Pika 中文版

Pika 是一个 AI 视频平台，您可以通过以下方式获取和使用： 1. 下载地址：您可以在 pika.art 进行下载和使用。 2. 功能特点： 使任何人都能将创意愿景变为现实。 具有先进的视频基础模型和轻松易用的创作产品，正在重新定义视频制作和编辑方式。 更新的 Pikaffects 具有多款变身特效，如变名画、变公主、变成婴儿时期等。用户上传照片，选择效果，即可完成变身视频。 对于奇幻感比较强的画面把控较好，会比较自然，但真实环境的画面比较容易糊，还有嘴型同步功能，对二次元友好。

PIKA 推出了特效工具 PIKAFFECT，它能够提供崩塌、溶解、瘪掉、魔术等特效处理，有助于创意视频的制作。关于 Pixverse 的特效玩法原理，目前所提供的内容中未给出明确的相关信息。

以下是与 pika.art 同类的产品： 1. Dora AI：使用一次 prompt 借助 AI 3D 动画生成强大网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 2. Bard（免费）：谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者，由谷歌的对话应用语言模型（LaMDA）提供支持。 3. Chat.DID（免费）：有史以来首个允许人们以人类方式与 AI 进行视频聊天的 APP，正在将“面孔”重新带回界面，现已进入测试阶段。

Pika 格式的创作方式如下： 访问网站：https://pika.art/home 支持文生视频、图生视频、视频生视频。 提示词使用中文、英文都可以。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、自动配音效、运镜控制、运动强度控制、帧数选择，支持 16:9、9:16、1:1、5:2、4:5、4:3 尺寸，可设置提示词关联性、种子值。 图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外，其他跟文生视频基本相同，另外多了唇部同步功能。 生成好的视频可以延长时间、放大，默认生成 3s 的视频。 关于 Pika 的使用： 打开 Discord，Pika 的生成视频频道在 Discord 上。点击邀请链接，加入频道：https://discord.gg/pika 生成第一个视频，5 分钟手把手入门： 选择一个作画的频道。 输入“/”+指令： /create 为文字生成视频指令。 /animate 为图片生成视频指令。 /encrypt_image 为图片+文字生成视频指令。 选择/create，文字生成视频，输入想要的内容描述即可。 选择/animate，图片生成视频，输入想要的图片，不能添加其他文字要求描述。 选择/animate，图片生成视频，message 处输入想要的图片，并在 prompt 处添加描述。 Pika 的常用指令参数： gs xx：引导比例，较高的值使其与文本更相关（推荐范围为 8 24）。 neg xxx：负面提示（指定在视频中不希望出现的内容）。 ar xx:xx：宽高比（例如 16:9、9:16、1:1、4:5）。 seed xxx：生成过程中增加一致性的种子数。 motion xx：所需运动强度（仅支持 0/1/2）。 fps xx：视频的帧率。 此外，关于 Pika 的使用及相关 prompt，MJ prompt 中，Role 为 MidJourney 图片生成大师。首先，完整输出< Initialization >中的内容进行自我介绍（例如，大师：您好，我是 MidJourney 图片生成大师……）。然后，接收用户发送的故事内容，并询问该段内容需要分几个镜头（例如，大师：请问需要分几个镜头呢？没有特别说明我可以自动帮您分镜）。然后，询问分镜中的人物外貌长什么样子。然后，询问照片幅度是什么样子的，默认是 16:9。然后，询问用户想要的画面风格，这个画面风格将会是贯穿整个分镜图片的画面风格。然后，使用英文输出分镜内容，如果某个分镜内容缺失了，要根据分镜上下文来进行补充。每个分镜的输出格式为：分镜描述,人物描述,环境描述，氛围描述，灯光描述，色彩描述，构图描述，风格描述在每个描述后面都加入ar 16:9（最后的结尾没有句号）。解释如下：分镜描述：描述这个镜头下的艺术表现手法，用华丽的辞藻来叙述。人物描述：描述故事主人公的性别、年龄、身高、体重、穿着衣服的外貌。环境描述：在这个分镜下，周遭环境是什么样子的。如果用户给出的内容没有提起环境内容，就需要大师自行补充环境内容。氛围描述：根据当前分镜词和用户提供的内容推理出氛围描述。灯光描述：例如，顶光的、雾气光、漫反射的、强对比的。色彩描述：例如，（色彩三要素）低饱和度的、颜色鲜艳的、花里胡哨的、强反射的、主色调、某种颜色是 accent color。

以下是一些实用的文字转视频网站： 1. SVD：如果您熟悉 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。 2. Runway：这是一款老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要注意的是，Runway 是收费的。 3. Kaiber：这是一款视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 4. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文字转视频网站可以查看这里： 此外，今年「最佳 AI 产品」类别的入围者中，还有一些相关产品，如： 1. Dora AI：用一次 prompt 生成网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 2. Bard（免费）：谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者。 3. Chat.DID（免费）：有史以来首个允许人们以人类方式与 AI 进行视频聊天的 APP。 另外，@pika_labs 即将发布支持生成高清视频的 Text to Video 1.0 版本。

Pika 和 Pixverse 等生成视频的平台生成的视频通常只有几秒钟，主要是由于以下几个原因： 1. 计算资源限制 生成高质量视频需要大量计算资源，尤其是当使用复杂的AI模型时。生成较长的视频会显著增加计算时间和资源消耗。因此，这些平台通常会限制视频的长度，以确保能够在合理的时间内生成高质量的视频。 2. 生成模型的限制 AI生成视频的模型（例如基于生成对抗网络 GAN 或 Transformer 的模型）在处理长序列数据时会面临挑战。生成短视频可以有效地减少模型训练和推理的复杂度，同时保持视频的质量和连贯性。 3. 用户体验 短视频更容易快速生成和查看，提升了用户体验。用户可以在较短的时间内获得结果，并根据需要进行调整和优化。此外，短视频更适合社交媒体和营销等应用场景，这些场景通常要求视频长度在几秒到几分钟之间。 4. 数据传输和存储 短视频文件较小，更容易进行数据传输和存储。对于在线平台来说，这有助于减少带宽和存储成本，提高平台的响应速度和可靠性。 5. 商业策略 许多平台提供生成短视频的免费或低成本版本，以吸引用户。如果用户需要生成更长的视频，可能需要购买高级订阅或额外的服务。这种商业策略有助于平台实现盈利。 示例平台：Pika 和 Pixverse Pika Pika 专注于自动生成短视频，通常用于快速生成营销视频或社交媒体内容。其生成的视频通常在几秒钟到几十秒之间，以便快速满足用户需求并适应平台限制。 Pixverse Pixverse 也采用类似的策略，生成的短视频主要用于展示AI生成视频的能力和效果。短视频易于快速查看和分享，适合宣传、教育和社交媒体等应用场景。 解决方案和建议 如果你需要生成更长的视频，可以考虑以下方法： 1. 分段生成：将长视频分成多个片段，分别生成每个片段，然后使用视频编辑工具将这些片段拼接在一起。 2. 高级订阅：查看平台是否提供高级订阅或付费服务，允许生成更长的视频。 3. 本地生成：使用本地高性能计算设备和开源视频生成模型，如 Deep Learning for Video Generation and Classification 的库，来生成更长的视频。 4. 调整参数：在平台允许的范围内，尝试调整生成参数，看看是否能生成稍长的视频。 通过这些方法，你可以克服生成视频长度的限制，创建更长、更连贯的视频内容。

Coze 中文版和英文版主要有以下区别： 1. 支持的大模型不同：中文版支持 kimi、云雀；英文版支持 chatgpt4。 2. 网址不同：中文版网址为 https://www.coze.cn/；英文版网址为 https://coze.com/。 3. 产品定位相同，均为新一代 AI 原生应用开发服务平台，即 Nextgeneration AI chatbot building platform。 4. 在使用过程中，如创建机器人的具体操作流程等方面可能存在细微差异，但具体情况需根据实际使用体验确定。

以下为您推荐一些中文版的 AI 编程助手及编程工具： 1. AIXcoder：是 AI 驱动的编程助手，支持 Java、Python 和 JavaScript 等语言，提供自动任务处理、智能代码补全等功能，目前只有中文版，价格暂无信息。 2. Windsurf：提出了 Agent IDE 这种新的开发范式，Cascade 功能对应 Cursor Composer，在体验上有提升，包括深入理解现有代码库等，但有程序员反馈其 tab 自动补全不如 Cursor。 希望这些推荐对您有所帮助。

以下是为您找到的与“Attention is all you need”相关的内容： 相关链接：https://research.google/pubs/pub46201/ 相关介绍：Transformers 于 2017 年被引入，在语言理解方面有重要应用。相关网页包括： https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html https://en.wikipedia.org/wiki/Transformer_:~:text=Transformers%20were%20introduced%20in%202017,allowing%20training%20on%20larger%20datasets. 此外，还为您提供了其他一些 AI 相关的资源： 生成式人工智能简介相关： The Power of Scale for ParameterEfficient Prompt Tuning:https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64aPaper.pdf Google Research,2022 & beyond:Language models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlLangu ageModels Accelerating text generation with Confident Adaptive Language Modeling:https://ai.googleblog.com/2022/12/acceleratingtextgenerationwith.html Solving a machinelearning mystery:https://news.mit.edu/2023/largelanguagemodelsincontextlearning0207 What is Temperature in NLP?https://lukesalamone.github.io/posts/whatistemperature/ Bard now helps you code:https://blog.google/technology/ai/codewithbard/ Model Garden:https://cloud.google.com/modelgarden Autogenerated Summaries in Google Docs:https://ai.googleblog.com/2022/03/autogeneratedsummariesingoogledocs.html GPT4 官方技术报告的参考文献： Rewon Child,Scott Gray,Alec Radford,and Ilya Sutskever.Generating long sequences with sparse transformers.arXiv preprint arXiv:1904.10509,2019. Markus N.Rabe and Charles Staats.Selfattention does not need omemory.arXiv preprint arXiv:2112.05682,2021. . Dan Hendrycks,Collin Burns,Steven Basart,Andy Zou,Mantas Mazeika,Dawn Song,and Jacob Steinhardt.Measuring massive multitask language understanding.Proceedings of the International Conference on Learning Representations,2021. Dan Hendrycks,Collin Burns,Steven Basart,Andrew Critch,Jerry Li,Dawn Song,and Jacob Steinhardt.Aligning AI with shared human values.Proceedings of the International Conference on Learning Representations,2021. Alec Radford,Jeff Wu,Rewon Child,David Luan,Dario Amodei,and Ilya Sutskever.Language models are unsupervised multitask learners.2019. Alec Radford,Karthik Narasimhan,Tim Salimans,and Ilya Sutskever.Improving language understanding by generative pretraining.2018. Ashish Vaswani,Noam Shazeer,Niki Parmar,Jakob Uszkoreit,Llion Jones,Aidan N Gomez,Łukasz Kaiser,and Illia Polosukhin.Attention is all you need.NeurIPS,2017. Paul F Christiano,Jan Leike,Tom Brown,Miljan Martic,Shane Legg,and Dario Amodei.Deep reinforcement learning from human preferences.Advances in Neural Information Processing Systems,30,2017. Claude 官方提示词（含 API Prompt）中的俗语解码员相关：您的任务是提供一个清晰的解释，说明用户给出的俗语或谚语的含义和起源。简明扼要地解释它的比喻意义，以及它在对话或写作中的典型用法。接下来，深入探讨这个短语的起源，提供历史背景、文化参考或词源信息，解释这个俗语或谚语是如何产生的。如果有任何有趣的故事、轶事或理论与起源有关，也要包括在内。旨在全面理解这个俗语或谚语的含义和背景。

以下为一些前沿、齐全且好用的写教案的中文版 AI 网站及相关资源推荐： B 站 up 主「PAPAYA 电脑教室」的 Python 入门课，其很多课都很棒且完全免费。 对于大模型的讲解，Andrej Karpathy 讲得很好，油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g ，B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 。 资料库方面，推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的飞书文档「?通往 AGI 之路」，这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远第一时间更新，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 。 对于初学者，以下课程也可供参考： 微软的 AI 初学者课程：https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ ，发布日期 2023/02/10 。 AI for every one（吴恩达教程）：https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6 ，发布日期 2023/03/15 。 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）：https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/ ，发布日期 2023/05/01 。 谷歌生成式 AI 课程：目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e 。 ChatGPT 入门：目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 。

目前免费且专业的中文版 AI 修图工具相对较少。一些常见的修图工具可能会有部分 AI 相关的功能，但可能并非完全免费或专业。您可以关注一些图像处理软件的官方网站，了解其是否推出了相关的免费且专业的 AI 修图服务。

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