到最佳效果。 5. 用户交互 设计用户友好的界面，允许用户选择或上传衣物图片，并实时预览换装效果。 提供调整功能，如大小、颜色、透明度等，以满足用户的个性化需求。 6. 遵守法律法规和伦理标准 确保AI换装技术的应用符合当地的法律法规。 关注伦理问题，如个人隐私保护，确保技术使用符合社会伦理标准。 实现AI人物换装需要跨学科的技术知识和团队合作。随着技术的不断进步，市场上也出现了许多平台和工具，可以帮助简化实现过程。

目前主流的 AI 工具各有特点和用途： 邮件写作方面： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多种平台和语言，网站是 https://www.grammarly.com/ 。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁，重点突出，网站是 http://www.hemingwayapp.com/ 。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议，功能强大，支持多种平台和集成，网站是 https://prowritingaid.com/ 。 Writesonic：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等，生成速度快，网站是 https://writesonic.com/ 。 Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助提高邮件打开率和回复率。 大语言模型方面： OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型功能更强大。新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序，Code Interpreter 是一个强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。未为 OpenAI 付费只能使用 3.5 版本。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，连接到互联网。 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic：发布了 Claude 2，其有一个非常大的上下文窗口，不太可能恶意行事。 对于刚入坑 AI 的学习路径： 第一步是带着好奇心去尝试，记住“生成”两个字。现在大部分人说的 AI 本质上是“生成式人工智能”Generative AI。可以随便找一个国产 AI 聊聊，比如小学奥数题、写演讲稿、对 996 的看法等，看看其擅长和不擅长的地方，有没有能帮助到自己的地方，哪些地方做得不够好。如果条件允许，也可以直接使用 ChatGPT 或者 Claude 处理复杂任务。

以下是一些主流的 AI 工具及其应用领域的介绍： 1. AI 菜谱口味调整工具：如“下厨房口味调整功能”，使用自然语言处理和数据分析技术，市场规模达数亿美元。它能根据用户反馈调整菜谱口味，例如增加甜度、减少辣味等。 2. AI 语言学习纠错平台：像“英语流利说纠错功能”，运用自然语言处理和机器学习，市场规模达数十亿美元。可帮助语言学习者纠正发音、语法等错误，并提供纠正建议和练习。 3. AI 电影剧情分析系统：例如“豆瓣电影剧情分析工具”，借助数据分析和自然语言处理，市场规模达数亿美元。能够分析电影剧情，为用户提供深度解读。 4. AI 办公文件分类系统：比如“腾讯文档分类功能”，采用数据分析和机器学习，市场规模达数亿美元。可自动分类办公文件，方便管理。 5. AI 美容护肤方案定制平台：“美丽修行定制方案功能”，利用图像识别和数据分析，市场规模达数亿美元。能根据用户肤质定制护肤方案，包括产品推荐和使用顺序。 6. AI 游戏道具推荐系统：在一些游戏中的“游戏内商城推荐功能”，通过数据分析和机器学习，市场规模达数亿美元。可根据玩家需求推荐游戏道具，如武器、装备等。 7. AI 天气预报分时服务：“彩云天气分时预报”，运用数据分析和机器学习，市场规模达数亿美元。提供精准的分时天气预报，帮助用户更好地安排出行和活动。 8. AI 医疗病历分析平台：“医渡云病历分析系统”，借助数据分析和自然语言处理，市场规模达数十亿美元。可分析医疗病历，为医生提供辅助诊断建议。 9. AI 会议发言总结工具：“讯飞听见会议总结功能”，使用自然语言处理和机器学习，市场规模达数亿美元。能够自动总结会议发言内容，方便回顾和整理。 10. AI 书法作品临摹辅助工具：“书法临摹软件”，利用图像识别和数据分析，市场规模达数亿美元。帮助书法爱好者进行临摹，提供临摹指导和评价。 11. 超级简历优化助手：“AI 简历优化工具”，运用自然语言处理，市场规模达数亿美元。帮助用户优化简历，提高求职成功率。 12. 酷家乐等设计软件：“AI 室内设计方案生成”，借助图像生成和机器学习，市场规模达数十亿美元。能快速生成个性化室内设计方案。 13. Amper Music：“AI 音乐创作辅助工具”，采用机器学习和音频处理，市场规模达数亿美元。协助音乐创作者进行创作，可根据用户需求生成旋律和编曲。 14. 松果倾诉智能助手：“AI 情感咨询助手”，通过自然语言处理和情感分析，市场规模达数亿美元。为用户提供情感支持和建议，通过文字或语音交流。 15. 小佩宠物智能设备：“AI 宠物健康监测设备”，利用传感器数据处理和机器学习，市场规模达数十亿美元。可实时监测宠物健康状况，提供健康预警。 16. 马蜂窝智能行程规划：“AI 旅游行程规划器”，借助数据分析和自然语言处理，市场规模达数十亿美元。能根据用户需求生成个性化旅游行程。

目前主流的 AI 大模型主要有以下几种： 1. OpenAI 系列：包括 GPT3.5 和 GPT4 等。GPT3.5 在 11 月启动了当前的 AI 热潮，GPT4 功能更强大。ChatGPT 也属于 OpenAI 系列。 2. 微软 Bing：使用 GPT4 和 GPT3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，能创建和查看图像，还能在网页浏览器中阅读文档，并连接到互联网。 3. 谷歌 Bard：由各种基础模型驱动，最近是 PaLM 2 模型。 4. Anthropic Claude 2：其特点是有非常大的上下文窗口，不太可能恶意行事。 此外，大模型的架构也有所不同，如 encoderonly 模型（代表模型是 BERT）、encoderdecoder 模型（代表是 google 的 T5）、decoderonly 模型（适用于自然语言生成任务，如故事写作和博客生成，众多 AI 助手包括 ChatGPT 都属于此类）。大模型的“大”体现在预训练数据量大（往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练）和参数多（如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数）。

语音合成（Speech Synthesis）是将文本转换为可听的声音信息，赋予了像人一样说话的能力，是人机交互的重要接口。一般而言，语音合成的概念比文语转换（TexttoSpeech，TTS）涵盖范围更广，包括 TTS、歌唱合成等领域，但多数情况下可混用。提供了一些端到端语音合成模型的样例，可感受目前语音合成的发展。 人类通过一整套发音器官合成语音，肺相当于动力源，喉相当于调制器，声道相当于滤波器，口唇相当于扩音器。研究人员提出以源滤波器（sourcefilter）模型为代表的多种模型建模该过程，语音中有清音和浊音，分别由声带周期性振动对应的周期声源和声带不振动时紊乱气流对应的非周期声源产生。 当代工业界主流语音合成系统包含文本前端和声学后端两部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征，主要有文本规范化、韵律分析和文本转音素等模块。声学后端基于文本前端给出的层次化语言学表征生成语音，主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法，当代主要采用端到端声学后端。端到端声学后端通常包括声学模型和声码器两部分，也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。声学模型负责将语言学特征转换为中间声学特征（如梅尔频谱），直接决定合成语音的韵律；声码器将中间声学特征转换为语音波形，直接决定合成语音的音质。

语音合成（Speech Synthesis）是将文本转换为可听的声音信息，赋予了像人一样说话的能力，是人机交互的重要接口。一般而言，语音合成的概念比文语转换（TexttoSpeech，TTS）涵盖范围更广，包括 TTS、歌唱合成等领域，但多数情况下可混用。提供了一些端到端语音合成模型的样例，可感受目前语音合成的发展。 人类通过一整套发音器官合成语音，肺相当于动力源，喉相当于调制器，声道相当于滤波器，口唇相当于扩音器。研究人员提出以源滤波器（sourcefilter）模型为代表的多种模型建模该过程，语音中有清音和浊音，分别由声带周期性振动对应的周期声源和声带不振动时紊乱气流对应的非周期声源产生。 当代工业界主流语音合成系统包含文本前端和声学后端两部分。文本前端把输入文本转换为层次化的语音学表征，主要有文本规范化、韵律分析和文本转音素等模块。声学后端基于文本前端给出的层次化语言学表征（linguistics feature）生成语音，主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法，当代主要采用端到端声学后端。端到端声学后端通常包括声学模型和声码器两部分，也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。声学模型负责将语言学特征转换为中间声学特征（如梅尔频谱），直接决定合成语音的韵律；声码器将中间声学特征转换为语音波形，直接决定合成语音的音质。

国外比较主流的大模型有： 1. GPT4Turbo：OpenAI 于 2023 年 11 月 7 日发布的 GPT4 的升级版本。 2. GPT4（网页版）：OpenAI GPT4 官方网页版本，支持联网功能。 3. GPT4（API）：OpenAI GPT4 官方 API 版本，不支持联网功能。 4. Claude2：Anthropic 官方发布的模型。 5. Geminipro：Google 官方发布的模型。 6. GPT3.5Turbo：OpenAI 的模型。 7. Llama_2_13B_Chat：Meta 发布的模型。

以下是一些视频生成文字或者视频总结成文字的工具： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 另外，更多相关网站可以查看： 如果想用 AI 把小说做成视频，可参考以下制作流程： 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。 如果要创建视频内容，可参考以下步骤： 1. 准备内容：先准备一段视频中播放的内容文字。内容可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等任何您希望推广，让大家了解的文字。当然，也可以利用 AI 来生成这段文字。 2. 制作视频：使用剪映 App 来对视频进行简单的处理。电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”。进入创作页面后，选择顶部工具栏中的“文本”，并点击默认文本右下角的“+”号，为视频添加一个文字内容的轨道。添加完成后，在界面的右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容。这样视频内容就准备好了，这将为数字人提供语音播放的内容，以及生成与文字内容相对应的口型。

以下是一些常用于制作 AI 广告的工具： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从众多 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：专注于营销内容创作的 AI 写作助手，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。 此外，分众传媒携手阿里通义大模型，开拓了品牌广告 AI 营销新模式，具有以下价值： 1. 品牌营销 AI 化：赋能品牌客户利用 AI 大模型技术，进行品牌定位分析并制定品牌营销策略，在存量博弈的市场快速找到差异化优势，高效利用线下流量建立品牌势能。 2. 降低营销门槛：降低中小广告主的投放门槛，通过一键生成广告语，一键 AI 设计等 AI 应用，帮助广告主快速高效制作广告创意素材。 3. 业务价值回报：众智 AI 大模型将为分众拓宽客户边界，提高服务能力，通过对供给侧的生产效率变革提高传媒行业新质生产力。 同时还有相关的应用，如： 1. AI 小智助手：通过“AIchat”对话交互方式，进行品牌洞察分析和营销策略制定的应用。基于通义千亿大模型进行准确的语义理解和意图分类，并根据用户的具体提问场景调用“众智 AI 大模型”回答问题并多轮交互。 2. AI 广告语：基于分众高质量广告语数据和广告语方法论，模拟营销专家的创作思路搭建的 Agent 生成应用。 如果您想制作商业级的 AI 视频广告，在脚本和分镜创作方面，需要注意以下几点： 1. 写脚本：确定广告的总时长，内容包括开场白、汽车的基本介绍、展示车辆和服务的亮点、客户证言或推荐以及最后的呼吁行动。同时要选择合适的背景音乐，编写吸引人的台词，准备所需的道具，设计不同的镜头景别，规划镜头的运动方式。 2. 对于奔驰 GLE300L 广告脚本，如果需要，可使用 Claude 生成，并根据不满意的地方要求其进行修改。

目前使用较多的 AI 工具包括以下几类： 1. 文章润色工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，帮助优化文章的语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 2. 论文写作相关工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 3. 适合软件项目经理的工具： 项目管理和任务跟踪工具：如 Jira、Trello 等已开始集成 AI 功能，辅助制定计划、分配任务、跟踪进度等。 文档和协作工具：微软的 Copilot 集成到 Office 套件中，提供 AI 助手功能；云存储服务如 Google Drive 也提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 风险管理和决策支持工具：帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 沟通和协作工具：AI 助手辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 创意生成工具：如文心一格、Vega AI 等，帮助快速生成创意图像素材。

目前适合编程的工具包括以下几种： 1. GitHub Copilot：由 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。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可提升开发效率。 5. Cody：Sourcegraph 推出的代码编写助手，借助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。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 7. Codeium：由 AI 驱动，通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外，Cursor 也是一款出色的编程工具，它是专为人工智能辅助编程设计的现代化集成开发环境（IDE），具有以下特点： AI 辅助编码，能帮助开发者更快速高效地编写代码。 提供智能的代码自动补全建议，加快编码速度。 能够实时代码分析，提供改进建议和错误检测。 支持多种编程语言，适用于不同类型的项目开发。 内置终端，方便执行命令和管理项目。 内置 Git 支持，便于版本控制和协作开发。 提供多种自定义主题选择，可根据个人喜好定制界面。 支持 Windows、macOS 和 Linux 等多个操作系统。 针对大型项目进行了性能优化，处理大量代码时仍能保持流畅。 支持多人实时协作编辑，便于团队开发。 每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自己的需求选择最适合的工具。更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。 如果您想下载 Cursor，可以通过 https://www.cursor.com/ 链接进入其产品主页，在右上角点击下载，下载后解压安装即可。

以下是为小学生推荐的一些 AI 工具： 1. 聊天对话类：Kimi、智谱清言等。 2. 图像类：Midjourney 等。 对于小学生来说，使用 AI 工具时需要在家长或老师的指导下进行，并且要注意合理控制使用时间，避免过度依赖。同时，也要关注工具的使用规则和安全问题。

以下是引导小学生使用 AI 工具的一些方法和示例： 1. 特色课程合作：可以像某小学一样，邀请专业的 AIGC 专家与学校合作。让大学生走进小学课堂，为小学生讲解 AI 工具，带他们试玩用 AI 工具设计的桌游，让小学生初步认识人工智能并尝试使用一些 AI 工具。 2. 课程内容设计： 设计 Q&A 环节，例如： 询问学生最喜欢哪一个 AI 应用及原因，引导他们思考技术对生活的影响和背后的原理，强调科技的多样性和创新。 探讨 AI 能否替代人类的艺术家或者作家，鼓励学生思考人类创造力与机器效率的关系，倡导对技术的负责任使用。 想象是否想要一个 AI 机器人朋友及希望它帮忙做什么，讨论与机器人交友和人类交友的不同，倡导理解技术的辅助角色。 思考如果 AI 可以帮忙完成家庭作业，希望它完成哪部分及原因，鼓励分享作业中的挑战，探讨 AI 的帮助和依赖的风险，强调将 AI 作为学习工具增强理解和效率。 3. 主课融入：在英语课等主课中逐步融入 AIGC 工具。对于初中以上的学生，开始时由老师带着使用，学生提出 prompt，老师做引导。例如在研究学校食堂食物浪费问题时，老师带着学生与 ChatGPT 对话获取信息，让 ChatGPT 为学生生成能懂的单词解释和例句，并用 AI 工具加工生词，生成题目、游戏或文章帮助复习单词。在英语辩论课上，尝试让学生自主使用 AIGC 工具做准备。