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哪款ai可以用于渲染模型

Answer

以下是一些可以用于渲染模型的 AI 工具和相关信息:

  • 在游戏领域,用于纹理生成的有 BariumAI(https://barium.ai/)、Ponzu(https://www.ponzu.gg/)和 ArmorLab(https://armorlab.org/)。
  • 在动画方面,涉足从视频中捕捉动画等领域的公司包括 Kinetix(https://www.kinetix.tech/)、DeepMotion(https://www.deepmotion.com/)、RADiCAL(https://getrad.co/)、Move Ai(https://www.move.ai/)和 Plask(https://plask.ai/)。

此外,在软件架构设计中,以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图等:

  • Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括相关视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。
  • Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。
  • ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。
  • Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。
  • Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。
  • draw.io(现称 diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种类型图表创建。
  • PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述性文本自动生成相关视图。
  • Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能。
  • Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。
  • Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

游戏中的生成式 AI 革命

一个3D模型看起来的真实程度取决于应用于网格的纹理或材质。决定将哪种苔藓、风化的石头纹理应用到中世纪城堡模型上,完全可以改变场景的外观和感觉。纹理包含了光线如何与材料反应的元数据(例如,粗糙度、光泽度等)。允许艺术家根据文本或图像提示轻松生成纹理,将极大地提高创意过程中的迭代速度。有几个团队正在追求这一机会,包括[BariumAI](https://barium.ai/)、[Ponzu](https://www.ponzu.gg/)和[ArmorLab](https://armorlab.org/)。动画创建出色的动画是游戏创作过程中最耗时、最昂贵、且最需要技巧的部分之一。减少成本并创建更真实的动画的一种方式是使用运动捕捉技术,即让演员或舞者穿上运动捕捉服,在特殊设置的运动捕捉舞台上记录他们的动作。我们现在看到生成性AI模型可以直接从视频中捕捉动画。这样做效率更高,原因有两个:一是它消除了需要昂贵的运动捕捉设备的需求,二是它意味着你可以从现有视频中捕捉动画。这些模型的另一个令人兴奋的方面是,它们还可以用来给现有动画应用滤镜,比如让它们看起来像是醉了,或变老,或变得快乐。涉足这一领域的公司包括[Kinetix](https://www.kinetix.tech/)、[DeepMotion](https://www.deepmotion.com/)、[RADiCAL](https://getrad.co/)、[Move Ai](https://www.move.ai/)和[Plask](https://plask.ai/)。关卡设计与世界构建

问:哪个AI工具可以画逻辑视图、功能视图、部署视图

在软件架构设计中,创建逻辑视图、功能视图和部署视图是常见的需求。以下是一些可以用于绘制这些视图的AI工具和传统工具:1.Lucidchart:这是一个流行的在线绘图工具,它支持多种图表的创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图。用户可以使用拖放界面轻松创建架构图。2.Visual Paradigm:这是一个全面的UML工具,它提供了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:这是一种开源的建模语言,专门用于企业架构。它支持逻辑视图的创建,并且可以与Archi工具一起使用,该工具提供了一个图形化界面来创建ArchiMate模型。4.Enterprise Architect:这是一个强大的建模、设计和生成代码的工具,它支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。5.Microsoft Visio:这是一个广泛使用的图表和矢量图形应用程序,它提供了丰富的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):这是一个免费的在线图表软件,它允许用户创建各种类型的图表,包括软件架构图。它支持创建逻辑视图和部署视图等。7.PlantUML:这是一个文本到UML的转换工具,可以通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等,从而帮助创建逻辑视图。8.Gliffy:这是另一个基于云的绘图工具,它提供了创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。9.Archi:一个免费的开源工具,用于创建ArchiMate和TOGAF模型,支持逻辑视图的创建。10.Rational Rose:这是IBM的一个UML工具,它支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。

艺术并未消亡,它只是由机器生成

生成性AI可以为[游戏](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)创建2D艺术、纹理、3D模型,并协助关卡设计。在营销中,它看似有望取代库存艺术、产品摄影和插图。我们已经看到它在网页设计、室内设计和景观设计中的应用。我们实际上才刚刚开始。如果一个用例需要创造性地生成内容,那么很难理解为什么生成AI不会颠覆它或至少成为这个流程的一部分。那么,这篇文章的要点是什么呢?尽管它在某种程度上集中于代码生成和图像生成,但我们怀疑这些结果更具普遍性。特别是,全面的创意努力——无论是视觉的、文字的还是音乐的——都可能在系统构建之前就被AI打破。除了我们以上使用的正确性论点外,将所有先前的艺术品组合和重新组合可能足以满足创意输出的实际范围。例如,音乐和电影行业历史上生产了无数流行专辑和电影的仿制品。完全可以想象,生成模型随着时间的推移可能有助于自动化这些功能。然而,Stable Diffusion和DALL-E 2产生的众多图像中引人注目的一点是,它们真的很好,并且真正有趣。可以轻松地设想一个AI模型产生具有吸引力和真实感的电影海报、广告和插图。

Others are asking
有什么可以通过文字生成流程图或其他图片的AI网址
以下是一些可以通过文字生成流程图或其他图片的 AI 网址: DALL·E:由 OpenAI 推出,可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion:开源的文生图工具,能生成高质量图片,支持多种模型和算法。 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。 您可以在 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: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 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。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
哪里可以学习最新AI
以下是一些学习最新 AI 的途径和建议: 1. 持续学习和跟进:AI 是快速发展的领域,新成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 2. 加入相关社群和组织:参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。例如“通往 AGI 之路”这样的中文知识库和社区平台,它汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯,还有丰富的学习资源、实践活动,并倡导开放共享的知识体系。 3. 参考学习日记:如《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其中提到适合纯 AI 小白的学习模式,即输入→模仿→自发创造。但需注意学习内容可能因 AI 发展而变化,可在相关社区发现自己感兴趣的领域,学习最新内容。 4. 利用免费开源资源:很多学习资源是免费开源的,充分利用这些资源进行学习。
2025-02-18
AI术语
以下是一些常见的 AI 术语: Forward Prediction:前向预测 Forward Reaction Prediction:前向反应预测 Fuzzy Logic:模糊逻辑 Fuzzy Neural Networks:模糊神经网络 GaBased Approaches:基于遗传算法的方法 Garbage In, Garbage Out:无用数据入、无用数据出 GasPhase Networks:气相网络 Gaussian Kernels:高斯核 GaussianType Structure Descriptors:高斯型结构描述符 General Intelligence:通用智能 Generalized Gradient Approximation:广义梯度近似 DataDriven Spectral Analysis:数据驱动的光谱分析 DataMining:数据挖掘 Database:数据库 DE Algorithm:差分进化算法 Deeplift:DeepLift 模型 Dendrogram:树状图 Density Functional Theory:密度泛函理论 DensityBased Spatial Clustering Of Applications With Noise:DBSCAN 密度聚类 Descriptor:描述符 DFT Calculations:DFT 计算 Dice Similarity:戴斯相似度 Differential Evolution:差分进化 Parametric Case:有参情况 Parametric Density Estimation:参数密度估计 Parametric Model:参数化模型 Parametric ReLU:参数化修正线性单元/参数化整流线性单元 Parse Tree:解析树 PartOfSpeech Tagging:词性标注 Partial Derivative:偏导数 Partially Observable Markov Decision Processes:部分可观测马尔可夫决策过程 Particle Swarm Optimization:粒子群优化算法 Partition:划分 Partition Function:配分函数
2025-02-18
零基础学习ai先学习哪一步
对于零基础学习 AI,您可以按照以下步骤进行: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,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,您将找到一系列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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,无论是零基础还是中学生,都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能。
2025-02-18
我想创业,花多少钱,能够搭建一个视频领域的AI模型
在视频领域搭建 AI 模型的成本因多种因素而异。对于创业者或小公司来说,这个领域存在一定的挑战。 腾讯的混元 AI 视频模型目前只支持文生视频,且已开源免费。 在模型供应商方面,不同供应商的特点和成本有所不同: 智谱 GLM4V 是通用视觉类大模型,为拍立得最早使用的模型,接口响应速度快,指令灵活性差一些,调用成本为 0.05 元/千 tokens。 阿里云百炼 qwenvlplus 也是通用视觉类大模型,是拍立得目前使用的模型,指令灵活性比较丰富,接口调用入门流程长一些,密钥安全性更高,调用成本为 0.008 元/千 tokens,训练成本为 0.03 元/千 tokens。 阶跃星辰是通用视觉类大模型,响应速度快,支持视频理解,输入成本为 0.005 0.015 元/千 tokens,输出成本为 0.02 0.07 元/千 tokens。 百度 PaddlePaddle 是 OCR 垂直小模型,文本识别能力补齐增强,私有化部署有服务费,API 调用在 0.05 0.1 元/次。 此外,获取高质量数据的难度较高,大厂在该领域的护城河深厚。大公司在争取大模型 API 客户方面更具优势,且开源大模型的发展可能会影响创业公司的业务。去年为大客户定制一个大模型的最高订单额可达 1000 万元,而今年则快速降到了百万元级别乃至更低。
2025-02-18
英文文章重点总结的AI
以下是为您总结的相关英文文章重点: 1. 每周一更新的 AIGC 领域内容,包括谷歌开源的新语言模型 Gemma 2B 和 Gemma 7B,采用与 Gemini 相同技术且质量更高;Stability AI 发布的新图像生成模型 Stable Diffusion 3,可生成图像和视频;Groq 公司利用新型硬件实现语言模型每秒 500 个 Token 的高速输出,速度比顶级运营商快 18 倍;还介绍了新的 AI 产品如视频风格转换平台 GoEnhance、将 Figma 设计转为 React 组件的插件、用于项目管理的工具 Kraftful 等,以及精选的几篇英文文章,如优化 Stable Diffusion XL 的方法、构建语言模型 Tokenizer 的教程、新模型 Sora 和 LAVE 等的应用。 2. 常见的文章润色 AI 工具包括: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,可用于多方面写作辅助;Quillbot 是人工智能文本摘要和改写工具;HyperWrite 是基于 AI 的写作助手和大纲生成器;Wordtune 是 AI 驱动的文本改写和润色工具;Smodin 提供 AI 驱动的论文撰写功能。这些工具涵盖了文章润色的各个环节,科研人员和学生可根据自身需求选择。 3. 除聊天内容外,可让 AI 总结整理各种文章(不超过 2 万字),如复制文章给 GPTs 总结。对于 B 站有字幕的视频,可通过安装油猴脚本获取字幕,将字幕文字内容复制给 GPTs 进行总结,总结完还可继续提问或探讨。
2025-02-18
哪款AI能自动根据文字匹配视频片段
以下是一些能够根据文字匹配视频片段的 AI 工具: 1. Synthesia、HeyGen AI、DID 等产品,可用于制作低成本的营销视频、企业宣传视频等,如 HenGen AI 还具备切换视频内语言以及将 Avatar 口型与视频相匹配的能力。 2. Invideo AI 能够在数十秒内将 Prompt 转换为视频,支持通过编辑器进行后期更改,其原理是 AI 生成脚本并匹配视频素材。免费账户无法去除视频上的水印。 3. 此外,在制作 AI 视频短片时,还会用到如生成音乐的 Suno、配音的 ondoku 等工具,后期合成主要使用剪映。
2025-02-09
哪款AI能自动根据文字匹配视频
以下是一些能够根据文字匹配视频的 AI 产品: 1. Synthesia、HeyGen AI、DID:可用于制作低成本的营销视频、企业宣传视频、培训课程,HenGen AI 还具备切换视频内语言以及将 Avatar 口型与视频相匹配的能力。 2. 诗云马良平台:早在 21 年就推出了给视频中模特换脸、切换语言的能力,方便电商营销商家进行产品的本地化推广。 3. 海螺 AI:其主体参考功能可以通过识别用户上传照片中的面部信息,生成拥有对应面部信息的主体形象,并根据文字 Prompt 生成该主体形象的视频画面。 4. Pika:非常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。 5. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以直接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。 6. 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。 7. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 8. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看: 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-09
哪款AI分析文档
以下是为您推荐的一些 AI 分析文档: 《》:由微软和领英联合发布,揭示了人工智能(AI)在工作场所的快速增长和深远影响。 《》:深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《》:指出企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本,尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 《》:强调数据处理应从模型为中心转向数据为中心,并突出向量数据库在提升模型服务能力中的核心作用。 《》:讨论了生成式人工智能的潜力和银行业对此的积极探索,并预测 AI 将在提高支付处理效率和创造新的收入流方面发挥关键作用。 《》:通过访谈 30 余位专家,分析了端到端技术的发展、主要参与者、驱动力和挑战。 《》:来自微软,指出英国拥有先进的科技行业和数字优势,但与其他国家相比领先优势有限,英国面临基础设施、数字技能和数字技术采用的瓶颈。 《》:聚焦于 AI Agent 开发管理平台市场,特别评估了火山引擎的 HiAgent 平台。 《》:强调了生成式人工智能(Gen AI)在商业和财务价值实现中的潜力,指出 Gen AI 应用的可靠性依赖于数据质量,而数据管理是实施 AI 的关键挑战。 《》 《》
2025-02-09
哪款AI软件,逻辑性最强,知识点最全面
目前市场上有多种 AI 软件在不同领域展现出较强的逻辑性和全面的知识点。以下为您列举部分示例: 医渡云病历分析系统:使用数据分析和自然语言处理技术,能够分析医疗病历,为医生提供辅助诊断建议,市场规模达数十亿美元。 讯飞听见会议总结功能:运用自然语言处理和机器学习技术,可自动总结会议发言内容,市场规模达数亿美元。 英语流利说纠错功能:借助自然语言处理和机器学习,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,市场规模达数十亿美元。 腾讯文档分类功能:通过数据分析和机器学习,自动分类办公文件,方便管理,市场规模达数亿美元。 美图美妆 APP:利用图像识别和数据分析,根据用户肤质提供美容护肤建议,市场规模达数亿美元。 喜马拉雅儿童版:采用自然语言处理和机器学习,为儿童生成有趣故事,激发想象力,市场规模达数亿美元。 汽车之家 APP:使用数据分析和机器学习,快速诊断汽车故障,提供维修建议,市场规模达数十亿美元。 顺丰速运 APP:凭借数据分析和机器学习,优化物流配送路径,提高物流效率,市场规模达数十亿美元。
2025-02-06
哪款智能简历好用
以下是一些好用的智能简历工具: 1. ResumeMatcher:这是一款 AI 驱动的开源简历优化工具。它能提供智能关键词匹配、深入分析见解,提升简历通过 ATS 筛选的几率。采用 FastEmbed 计算简历与职位匹配度,结合 textacy 提取核心术语,精准优化简历内容。相关链接: 2. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 3. Rezi:是一个受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 4. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 您可以根据自己的需要选择最适合您的工具。
2025-02-03
国内哪款AI应用在咨询解答方面比较好
以下是国内在咨询解答方面表现较好的一些 AI 应用: 1. 抖音搜索:是一个独立 App,增加了 AI 问答功能。字节旗下还有“豆包”这一国民级的 AI 应用入口。 2. 小红书: 点点:独立的 AI 搜索 App,基于小红书和少量外部数据,回答用户提出的攻略、美食、经验等问题。 问点点:小红书 App 内的 AI 问答页面,从检索框可以进入。 3. 作业帮智能辅导:为学生提供个性化学习辅导,使用机器学习、自然语言处理技术,市场规模百亿美元以上。 4. 法信智能法律咨询:解答法律问题提供法律咨询,使用自然语言处理、知识图谱技术,市场规模数亿美元。 此外,国内免费的大模型 APP 有 Kimi 智能助手(Moonshot AI 出品)、文心一言(百度出品)、通义千问(阿里云开发)。
2025-01-21
我是一个AI小白,我使用AI的主要目的是使用这些工具,简化我工作中费时费力的事情,比如:表格的制作,筛选数据;图片的抠图,渲染,产品的口播介绍;日常工厂管理文件的编写及执行步骤;工作手册及岗位绩效的编写;作业指导书的编写
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:
2025-01-30
AI 做产品渲染图的工具和企业内落地使用的流程和方案是什么
以下是关于 AI 做产品渲染图的工具和企业内落地使用的流程和方案的相关内容: 工具: 等工具可帮助品牌创建引人注目的产品照片。 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 企业内落地使用流程和方案: 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,处理大量数据,快速识别关键信息,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,提高搜索排名和可见度。 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自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:运用 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:借助 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:依靠 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:使用 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:依靠 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:利用 AI 分析不同的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,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:运用 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。
2025-01-17
为一张3层建筑渲染里面效果,请为我提供相关的提示词
以下是为您提供的 3 层建筑渲染效果的相关提示词: 视角:LowAngle(仰视)、3d isometric blueprint(3D 等轴测蓝图)、3D isometric model(3D 等轴测模型) 介质:abstract expressionist art style(抽象表现主义艺术风格) 镜头:superresolution microscopy(超分辨率显微镜) 灯光:ambient lighting(环境照明)、overhead lighting(头顶照明) 颜色:white(白色)、darkbrown(深棕色) 描述:classical realism(古典现实主义) 艺术家:Kazimir Malevich(卡齐米尔·马列维奇) 电影:2001 A Space Odyssey(2001 太空漫游)、Fantasia(幻想曲) 游戏:Age of Empires(帝国时代)、EarthBound(地球之旅) 画面精度:high detail(高细节)、hyper quality(高品质)、high resolution(高分辨率)、FHD,1080P,2K,4K18K 全高清.1080P,2K,4K,8K、8k smooth 8 流畅 渲染效果:Unreal Engine(虚幻引擎)、octane render(渲染器)、Maxon Cinema 4D 渲染器、architectural visualisation(建筑渲染)、Corona Render(室内渲染)、Quixel Megascans Render(真实感)、VRay V 射线、Behance、C4D、3D、blender、surreal photography(超现实摄影)、realistic 3D(真实 3D)、zbrush
2025-01-05
我想找一个关于建筑三维模型渲染的ai网站
以下为一些关于建筑三维模型渲染的 AI 网站: 1. 3dfy.ai:这是一家专注于将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司。其领导团队由计算成像领域资深专家组成,拥有近四十年综合专业知识。适用于数字内容创作者、艺术家、游戏开发者、动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业以及建筑和工程领域等。 2. HDAidMaster:云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索。 4. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范。 5. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现数据汇总与管理。 但需注意,每个工具都有其特定应用场景和功能,建议您根据自身具体需求选择合适的工具。
2024-12-24
帮我描述一段让AI生成未来绿色城市的描述词,图片要是OC渲染、超高品质,8K渲染
以下是一段让 AI 生成未来绿色城市的描述词,图片采用 OC 渲染、超高品质、8K 渲染: 未来绿色城市,一片生机勃勃的景象。城市中摩天大楼与葱郁的森林相互交融,建筑表面覆盖着绿色的植被,仿佛是从大地中自然生长而出。街道宽敞整洁,由可再生材料铺就,太阳能路灯照亮着道路。空中花园遍布城市的各个角落,五彩斑斓的花朵争奇斗艳。清澈的河流穿城而过,河面上倒映着蓝天白云和两岸的绿树。城市的交通系统高效便捷,无人驾驶的电动汽车在智能轨道上有序行驶。公园中,人们在清新的空气中休闲娱乐,孩子们在绿色的草地上欢笑奔跑。整个城市被一层柔和的光芒笼罩,展现出和谐、美丽与可持续发展的魅力。
2024-12-12
用Coze创建AI,能够通过文字生成图片或者视频或者动画或者渲染效果
以下是使用 Coze 创建 AI 的相关信息: 1. 注册 Coze 账号: 访问 Coze 官网,快速注册,开启智能之旅。 Coze 中文名扣子,字节跳动出品。 中文版:https://www.coze.cn/(支持大模型:kimi、云雀)——本次教程使用中文版 Coze。 英文版:https://coze.com/(支持大模型:chatgpt4)。 产品定位:新一代 AI 原生应用开发服务平台,Nextgeneration AI chatbot building platform。 2. 创建机器人: 登录 Coze,可使用抖音或手机号登陆,登陆后选择“创建 Bot”,然后起一个响亮的名字。 工作空间选“个人空间”即可。 小技巧:“图标”AI 可以自动生成,先在“Bot 名称”那里用文字描述想要的图标,图标生成满意后,再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 3. 制定任务的关键方法: 在开始设计和开发任何 AI Agent 之前,最关键的第一步是明确定义期望 AI 最终输出的结果。这包括详细描述期望获得的输出内容,如输出是文本、图像、音频还是其他形式的数据,输出的具体格式和结构是什么,确定输出内容的质量标准。 预估任务的可行性。 确定任务的执行形式。以 LearnAndRecord 的一篇文章为例,拆解其结构,基于此进行微调优化。值得注意的是,Coze 支持 Markdown 格式输出 AI 生成的内容,Markdown 作为轻量级文本标记语言,能够有效展示文本、图片、URL 链接和表格等多种内容形式。参照精读结构,评估任务的可行性,生成结果包括文字、图片(思维导图)、音频(原文音频)三类输出格式,前两者可直接用 Markdown 输出/嵌入,音频则需通过 URL 链接跳转外部网页收听。最后结合使用习惯,期望在输入一篇英文原文时,AI Agent 能够按模板要求,直接输出精读结果。
2024-11-09
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大模型产品对比
以下是对一些大模型产品的对比介绍: 智谱清言:由智谱 AI 和清华大学推出,基础模型为 ChatGLM 大模型。2023 年 10 月 27 日,智谱 AI 于 2023 中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。 模型特点:在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。更擅长专业能力,但代码能力有优化空间,知识百科稍显不足,是很有竞争力的大模型。 适合应用:场景广泛,可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及长文本记忆相关场景,在较复杂推理应用上效果不错,也适用于广告文案、文学写作。 其他大模型产品: OpenAI 发布 GPT4 科大讯飞发布星火 1.0 及升级至星火 3.0 百度发布文心一言 1.0 及升级至 V3.5 清华开源 ChatGLM 360 发布 360 智脑 1.0 及升级至智脑 4.0 复旦开源 MOSS 元语开源 ChatYuan 阿里云发布通义千问 1.0 及开源 Qwen7B 商汤科技发布商量 1.0 及升级至商量 2.0、商量 3.0 昆仑万维发布天工 1.0 出门问问发布序列猴子 华为发布盘古 3.0 西湖心辰发布西湖大模型 云从科技发布从容大模型 理想汽车发布 MindGPT OPPO 发布 AndesGPT vivo 发布 BlueLM 小米发布大模型 MiLM 元象科技开源 XVERSE13B Google 发布多模态大模型 Gemini 上海人工智能实验室开源 InternLM20B 百川智能发布 Baichuan2—Turbo 关于大模型在营销方面的应用: 大模型在实体类产品的营销标语生成上表现较好,虚拟类产品相对欠佳。可能是因为大模型训练数据中实体类语料多,更能调用已有知识加工,而虚拟类产品非标准品,大模型认识不足。 情绪价值在营销领域有很多用武之地,除快消商品外,很多产品的营销需要反复沟通,虚拟产品对感性成交依赖更大,大模型在这方面仍有很大发展空间。
2025-02-18
你的底层大模型用的是哪个?
目前常见的大型语言模型多采用右侧只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构,例如我们熟知的 ChatGPT 等。这些架构都是基于谷歌 2017 年发布的论文“attention is all you need”中提出的 Transformer 衍生而来,其中包括 Encoder 和 Decoder 两个结构。 大模型的特点在于: 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,一般用 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。 大模型之所以能有效生成高质量有意义的回答,关键在于“大”。例如 GPT1 的参数规模是 1.5 亿,GPT2 Medium 的参数规模是 3.5 亿,到 GPT3.5 时,参数规模达到惊人的 1750 亿,参数规模的增加实现了量变到质变的突破,“涌现”出惊人的“智能”。 大模型的预训练机制是指其“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的,预训练需要花费相当多的时间和算力资源。在没有其他外部帮助的情况下,大模型所知道的知识信息总是不完备且滞后的。
2025-02-18
怎么用大模型构建一个属于我自己的助手
以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法: 1. 在网站上构建: 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认,也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建: 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建,作为知识库问答系统,将大模型接入用于回答问题,若不接入微信,搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信,配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信,建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程:。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)、常用开源插件的安装应用。 注意事项: 微信端因非常规使用有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-02-17