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对于小白如何用 AI 开始学习图片设计，以下是一些建议： 1. 图像流搭建 创建第一个图像流：由于文本类型大语言模型无法直接生成图片，需要通过【技能】部分的图像流为文本大模型提供图像生成能力。为 bot 加入图像流时，要设定图像流名称以及描述（名称只能是英文）。 了解图像流节点的意义：图像流编辑界面左侧的工具栏集合了所有可能用到的功能，大致可分为智能处理工具（如“智能生成”“智能抠图”“画质提升”等）、基础编辑工具（如画板、裁剪、调整、添加文字等）和风格处理类工具（如风格迁移、背景替换等）。从基础编辑工具开始尝试，熟悉后再探索其他功能。右侧类似画布，可拖拽左侧工具或点击“+”拖放各种工具模块，工具之间可连接形成工作流程。 根据需求进行图像流设计：例如生成海报功能，在总结故事后，将完整的故事作为输入，对输入的故事进行一轮提示词优化，从自然语言转变为更符合文生图大模型的提示词，将优化后的提示词输入生图大模型，调整生图的基础风格和信息，输出最终的配图海报。 测试图像流。 2. 利用即梦 AI 生成海报 提示词：皮克斯风格，三宫格漫画：一只小狗，坐在办公桌前，文字“KPI 达标了吗？”。一只小狗，拿着一个写满计划的大本子，微微皱着眉头，文字“OKR 写好了吗？”。一只小狗坐在电脑前，文字“PPT 做好了吗？”。 实操教程： 打开即梦 AI：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 。 点击 AI 作图中的图片生成。 填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。 3. 进阶技巧和关键词 图片内容一般分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。 主题描述：可以描述场景、故事、元素、物体或人物细节、搭配等。描述场景中的人物时，最好独立描述，不要用一长串文字，否则 AI 可能识别不到。 设计风格：可找风格类关键词参考或垫图/喂图，让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成图片。对于某些材质的描述，关键词的运用有很多门道，需要针对某一种风格单独进行“咒语测试”。

以下是关于 AI 生成 PPT 的相关内容： 卓 sir 的制作流程：先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后将大纲导入 WPS 启用 WPS AI 一键生成 PPT，再让 chatPPT 添加动画，最后手动修改细节。其中，生成符合要求的大纲最费时间。 市面上大多数 AI 生成 PPT 的思路：AI 生成 PPT 大纲、手动优化大纲、导入工具生成 PPT、优化整体结构。 相关推荐：gamma、AIPPT、islide AI 等产品，其中 gamma 被认为在审美方面表现较好。 扩展阅读：《AI 生成 PPT 工具红黑榜，这三款千万别用》《AI+PPT 等效率工具的研报》 您可以根据自己的需求和喜好选择合适的方法和工具来生成 PPT。

以下是关于文生营销图 AI 的相关教程： Liblibai 简易上手教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的 Checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层：设为 2。 6. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了效果差。 10. 尺寸：根据喜好和需求选择。 11. 生成批次：默认 1 批。 Tusiart 简易上手教程： 1. 定主题：确定图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的 Checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. ControlNet：用于控制图片中特定的图像，如人物姿态等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 7. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了效果差。 11. 尺寸：根据喜好和需求选择。 关于【SD】文生图提示词： 1. 避免使用太大的数值，如 1920x1080，可能导致奇怪构图，可使用高清修复放大图像倍率，记住高宽比主要控制画面比例。 2. 调整好参数后生成图片，若质感不足，可添加标准化提示词，如：，绘图，画笔等，让画面更趋近于固定标准。

以下是一些生成 Logo 的 AI 产品： 1. Looka：这是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的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 制作器利用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，用户能拖放设计，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，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。 这些 AI 产品让无设计背景的用户也能轻松创建专业 Logo。使用时，用户可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得系列方案，并进一步定制优化至满意。 此外，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：https://waytoagi.com/category/20 。 在第六期“一起做个 LOGO 吧”活动中，活动时间为 2024 年 6 月 9 日至 2024 年 6 月 16 日。活动目标包括探索制作 LOGO 方法、创造独特生成技巧、制作代表学习成果的作品。参与方式为使用 SD 等 AI 工具出图并将作品发送至 SD 学社微信群。会创建在线文档收集作品，6 月 16 日举行群内投票选出前三名，注意事项包括确保设计原创、允许作品公开展示以及在截止日期前提交。 在 AI 制作游戏 PV《追光者》中，故事背景创作阶段结合 chatGPT 发散制作游戏世界观，引导 ChatGPT 用分镜形式描述，使用 new bing 共创细致的故事分镜。生图阶段利用 ChatGPt 制作 midjourney 提示词工具，进入 midjourney 绘图包括制作 logo。还统一了 MJ 风格描述词，建立 AI 描述词模板，运用 midjourney 尝试制作不同风格 logo，最后用 PS 合成。

以下是为您提供的 AI 学习路径： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。同时，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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您可以找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习，比如掌握提示词的技巧，这上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品进行创作，知识库中也有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验。 六、技术研究方向 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 七、应用方向 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是一些关于 AI 自动化和工作流编排的工具和方案： 1. RPA 软件：很早就出现在工作流编排领域，目标是使基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化，现在越来越多的 RPA 软件带上了 LLM。 2. ComfyUI：将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作模式，用户在流程编辑器中配置 pipeline，通过不同节点和连线完成模型操作和图片生成，其 DSL 配置文件支持导出导入，提高了流程的可复用性，降低了时间成本。 3. Dify.AI：工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处，定义了一套标准化的 DSL 语言，方便使用导入导出功能进行工作流复用。 4. Large Action Model：采用“通过演示进行模仿”的技术，检查人们与界面的互动并模仿操作，从用户提供的示例中学习。 5. Auto GPT/Agent/Baby AGI：基于 GPT4 语言模型的开源应用程序，用户输入目标后可自主执行任务、递归地开发和调试代码。能用于自动化任务、创建自主的 AI 代理、完成各种任务等，访问地址为： 。 此外，在工作流编排中还涉及到一些概念和技术： 1. 短期记忆和长期记忆：短期记忆将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习；长期记忆通过外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息。 2. 工具：学会调用外部不同类型 API 来获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。 3. 动作：大模型结合问句、上下文的规划、各类工具，最终决策出需要执行的动作。 4. Agentic Workflow 可以从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考，通过将复杂任务分解成较小步骤，融入更多人类参与到流程中的规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 但需要注意的是，Agentic Workflow 虽然美好，但使用的用户目前较少，可能是出现周期、工作流使用的上手难度等因素导致，并且在复杂流程上的开发并不是那么稳定可靠。

以下是关于 AI 量化交易的相关信息： Composer Trading 平台： 这是一个旨在改变个人创建和管理投资策略方式的平台。 提供由人工智能驱动的策略创建工具，用户可用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助创建策略。 自动化延伸到交易策略执行，自动处理交易和再平衡。 提供各种预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等，用户可立即投资。 强调数据驱动式交易方法，避免情绪或轰动影响。 作为经纪商，提供全自动交易执行，无佣金模式，通过简单固定月度订阅透明定价，用户可免费测试。 定制是关键特性，每个策略完全可编辑，用户可用无代码视觉编辑器修改、调整参数等。 支持回测，帮助用户学习并调整战略，计算费用、滑点及战术最终价值，提供潜在结果全面视图。 摊位信息： 摊位活动主题和内容：AI+交易，来定制专属于你的私人高级交易顾问。 背景：原本是 AIGC 创作者，希望将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问。认识到单纯迷信技术分析不可行，心态对个人投资者关键，新人不熟悉交易理论致命，成熟交易员在不熟悉行情下只能观望。借助 AI 分析行情，期望提高资金使用效率，多种策略配合提高胜率。 预训练大模型与金融量化： 大多数量化算法和大模型预训练的数据核心是公开量价数据，各家有少量独有数据，整体算法逻辑类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 作为大型系统工程，量化和大模型都需要大型计算集群，量化对性能和效率有极致追求，交易指令速度关键，大模型在 infra 层面的提升可优化训练效率。 细节在大型系统工程中重要，量化交易系统包含交易执行、风控等多方面，任何环节问题都会导致系统失败，大模型预训练从数据到评估包含大量细节，如数据清洗、配比、顺序、训练策略等对结果起重要作用。

在不好量化反馈的领域设计 reward model 可以参考以下方法： 推测 OpenAI 可能已经找到了一些非数理学科的 Reward 定义方法，并将这个方法通过 RL 拓展到更多领域。针对不好量化的领域，可以通过写一些文字类的判断标准或规则，让大模型读懂并遵循它，以此来作为是否给予 Reward 的标准，符合标准则 Reward 高，否则 Reward 低。例如，针对写作文，可以列出好文章的标准（结构清晰、文笔优美等规则），让大模型据此来给 Reward，如此就能拓展到很多领域。 可能需要分步骤，先用好给 Reward 的数理问题增强模型的复杂推理能力到一定层级，使其能看懂规则，然后再做那些不好量化 Reward 的领域。 需要注意的是，以上部分内容是猜测，没有依据。同时，ChatGPT 在进行 RLHF 时也存在一定的局限性，其思想还是基于符号 tokenize 在语言交互的范畴上来完成 RL 的，并通过额外训练一个 Reward Model 来进行奖励的反馈。

量化交易是一个大型的系统工程，具有以下特点： 1. 数据和模型方面：大多数量化算法的核心数据是公开的量价数据，预训练大模型的数据中最重要的也是公开数据，各家会有一些独有数据来源但占比不大。量化的整体算法逻辑和预训练模型结构类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 2. 计算集群和效率：量化和大模型都需要大型计算集群，上万张卡的互联是对Infra的极致挑战。量化对性能和效率有极致追求，交易指令速度尤为关键；大模型在infra层面的每一点提升都能带来训练效率优化和更快的实验反馈。 3. 细节关键：量化交易系统不仅有算法，还包含交易执行、风控等多个方面，任何环节问题都会导致系统失败；大模型预训练从数据到评估包含大量细节，如数据清洗、配比、顺序、训练策略等都对结果有重要作用。 在摊位信息方面，有“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的主题，其思路是将交易与AIGC相结合，为个人投资者提供辅助，同时指出心态和交易理论对交易的重要性，借助AI分析行情提高资金使用效率和胜率。 在产品推荐方面，Composer Trading 是一个由人工智能驱动的策略创建平台，允许用户用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助创建策略，提供预构建策略选择、全自动交易执行、无佣金模式、透明定价、定制和回测等功能。

以下是为您提供的关于量化投资工具的相关信息： 幻方时代： 算力军备竞赛： 2019 年，萤火一号，投入规模 2 亿元，GPU 数量 1100，算力水平相当于 4 万台 PC 算力。 2021 年，萤火二号，投入规模 10 亿元，GPU 数量 10000+，算力是萤火一号的 18 倍。 量化投资的范式革命： 技术特征包括全流程 AI 决策系统、实时处理 PB 级市场数据、自适应动态风控模型。 DeepSeek： 颠覆性技术架构：相关内容可通过获取。 震撼业界的里程碑： 2024.05，DeepSeek V2 引发行业价格战，一周后全部模型集体降价。 2024.12，DeepSeek V3 685B 超越 Llama3.2，训练成本 600 万美元（Meta 同级别 1/9），性能指标为 MTBench 8.7，MMLU 83.5。 AIGC Weekly53 中的量化投资工具： Composer Trading 平台： 是一个旨在改变个人创建和管理投资策略方式的平台。 提供由人工智能驱动的策略创建工具，用户可用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助创建策略。 自动化处理交易策略的执行和再平衡。 提供各种类别的预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等。 作为经纪商，提供全自动交易执行，无佣金模式，通过简单固定月度订阅透明定价，用户可免费测试。 具有定制特性，每个策略完全可编辑，用户可用无代码视觉编辑器修改策略、调整参数等。 支持回测，帮助用户学习并调整战略，可与基准或其他战略比较，计算费用、滑点以及战术最终价值，提供潜在结果全面视图。

以下是关于如何在量化交易中使用 AI 的相关信息： 1. Composer Trading 平台：这是一个旨在改变个人创建和管理投资策略方式的平台。它提供由人工智能驱动的策略创建工具，用户能用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助编辑器会创建策略，还能自动处理交易和再平衡。平台提供各种预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等，用户可立即投资。它作为经纪商，采用无佣金模式和透明定价，用户可免费测试。定制是关键特性，用户可使用无代码视觉编辑器修改策略、调整参数等，还能根据标准进行动态选择。回测可帮助用户学习和调整战略，并计算相关费用和潜在结果。 2. 预训练大模型与金融量化：大多数量化算法的核心数据和大模型预训练的数据中最重要的都是公开数据，各家也会有独有数据来源但占比不大，量化和大模型的整体算法逻辑类似。决定模型能力好坏的是大型系统工程能力，首先都需要大型计算集群，量化对性能和效率有极致追求，大模型在 infra 层面的提升能优化训练效率。其次，细节在大型系统工程中很关键，量化交易系统包含多个方面，任何环节问题都会导致失败，大模型预训练也包含大量细节。 3. 摊位信息：有一个摊位主题为“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”，其思路是将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问。认识到单纯迷信技术分析不可行，心态对个人投资者很关键，新人不熟悉交易理论更致命，成熟交易员也有局限。借助 AI 分析行情，期望在不熟悉市场时找到合适进场点，提高资金使用效率，多种策略配合提高理论胜率。

很抱歉，目前没有关于如何将自有的材料做向量化处理的相关内容。但一般来说，将自有材料进行向量化处理可以考虑以下步骤： 1. 数据清洗和预处理：清理和整理材料中的噪声、错误和不一致的数据。 2. 特征提取：根据材料的特点选择合适的特征，例如文本材料可以提取词袋模型、TFIDF 等特征。 3. 选择向量化方法：常见的有词向量（如 Word2Vec、GloVe 等）、文档向量（如 Doc2Vec）等。 4. 训练模型：使用选择的向量化方法和预处理后的数据进行训练。 由于缺乏具体的材料类型和应用场景等详细信息，以上步骤仅为一般性的指导，实际操作可能会有所不同。

以下是一些与 AI 炒股相关的信息和软件推荐： Stocked AI（https://www.stockedai.com/）：这是一个投资服务平台，提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成，利用人工智能预测下一天的股票收盘价。 需要注意的是，AI 炒股虽然具有一定的辅助作用，但并不能完全保证投资的成功和盈利，投资决策仍需综合多方面因素谨慎考虑。

目前国内 AI 炒股的工具相对较少。不过，博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 需要注意的是，AI Agent 应用仍处于探索阶段，其概念在市场上尚未达成共识，存在被滥用的现象。准确来说，AI Agent 指的是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用具有个性化的特点，能随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法，从而作出喜好预测，比如 Dot App 在对话中了解用户喜好，随后为用户推荐新的咖啡店。同时，AI Agent 能够自主完成任务，如 Auto GPT 可在用户输入目标后，自主执行任务、递归地开发和调试代码。此外，多 Agent 协作的应用也有，如斯坦福大学的 SmallVille（小镇）项目已开源，25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行日常生活，Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递，最终生成邮件内容给客户回复。 目前，AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有较长一段距离；另一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。

目前在 AI 领域，关于 AI 炒股有以下相关信息： 博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 元子进行了关于 AI 股票信息收集的相关工作，如搞投票、拆解或者有用排行榜等，同时提供了一些相关链接： 。 需要注意的是，目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有较长一段距离；一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。

以下是关于 AI 炒股助手的相关信息： 目前，AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品较少。AI Agent 指的是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用具有个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等特点。 在炒股方面，博主林亦 LYi 实现了某种程度上的多 Agent 协作能力。此外，Stocked AI 是一个投资服务，提供每日股票推荐，其推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 还有一个摊位信息提到“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”，其思路是将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问。但对于个人投资者而言，心态在交易中起着关键作用，单纯迷信技术分析提高胜率实现长期稳定盈利不可行，新人往往对交易理论不熟悉，多种策略配合或能提高理论胜率。

AI 炒股方面，目前有一些相关的应用和服务。例如 Stocked AI 是一个投资服务，它提供每日股票推荐，这些推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 博主林亦 LYI 开了一家员工全是 AI 的公司来自动炒股，在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。但需要注意的是，目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品相对较少。一方面高度智能化的 Agent 能力还需要进一步打磨，概念落地还有较长距离；另一方面 AI 和娱乐消费诉求的结合几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。在个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。

以下是为您推荐的一些 AI 炒股相关的软件： 1. Stocked AI（https://www.stockedai.com/）：这是一个投资服务，提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 需要注意的是，AI 炒股软件虽然能提供一定的辅助和参考，但股市投资存在风险，不能完全依赖软件的预测和推荐。在进行投资决策时，还需要结合自身的财务状况、投资目标、风险承受能力以及对市场的深入研究和分析。

很抱歉，目前没有关于“https://www.xingliu.art”这个网站以及“星流”AI 的相关确切信息，无法确定其所属。

以下是一些文生图的网站和相关信息： 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。 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。 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。 Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生图网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 此外，Stability AI 推出了基于 Discord 的媒体生成和编辑工具，文生图使用方法如下： 1. 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 2. 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 输入/dream 会提示没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，点击提交，会免费试用三天，三天后开始收费。 输入/dream 提示词，这部分和 MJ 类似。 和 MJ 手工输入参数不同，可选参数有五类： prompt（提示词）：正常文字输入，必填项。 negative_prompt（负面提示词）：填写负面提示词，选填项。 seed（种子值）：可以自己填，选填项。 aspect（长宽比）：选填项。 model（模型选择）：SD3，Core 两种可选，选填项。 Images（张数）：1 4 张，选填项。 完成后选择其中一张。 在 Stable Diffusion 中获取大佬咒语的方法：把照片导进去，它就能识别出来这张照片用到的咒语或者关键词。第一个是“PNG 图片信息”，把照片导进去，右边会自动弹出照片的信息，包括正面关键词、负面关键词，还有其他种子、大模型等信息。我们可以复制这一大串信息，来到“文生图”的页面，把全部信息粘贴到关键词的文本框中，然后点击“生成”按钮下面的第一个小按钮，SD 就会自动帮你把信息分配到合适的地方，用上一样的效果和模型。但有时导入照片后右边没有照片生成的信息，说明这张照片不是直接从 SD 下载下来的 PNG 格式的照片，此时可以用“标签器（Tagger）”来帮助生成照片的关键词。

以下为您推荐一些视频清晰度修复的 AI 网站： 1. https://www.topazlabs.com/topazvideoai ：Topaz Video AI 是一款用于消除视频抖动和运动模糊的插件，可提升画质、帧率等。解压对应文件后，右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件，导入处理好的视频进行操作。预设部分有放大视频、提升画质等功能，稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧，强度在 60 左右为宜。 2. Kraken.io ：主要用于图像压缩，但也提供免费的图像放大功能，能保证图像细节清晰度。 3. Deep Art Effects ：强大的艺术效果编辑器，通过 AI 技术能将图像放大并赋予艺术效果，支持多种滤镜和风格。 4. https://replicate.com/nightmareai/realesrgan ：基于 RealESRGAN 的图像超分辨率增强模型，可选人脸修复和调节放大倍数，但使用几次后收费。 此外，还可以通过以下方式进行视频清晰度修复： 使用 Photoshop Generative AI 功能，主要工具包括 Remove tool、Clone brush、Generative fill 以及 Neural filters。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1692751080973828468?s=46&t=F6BXooLyAyfvHbvr7Vw2g SD 图生图，重绘幅度小一点。 另外，新的视频修复与超分辨率工具具有画面缺失修补、模糊去除、清晰度提升（最高 4 倍超分辨率）等功能，同时支持去模糊、修复、超分任务，操作简便，仅需一张 13G 显存 GPU。项目地址：https://visionxl.github.io

以下是一些适合做 PPT 的 AI 网站： 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，如 GIF 和视频，网址：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 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，网址：https://www.mindshow.fun/ 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，网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，还有以下相关网站和应用： SlidesAI Decktopus AI Tome MagicSlides Presentations.AI Canva Simplified GlimmerAI Sendsteps Plus AI Microsoft 365 Copilot Canva Magic Design ChatGPT Beautiful.AI 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 《》 《》 相似问题包括： 有没有生成 PPT 的应用推荐，不用翻墙的 免费生成 PPT 的网站有哪些 推荐一款文字生成 ppt 的工具 免费 ai 制作 ppt 软件 推荐 3 款好用的 AI 制作 ppt 工具 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AGI 网站和飞书知识库存在以下区别： 1. 功能方面： AGI 网站提供和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、集合精选的提示词、呈现知识库精选内容等功能。 飞书知识库则更像是一个知识的存储和分享平台，包含 AI 工具的说明书、经验分享、实用秘籍等。 2. 使用方式： AGI 网站可以通过在网站首页直接输入问题得到回答，也可以加入飞书群@机器人。 飞书知识库通过点击飞书链接进入。 3. 内容呈现： AGI 网站的界面有左边的导航栏、上面的搜索框和中间的内容区。 飞书知识库的内容呈现方式类似于藏宝图。 总之，AGI 网站和飞书知识库各自独立但又相互关联，都是为了帮助用户更好地学习和获取 AI 相关知识。

以下是中央人民政府网站和工业和信息部网站 2020 2023 年期间发布的部分重要的国家层面与人工智能相关政策文件清单： 1. 互联网信息服务算法推荐管理规定（算法推荐规定），于 2023 年 3 月 1 日生效。 2. 互联网信息服务深度合成管理规定（深度合成规定），于 2023 年 1 月 10 日生效。 3. 生成式人工智能服务管理暂行办法（生成式 AI 办法），于 2023 年 7 月 13 日公布并于 2023 年 8 月 15 日生效。 4. 生成式人工智能服务安全基本要求（征求意见稿），于 2023 年 10 月 11 日公开征求意见，意见反馈截止日期为 2023 年 10 月 25 日。 5. 科技伦理审查办法（试行）（征求意见稿）（伦理审查办法（草案）），于 2023 年 4 月 14 日公开征求意见，意见反馈截止时间为 2023 年 5 月 3 日。 6. 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（征求意见稿），于 2024 年 1 月 17 日公开征集意见，意见反馈截止时间为 2024 年 1 月 31 日。 由于未能获取到 30 份相关政策文件，建议您通过中央人民政府网站和工业和信息部网站的搜索功能，以获取更全面和准确的信息。