企业标书模拟评分系统

以下是关于您提到的 AI 相关问题的回答： 生成 logo 的 AI 产品： 生成 Logo 的 AI 产品利用人工智能技术来设计和创造视觉标识。以下为您列举一些常见的产品： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，能根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 使用这些工具时，用户通常可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得一系列设计方案，并进一步定制和优化直至满意。您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具： 利用 AI 批量制作单词卡片： 1. 提示词编写：最外围核心是两个目的，一是生成符合要求的单词卡内容，二是将内容按对应位置填入 Excel 文件中。生成过程中先给基本示例，再根据不同生成内容限定规则。 2. 测试结果：输入五个单词可同时解析，效果有的稍差，可能因方法论不足，但大体格式符合要求。关于第二部分，内容按要求填入对应空格，但改变了一些设定，可能因兼容性问题，不过不影响使用，可复制粘贴。需上传压缩文件，rar 格式可能存在上传显示问题。 3. 批量产出：上传压缩文件，上传成功后点击完成套版，即可获得符合要求的单词卡片。记得留好原 Excel 的备份文件。

目前没有明确哪一个特定的 AI 专门用于做标书是最好的。做标书需要综合考虑多方面的要求和规范，包括但不限于对项目的理解、法律法规的遵循、商务条款的把握等。现有的一些通用型 AI 工具，如自然语言处理相关的模型，可以在一定程度上辅助您进行文字撰写、信息整理等工作，但仍需要人工进行审核和完善，以确保标书的质量和合规性。

用AI制作标书可以大大提高效率和精确度。以下是一个系统化的步骤指南，利用AI工具和技术来制作标书。 1. 收集必要信息 AI需要有足够的数据来生成标书。因此，首先需要收集所有相关的信息，包括项目背景、目标、时间表、预算、团队成员等。 2. 使用AI生成内容 以下是使用AI生成标书内容的详细步骤。 2.1 项目概述 提供项目的总体描述和目标。 提示词示例： “请生成一个关于的简要概述，包含项目的主要目标和预期成果。” 2.2 需求分析 描述项目的需求和背景。 提示词示例： “请撰写一段关于的需求分析，说明项目背景和需求。” 2.3 解决方案描述 详细描述你打算如何解决项目中的问题。 提示词示例： “请描述我们打算如何通过，并详细说明每个步骤。” 2.4 项目计划和时间表 提供项目的详细时间表和各阶段的计划。 提示词示例： “请生成一个详细的项目时间表，包含各阶段的任务和预计完成时间。” 2.5 预算和资源 详细列出项目的预算需求和资源分配。 提示词示例： “请生成一个项目预算表，包含各项开支的详细描述和金额。” 2.6 风险管理 识别和分析项目可能面临的风险，并提出相应的应对策略。 提示词示例： “请列出可能面临的主要风险，并提供相应的应对策略。” 2.7 团队和分工 介绍项目团队成员及其职责分工。 提示词示例： “请生成一个关于项目团队的介绍，包含每个成员的职责和分工。” 3. 使用AI工具生成标书 利用AI工具生成完整的标书文档。以下是一些常见的AI工具和平台。 3.1 GPT4 可以使用OpenAI的GPT4来生成各部分内容。 示例代码： ```python import openai 设置API密钥 openai.api_key = 'yourapikey' def generate_section: response = openai.Completion.create( engine="textdavinci004", prompt=prompt, max_tokens=1000 ) return response.choices.text.strip 示例：生成项目概述 prompt = "请生成一个关于新建社区中心的简要概述，包含项目的主要目标和预期成果。" project_overview = generate_section print ``` 3.2 Word或Google Docs自动化 可以使用Python的`pythondocx`库生成Word文档，或使用Google Docs API自动生成文档。 示例代码（生成Word文档）： ```python from docx import Document doc = Document 添加标题 doc.add_heading 添加项目概述 doc.add_heading doc.add_paragraph 保存文档 doc.save ``` 4. 编辑和校对 虽然AI生成的内容通常质量较高，但仍需要人工校对和编辑，以确保内容准确无误、符合要求。 5. 可视化和美化 使用图表和图片来增强标书的可读性和吸引力。可以使用工具如Excel生成图表，并嵌入到标书中。 6. 最终检查和提交 确保标书的所有部分完整且一致，然后生成最终的PDF或其他指定格式并提交。 总结 利用AI制作标书可以显著提高效率和质量。通过以下步骤：收集信息、使用AI生成内容、编辑校对、可视化和美化，以及最终检查和提交，可以确保制作出高质量的标书。

在建筑行业中，AI技术正在被用于提高标书制作的效率和质量。虽然可能没有专门只做标书的AI，但有多种AI工具和平台可以辅助完成标书相关的任务，包括但不限于： 1. 自然语言处理（NLP）工具：这些工具可以帮助理解和生成文本，用于自动填写标书中的标准文本部分。 2. 数据提取工具：AI可以帮助从各种文档中提取关键数据，如成本估算、项目细节等。 3. 模板生成器：一些AI平台能够根据输入的信息自动生成文档模板，包括标书。 4. 风险评估工具：AI可以分析项目数据，预测风险并提供风险缓解建议。 5. 合规性检查器：确保标书内容符合行业标准和法规要求。 6. 项目管理软件：集成AI的项目管理工具可以帮助规划和跟踪项目进度，确保标书的准确性。 7. 定制化AI解决方案：一些公司可能提供定制化的AI服务，专门为建筑行业的标书制作提供支持。 8. 文档审查工具：AI可以帮助检查标书中的语法错误、不一致性和其他潜在问题。 9. 报价和成本估算工具：AI可以帮助分析历史数据和市场趋势，以提供更准确的报价。 10. 协作平台：集成AI的协作工具可以帮助团队成员共同工作于标书项目，提高协作效率。 请注意，虽然AI可以大大提高标书制作的效率，但最终的标书质量还取决于人类专家的判断和决策。AI目前更多地扮演辅助和增强人类工作的角色，而不是完全替代。在选择AI工具时，应考虑其与现有工作流程的集成能力、准确性和用户友好性。

对一组对话进行分析和评分通常可以遵循以下步骤和依据： 1. 明确任务形式和要求：例如给定一组参考文档和问题，要求模型按照指定格式生成答案，问题包含多种类型。 2. 确定评测指标： 赛事主办方会根据选手提供的回答与参考答案进行对比，并根据关键字段命中情况进行评分。 关键词命中总次数表示在题目中命中 keylist 中元素的总次数（包括多小题）。 关键词总数表示 keylist 中定义的关键字段总数。 小题数指每个题目包含的小题数量。 得分：结果完全正确的回答得满分 1 分，部分正确则根据命中比例计算得分。 3. 示例参考：如在金融行业·大模型挑战赛中，对包含多个小题的多轮对话题目进行评测计算，根据每个小题的回答正确情况给出相应得分，最后计算总得分。 4. 非聊天场景的情绪分析：对于非聊天场景，如情绪分析，可以使用特定的提示，如让助手对语音数据中的情绪进行 110 的评分，并解释评分原因。 5. 问答对话场景：在类似智谱 BigModel 共学营的活动中，根据对问题的理解和准确回答能力、回答的真实性和有趣程度等方面进行评分，还可以使用特定的测试问题如弱智吧问题来评价提示词的生成效果。

大模型评分通常会根据不同的赛事或评估体系有所差异。 在金融行业的大模型挑战赛中，评测任务形式为给定一组参考文档和问题，要求模型按指定格式生成答案。赛事主办方会根据选手提供的回答与参考答案对比，并根据关键字段命中情况进行评分。评分公式涉及关键词命中总次数、关键词总数、小题数和得分等参数。例如在示例问题中，根据每个小题的回答正确情况计算得分，完全正确得满分 1 分，部分正确则根据命中比例计算得分。 在其他的大模型评估方面： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台，旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。地址：https://github.com/FlagOpen/FlagEval 。 CEval 构造了一个覆盖多个学科的中文知识和推理型测试集，并给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。地址：https://github.com/SJTULIT/ceval 。 SuperCLUElyb 是中文通用大模型匿名对战评价基准，以众包方式提供匿名、随机的对战，并发布了初步结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。地址：https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUElyb 。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式：alpaca_eval 和 alpaca_eval evaluate_from_model 。评测过程分为选择评估集并计算输出、计算 golden 输出、通过指定的自动标注器计算胜率等步骤。相对于人工标注，全自动化的 AlpacaEval 具有较低的经济成本和时间成本。

根据目前的测评报告，在国内大模型中，得分较高的有文心一言 4.0（API），其总分 79.02 分。在工具使用的测评中，智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内模型第一。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的第一名多次为文心一言 4.0。综合来看，国内大模型在不断进步，与国外模型的差距在逐渐缩小，但不同模型在不同方面的表现各有优劣。

在多轮开放式问题基准 SuperCLUEOPEN 测评中，国内模型中文心一言 4.0 的胜率国内最高，接近 30%。胜率超过 25%的国内模型还有智谱清言、通义千问 2.0 和 AndesGPT。 在 200 亿参数量级的开源模型中，Baichuan213BChat 的胜率排在首位。 在工具使用的测评中，国内模型中智谱清言表现不俗，取得了 83.78 的高分，排名国内第一。紧随其后的是文心一言 4.0、通义千问 2.0、Yi34BChat、AndesGPT 均有超过 70 分的表现。 综合来看，国内大模型中各有优势，具体的评分会因不同的测评维度和标准而有所差异。

以下是一些可能适用于为您的数字化看板评分的 AI 工具： 1. PlantUML：这是一个文本到 UML 的转换工具，能通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，有助于创建逻辑视图。 2. 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。 3. 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。 4. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包含逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，您应该考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

以下是关于自动化模拟操作的相关信息： 智谱的 AutoGLM 目前处于内测阶段，申请入口在智谱清言 APP 中，直接跟 AutoGLM 内测申请小助手对话提交申请即可。智谱将传统表单的提交通过 Tools 的方式做到了对话中，提升了体验。目前该应用只能在安卓设备上使用，因为数据的获取和操作是通过安卓的无障碍权限来控制的。无障碍服务是一套可以模拟操作的系统级别的 API，用户同意应用获取无障碍服务的权限之后就可以模拟操作，来控制用户的手机。无障碍被广泛用于抢红包、自动回复、一键获取权限等应用中。但开启无障碍服务后，可能会引起手机卡顿和存在隐私问题。登录 AutoGLM 后的第一件事是引导开启无障碍权限和悬浮球权限，权限授权正常后可进入首页。 GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手，能够像人类一样模拟通过鼠标和键盘进行网页浏览。它可以模拟人类浏览网页时的行为，如点击链接、填写表单、滚动页面等。通过视觉理解技术识别网页上的元素，目的是让 AI 能够自动完成一些需要人工操作的任务，从而提高工作效率。其主要特点包括视觉处理（支持程度有限）、自动标记（使用 JS DOM 自动标记器为 UI 元素分配数字 ID，支持 COCO 数据格式的导出）、鼠标和键盘操作（能够执行点击和输入字符操作），但目前不支持输入特殊键码、滚动、提示用户提供更多信息、记住与任务相关的信息等功能。 AI Agent 要做好的核心是 Tools，如果想让 Agent 变得有用，需要解决 Tools 的问题。像荣耀的手机自动驾驶、智谱的 AutoGLM 采用类似 RPA 的方式模拟人类操作，不用跟应用厂家直接对接。

以下是一些在模拟人声方面比较好用的工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 这是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ 这是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台的应用使用，能将文本转换为音频文件。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ 可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用。 此外，在制作 AI 短片时，不同工具对画面的处理能力不同，可组合使用。比如，Pixverse 擅长物体滑行运动，Runway 在真实影像方面质感较好，有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成，需要人物表情自然的画面可用 Pika 生成。 在创建 AI 伴侣方面，语音方面像 ElevenLabs 这样的产品可以赋予其声音，让您控制年龄、性别和口音。

以下是关于 AI 模拟真人配音的相关信息： 在游戏领域，声音和配乐是重要部分，已有公司用生成式人工智能生成音频。音效方面，虽有学术论文探讨相关想法，但能直接应用于游戏的商业产品还少。游戏互动性使其成为生成式人工智能的应用方向，可通过游戏参数实时模拟更真实音效，解决传统游戏中预先录制脚步声的繁琐和不真实问题。配乐对游戏很重要，但不变的音乐易令玩家厌烦，且难精确配合随机场景和动作。 2024 年内，AI 音频能力有长足进展，带感情的 AI 配音基本成熟。 Flawless 公司利用 AI 创建与原版电影一样沉浸和真实的唇形同步配音版本。 Suno 宣布即将推出从任何声音创作歌曲的新功能。

以下是为您推荐的模拟教学的 AI 工具： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 写作猫是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性，为文章的正负情感、情绪强度和易读性打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是得力的智能写作助手，能处理心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 智能创作助手，探索用 AI 技术提升写作者的写作效率和创作体验。 此外，还有更多 AI 写作类工具可以查看这里：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别） 在教育领域，以下 AI 工具也能发挥作用： 1. 像可以提供语言学习方面的帮助，如实时交流并对发音或措辞给予反馈。 2. 能够指导学生解决数学问题。 3. 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 4. 像 Grammarly、这样的工具能帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 5. 可协助创建演示文稿。 另外，HiDeepSeek 是一个让 AI 思维过程变得透明的工具，它能让 AI 在给出答案的同时展示思考过程，例如当老师使用它准备教案时，会先分析教学目标、思考学生可能遇到的困难，再逐步设计教学步骤。

以下是一些 AI 模拟面试的产品： 1. 智联招聘面试模拟功能：利用自然语言处理和机器学习技术，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 2. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 3. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 4. InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。

以下是一些使用 AI 生成的案例研究或模拟场景： 在 3D 模型生成中，AI 可直接完成可调整的 3D 粗模，提升美术工作流效率。 在游戏测试环节，AI 存在 3 大模拟场景，包括 AI 玩家模拟、AI NPC 和 AI 游戏模型测试，在优化环节承担改善角色动画等功能。 在游戏设计中，AI 依托自然语言生成用法生成角色与故事，训练智能 NPC。 在音乐与音效方面，AI 生成音乐有基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线，可用于游戏制作。 在测试用例方面，基于模型的测试生成有状态模型和场景模拟，如 GraphWalker、Spec Explorer 等工具，以及 Testim、Test.ai 等平台的应用示例。 在 AI+游戏场景中，有“从游戏截图升级到 KV 品质，AI 居然可以这样用！”“《LORA 模型训练超入门级教程》人人都可以当炼金术士”“人人可以做原画，如何运用 Midjourney+Stable Diffusion 进行角色原画设计”等案例。

以下是关于用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图的快速上手的 prompt、平台和教程： 平台：Tusiart Prompt 提示词： 用英文写您想要 AI 生成的内容，不用管语法，仅使用单词和短语的组合去表达需求，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 描述逻辑通常包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。 教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：按照主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：在生成内容基础上，寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，高阶技能可后续学习。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写您想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，中间用英文半角逗号隔开。 8. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 9. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 10. 尺寸：根据喜好和需求选择。 辅助网站： 1. http://www.atoolbox.net/ ：通过选项卡方式快速填写关键词信息。 2. https://ai.dawnmark.cn/ ：每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词。 3. https://civitai.com/ ：可抄作业，复制图片的详细参数用于生成。 下次作图时，可先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。

以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 工具和平台体验：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习：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. 实践项目参与：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。 对于新手学习 AI： 1. 概念了解：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支及联系。浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 2. 课程学习：在「」中找到为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，并争取获得证书。 3. 模块选择：根据兴趣选择特定模块深入学习，如图像、音乐、视频等。掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品并创作作品。可在知识库分享实践成果。 5. 产品体验：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用体验，激发对 AI 潜力的认识。

以下是为您整理的一些系统性学习 AI 的课程表： 清华创协独立开发｜AI 应用开发实训营 课程周期：2025 年 3 月 22 日 5 月 3 日 上课时间：每周六晚 19:00 21:00，共 7 次课程 授课地点：清华大学校内（具体地点后续通知） 第一期「AI 实训营」手把手学 AI |时间|主题|课程内容| |||| |01/07 20:00<br><br>必须了解的企业级 AI 应用开发知识点|阿里云百炼大模型平台全解析<br>企业级服务场景对号入座<br>百闻不如体验，实操方有感知| |01/08 20:00<br><br>更好用的文本知识库应用跟学，快速上手阿里云百炼|生态能力解析：手把手案例带做<br>服务场景透视：企业级案例应用<br>AI 机器人搭建：企业知识问答场景全覆盖| |01/09 20:00<br><br>更热门的多模态交互案例带练，实操掌握 AI 应用开发|阿里云百炼大模型多模态能力解析<br>商家运营场景&企业级解决方案分享<br>实践课堂：拍立得场景构建| 野菩萨的 AI 课程 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 希望以上课程表对您有所帮助。

以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤： 1. 硬件评估：您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡，基本满足部署要求。但需要注意，运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具：ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 3. 安装准备：如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求：根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如，如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹（lora）的需求，可能需要更高的配置。 请注意，以上步骤仅为参考，实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。

以下是从零基础系统学习 AI 类工具并熟练制作 AI 视频的步骤： 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。 另外，在使用 AI 工具时，以下是一些相关的资源和建议： 想出点子：最佳免费选项为4.0，但由于与互联网连接，必应可能更好。 制作视频：最佳动画工具为用于在视频中为人脸制作动画的。 同时，要注意深度伪造是一个巨大的问题，这些系统需要合乎道德地使用。

对于 AI 小白想要系统学习 AI 并应用于工作，您可以按照以下步骤从头开始： 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： 参考「」，其中有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，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。 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 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。 6. 参考他人的学习经验： 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，了解他人的学习模式和经验。比如作者采用输入→模仿→自发创造的模式，并且学习资源都是免费开源的。 总之，学习 AI 需要耐心和持续的努力，祝您学习顺利！