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TTS的最佳解决方案

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以下是关于 TTS 的一些最佳解决方案:

  • 在线 TTS 工具推荐:
    • Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ ,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。
    • Speechify:https://speechify.com/ ,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,用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。
    • 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。
    • 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。
  • TTS 音库制作和文本前端:
    • 录音文本收集:在一个语种的语音合成建设之初,可同步收集该语种对应的大文本。录音文本的选择一般遵循以下原则:
      • 音素覆盖:构建基础的文本前端,确保录音文本的音素或音素组合尽可能覆盖全。
      • 场景定制:根据通用或特定场景需求,确保相关内容有所覆盖,并与需求方紧密沟通。
      • 文本正确性:确保录音文本拼写无误,内容正确。
  • 照片数字人工作流及语音合成(TTS)API - 出门问问 Mobvoi:
    • 接口请求域名:https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 。
    • 接口请求频率限制:5 次/秒。
    • 可以将任意文本转化为语音,应用场景广泛,提供多种方言、发音人和风格,实时合成支持 SSML。

请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:推荐一下在线 TTS 工具

Text to Speech(TTS)是一种人机交互技术,它将文本转换为自然的语音输出。通过TTS技术,计算机可以通过模拟人类的语音来与用户进行交互,实现语音提示、语音导航、有声读物等功能。TTS技术在智能语音助手、语音识别、语音合成等领域广泛应用。在WaytoAGI的工具网站上有一系列推荐:https://www.waytoagi.com/sites/category/50以下是几个是编辑精选的工具:1.Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ElevenLabs Prime Voice AI是一款功能强大且多功能的AI语音软件,使创作者和出版商能够生成逼真、高品质的音频。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化,并能够根据上下文调整表达方式。1.Speechify:https://speechify.com/Speechify是一款人工智能驱动的文本转语音工具,使用户能够将文本转换为音频文件。它可作为Chrome扩展、Mac应用程序、iOS和Android应用程序使用,可用于收听网页、文档、PDF和有声读物。1.Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portalMicrosoft Azure Speech Studio是一套服务,它赋予应用程序能力,让它们能够“听懂、理解并与客户进行对话”。该服务提供了支持100多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外,它还提供了自定义的语音模型,这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。1.Voicemaker:https://voicemaker.in/AI工具可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许您创建自定义语音模型。Voicemaker易于使用,非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

TTS超全教程

在一个语种的语音合成建设之初,就可以同步收集该语种对应的大文本。大文本不仅仅可以筛选录音文本,还可以从中提取词条、统计词频、制作词典、标注韵律、构建测试集等等。录音文本的选择一般遵循以下几个原则:1.音素覆盖。这就要求在录音开始之前,就需要构建起来一套基础的文本前端,最起码要有简单的文本转音素(G2P)系统。大部分语种的字符或者字符组合会有较为固定的发音,比如英语中的h总是会发[h]的音,o总是会发[eu]的音,如果找不到公开、即时可用的文本转音素系统,可以根据规则构建。用于录音的文本要保持多样性,音素或者音素组合要尽可能覆盖全,可以统计音素序列中的N-Gram,确保某些音素或者音素组合出现频次过高,而某些音素或音素组合又鲜少出现。2.场景定制。如果是通用语音合成,需要确保百科、新闻、对话、高频词、基数词和序数词等数字串、包含常用外来词(如包含英语单词)的句子要有所覆盖;如果是特定场景,比如车载领域,则可以收集车载播报的常用话术、专业术语(比如油量、胎压等)、音乐名或歌手名、地名和新闻播报,在特定场景下,需要对业务有一定的理解,并且在一开始就要和需求方紧密沟通。3.文本正确性。录音文本确保拼写无误,内容正确,比如需要删除脏话、不符合宗教信仰或政治不正确的语句等。

照片数字人工作流及语音合成(TTS)API- 出门问问Mobvoi

1.接口描述接口请求域名:https://open.mobvoi.com/api/tts/v1接口请求频率限制:5次/秒出门问问语音合成技术(TTS)可以将任意文本转化为语音,实现让机器和应用张口说话。出门问问TTS技术可以应用到很多场景,例如,在视频APP中作为配音解说;小说App完成有声阅读,移动App语音播报新闻;智能设备语音提醒;车载导航语音合成的个性化语音播报等。出门问问TTS服务提供了普通话、台湾腔、粤语、四川话、东北话等多种方言,数百个发音人,上千种风格,满足客户在不同场景的选择需求。实时合成支持SSML,语法详见SSML标记语言。1.请求参数HTTP Method:支持POST请求调用参数及说明:

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推荐免费的tts公有模型站点,需要支持中文,克隆自己的声音
以下为您推荐支持中文且能克隆自己声音的免费 TTS 公有模型站点: GPTSoVITS: 只需 1 分钟语音即可训练一个自己的 TTS 模型。 5 秒数据就能模仿您,1 分钟的声音数据就能训练出一个高质量的 TTS 模型,完美克隆您的声音,且适配中文,界面易用。 主要特点: 零样本 TTS:输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 少量样本训练:只需 1 分钟的训练数据即可微调模型,提高声音相似度和真实感。模仿出来的声音会更加接近原声,听起来更自然。 跨语言支持:支持与训练数据集不同语言的推理,目前支持英语、日语和中文。 易于使用的界面:集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具,帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 适用于不同操作系统:项目可以在不同的操作系统上安装和运行,包括 Windows。 预训练模型:项目提供了一些已经训练好的模型,您可以直接下载使用。 GitHub: 视频教程: 需要注意的是,Stuart 模型存在一些问题: 语音生成基本功能方面: 支持的语音时长不超过 30 秒,超过 30 秒的需要特别修复。 某些 audio seed 在念某些语句时会丢失一些语句。 Refine 过程中有些字会被丢失,比如“儿童节”在大概率会被 refine 成“童节”,丢失一个“儿”字。解决方法是跳过自动 refine,以手动修改文本的方式来控制停顿。 即使同一个 audio seed,如果使用不同的语句分段方式,或者不同的 text seed,生成的音色也不是很稳定,会给人感觉不是同一个人的声音。 代码 Bug: uv_break 等提示词可能会在 refine 之后缺少,甚至有时候在有中括号的情况下也会被念出来。 没提供微调 SFT 的接口。 本模型特别申明:不支持商用,仅用于学术研究。在生成的语音内,作者加了听不见的噪音水印,可以很容易的被检测出来是他的模型生成的语音。ChatTTS 还没放出训练代码无法自己克隆声音,作者还只放出了 4w 小时训练的版本,确保这个模型的声音能被 AI 检测出来。作者还留着一个 10w 小时训练数据的版本。
2025-02-07
推荐免费的tts模型站点,需要支持中文
以下为您推荐两个免费的支持中文的 TTS 模型站点: 1. Fish Speech:语音处理接近人类水平,约十五万小时三语数据,对中文支持完美。开发者为 fishaudio,具有亿级参数,高效轻量,可在个人设备上运行和微调,适合作为私人语音助手。详细介绍及更多演示:https://xiaohu.ai/p/10779 ,GitHub:https://github.com/fishaudio/fishspeech 。 2. GPTSoVITS:只需 1 分钟语音即可训练一个自己的 TTS 模型,是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。5 秒数据就能模仿您,1 分钟的声音数据就能训练出一个高质量的 TTS 模型,完美克隆您的声音,完美适配中文。GitHub: 。
2025-02-07
chatTTS
ChatTTS 是一个用于对话的生成式语音合成模型,具有以下特点: 优势: 真实度和自然度惊艳。 有更好的韵律,能生成接近真人音色的语气语调。 对中文支持良好,中英混合也没问题。 可进行细粒度控制,能预测和控制如笑声、停顿和插话等韵律特征。 能自然流畅地语音合成,支持多说话人,同时提供预训练模型。 劣势: 推理速度慢,无法应用在实时语音场景,离线场景需大量后期修正工作。 对于阿拉伯数字、标点符号,refine 后效果不佳。 有时会出现不稳定情况,自动删除或增加一些内容,读绕口令时有卡顿。 在参数设置方面,常调整的参数主要是 Seed(种子数),不同的 Seed 对应不同的声音,目前较火的 Seed 为 2222。此外,输入文本时,除文字本身和控制符号外,还可控制笑声、停顿等副语言现象。 在使用时,对于 30 秒的音频,需要 4G 的显存。整合包增加了音质增强、批量处理、长文本切分等功能,Mac 版本默认绑定 8080 窗口,推出应用后需执行“lsof i:8080”得到程序的 PID 后 kill 程序,不然下一次启动会提示端口被占用。在输入文本准备生成时,可勾选音频增强和降噪进行进一步处理,增强后的音频会更清晰但处理时长会增加。生成的语音已达到“以假乱真”的程度,但为防止模型被用于诈骗等违法行为,作者在训练过程中添加了少量高频噪音,并压缩了音质。
2025-01-24
怎么做tts模型训练
以下是关于 TTS 模型训练的相关内容: 使用 GPTSoVITS 进行 TTS 模型训练: GPTSoVITS 是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。 只需 1 分钟语音即可训练一个自己的 TTS 模型。5 秒数据就能模仿您,1 分钟的声音数据就能训练出一个高质量的 TTS 模型,完美克隆您的声音。 主要特点: 零样本 TTS:输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 少量样本训练:只需 1 分钟的训练数据即可微调模型,提高声音相似度和真实感。模仿出来的声音会更加接近原声,听起来更自然。 跨语言支持:支持与训练数据集不同语言的推理,目前支持英语、日语和中文。 易于使用的界面:集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具,帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 适用于不同操作系统:项目可以在不同的操作系统上安装和运行,包括 Windows。 预训练模型:项目提供了一些已经训练好的模型,您可以直接下载使用。 GitHub: 视频教程: TTS 模型训练的音库制作和文本前端: 音频录制: 音频的录制对合成语音的表现较为重要,较差的语音甚至会导致端到端声学模型无法正常收敛。 用于训练的录音至少要保证录音环境和设备始终保持一致,无混响、背景噪音;原始录音不可截幅。 如果希望合成出来的语音干净,则要删除含口水音、呼吸音、杂音、模糊等,但对于目前的端到端合成模型,有时会学习到在合适的位置合成呼吸音、口水音,反而会增加语音自然度。 录音尽可能不要事先处理,语速的调节尚可,但调节音效等有时会造成奇怪的问题,甚至导致声学模型无法收敛。 音频的录制可以参考录音公司的标准,购买专业麦克风,并保持录音环境安静即可。 在音库录制过程中,可尽早提前尝试声学模型,比如音库录制 2 个小时语音后,就可尝试训练基线语音合成系统,以防止录音不符合最终的需求。 语料整理: 检查文本和录制的语音是否一一对应,录制的音频本身一句话是否能量渐弱,参与训练的语音前后静音段要保持一致,能量要进行规范化。 可使用预训练的语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)工具,或者直接根据语音起止的电平值确定前后静音段。 可以使用一些开源的工具,比如统一所有语音的整体能量,这将有助于声学模型的收敛。当然,在声学模型模型训练时,首先就要对所有语料计算均值方差,进行统一的规范化,但是这里最好实现统一能量水平,防止一句话前后能量不一致。 GPTSoVITS 实现 AIyoyo 声音克隆的步骤: 前置数据获取处理: 选择音频,开启切割。 有噪音时,进行降噪处理。 降噪处理完成,开启离线 ASR。 GPTSowitsTTS: 训练集格式化:开启一键三连,耐心等待即可。 微调训练:开启 SoVITS 训练和 GPT 训练。 推理:开始推理 刷新模型 选择微调后的模型 yoyo。 成功:出现新的 URL,说明您自己的声音微调完毕,然后可以进行使用。 声音复刻:开启声音复刻之旅,实现跨多语种语言的声音。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-24
目前最好的TTS是什么
目前,ChatTTS 是备受关注的 TTS 之一。 其优势包括: 真实度和自然度很惊艳。 有更好的韵律,能生成接近真人音色的语气语调,对中文支持良好,中英混合也没问题。 能够预测和控制细粒度的韵律特征,如笑声、停顿和插话等。 自然流畅的语音合成,同时支持多说话人,还提供预训练模型。 然而,它也存在一些劣势: 当前推理速度慢,无法应用在实时语音场景。用在离线场景,需要大量的后期修正工作。 对于阿拉伯数字、标点符号,refine 后效果不太好。 有时候会出现不稳定,自动删除或者增加一些内容在句子里,比如输入的内容是“你吃饭了没”,会莫名把句子改写一下变成了,“好吃,你吃饭了没”这种情况。 读绕口令也有人的那种卡顿(效果不稳定)。 另外,XiaoHu.AI 也表现出色,支持跨语言配音、语音克隆、情感控制等,表现优于现有 TTS 系统,提供对语音生成的多样性和情感控制,并允许局部编辑,实时可控编辑,支持对特定语音片段进行修改或替换。您可以通过以下链接获取更多信息: 更多案例: GitHub: 论文: 在线体验: 官方网站: PersonaTalk 也是字节跳动的 AI 配音模型。
2025-01-23
主流TTS-语音合成技术
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。
2025-01-07
在中国国内,AI编程最好的解决方案
在中国国内,以下是一些关于 AI 编程的较好解决方案: 1. 字节发布的全新 AI IDE:Trae。它具有免费无限量使用 Claude 的特点,但目前存在一些小问题,如无法及时调整 Prompt 模块等,不过随着产品的快速迭代有望得到修复。其官网为:https://www.trae.ai/ 。 2. MCP 理念:工具应适应 AI 的认知方式,让 AI 理解要做的事,然后自主寻找合适的工具和方法,而非按固定步骤执行。 3. 中国的一些模型在 LMSYS 排行榜上表现优异,如 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型,在数学和编程方面有出色表现。中国模型更注重计算效率,以弥补 GPU 访问限制,并有效利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求,改进 MoE 架构;零一万物更关注数据集建设。
2025-01-22
大模型应用解决方案
以下是关于大模型应用解决方案的相关内容: 零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱 客户介绍:零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日,是一家创新型的智能电动汽车品牌,拥有智能电动汽车完整自主研发能力,2023 年已位列新能源品牌销量前三。从 2017 年起,零跑汽车便与阿里云展开深度合作。近日,零跑汽车已对 OTA 功能完成大规模升级,携手阿里云首次在座舱场景中增加“语音大模型”功能,用于聊天、基础知识问答、文生图等场景,提升用户驾驶体验。 阿里云的解决方案: 接入通义大模型实现开放式语音交互:改变了传统的固定形式的问答模式,支持用户与零跑智能座舱进行开放式语音交互(闲聊场景),进行自然、连贯的多轮对话,可秒级响应,同时结合企业知识库和互联网知识库,满足用户多元化的需求。 基于语音调用通义万相实现秒级作图:零跑采用语音助手调用云端通义系列大模型,帮助用户通用语音调用通义万相实现文生图换壁纸,实现秒级作图,提升娱乐互动;支持语音查找如何使用汽车功能、规划路径等功能,丰富用户操作体验;知识库内容覆盖了零跑全系汽车知识和其他汽车品牌开放领域的信息。 基于百炼构建大模型应用架构:基于百炼平台,零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构,基于统一的大模型底座,实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代,降低大模型应用的创新门槛与成本。 RAG 提示工程(一):基础概念 大语言模型应用于实际业务场景存在的问题: 知识的局限性:模型自身的知识完全源于训练数据,对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题:大模型基于数学概率的文字预测,存在提供虚假、过时或通用信息等问题。 数据安全性:企业担心数据泄露,不愿将私域数据上传第三方平台训练。 RAG 的优势:可以让大模型从权威、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息,更好地控制生成的文本输出,用户可深入了解 LLM 生成结果的过程。并且,RAG 可以和微调结合使用,两者并不冲突。 七大行业的商业化应用 企业解决大模型落地难问题: 算力方面:国产芯片在软件适配度、稳定性方面不足,与英伟达显卡解耦能力弱。可以从协同化、模型小型化、再训练、融合计算四方面来解决算力矛盾问题。 价格方面:训练成本高、数据筛选难度大,千亿参数模型报价高昂,让很多客户望而却步。垂直大模型的数据生成规模小、场景易用、Chat 思维能力高。
2025-01-12
怎样利用自己现有的培训文档,制作一个AI agent可以担任系统分析员的工作,从文档中抽丝剥茧找出系统问题的根本原因和解决方案?
目前没有相关的培训文档内容可参考。但一般来说,要利用现有的培训文档制作一个能担任系统分析员工作的 AI agent 并从文档中找出系统问题的根本原因和解决方案,您可以考虑以下步骤: 1. 对培训文档进行详细的梳理和分类,提取关键信息,例如系统常见问题的特征、根本原因的类型以及可能的解决方案模式。 2. 利用自然语言处理技术,对提取的信息进行标注和训练,使 AI agent 能够理解和识别这些模式。 3. 设计有效的交互方式,让用户能够向 AI agent 清晰地描述系统问题,以便它能够准确地匹配和应用所学知识。 4. 不断测试和优化 AI agent 的性能,根据实际应用中的反馈,调整训练数据和算法,提高其准确性和实用性。
2025-01-10
人工智能在中小学教育中的解决方案
以下是人工智能在中小学教育中的一些解决方案: 课程内容设计: 对于三年级的孩子,在讲解“什么是 AI”时,先与学生互动,倾听他们对 AI 的理解,再用学生能理解的语言引出概念,比如“简单地说,就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术”,旨在激发学生的兴趣和好奇心。 设计 Q&A 环节,例如: 询问学生最喜欢哪一个 AI 应用及原因。 探讨 AI 能不能替代人类的艺术家或者作家,引导学生思考人类创造力与机器效率之间的关系。 想象是否想要一个 AI 机器人朋友及希望它帮忙做什么,讨论友谊的意义和 AI 能否模拟人类情感互动。 假设 AI 可以帮忙完成家庭作业,希望它完成哪部分及原因,同时讨论依赖技术的潜在风险。 个性化学习计划: AI 可以大规模部署个性化的学习计划,为每个学生提供一个“口袋里的老师”,理解他们独特的需求,并回答问题或测试技能。例如,有像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用已经在做实时交流并给予发音或措辞反馈的语言教学。 学科学习辅助: 有像 Photomath 和 Mathly 这样的应用指导学生解决数学问题。 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 作业辅助: 像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具帮助学生克服写作难题,提升写作水平。处理其他形式内容的产品如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 您可以通过了解更多相关内容。
2024-12-30
我想做图片相似度比对,是否有解决方案
以下是关于图片相似度比对的一些解决方案: 在 Stable Diffusion 中,可以使用【X/Y/Z plot】脚本来做参数对比。将 X 轴设置为提示词相关性,取值范围是 1 30(每次增加 5);Y 轴设置为重绘幅度,取值范围是 0 1(每次增加 0.2)。通过生成多张图片进行对比,发现提示词相关性在 6 11 中间为最佳,重绘幅度的大小可控制生成图与原图的相似度,如 0.4 时与原图较接近。还可以利用绘图功能进行局部修改,如增加红色眼镜、去掉衣服图案、更换人物头部等。 对于 MJ 绘图,加上简单的相机参数和写实风格,使用 MJ v 6.0 绘图,可根据需求调整图片比例。 图片裁剪可使用 PS 等工具,选择能完整分割所需部分的图片。 使用 InsightFaceSwap 处理图片时,输入“/saveid”上传原图,换脸操作输入“/swapid”,选择效果较好的图片,但注意插件每日免费使用次数。 最后利用 PS 把处理好的图片拼接回来。
2024-12-25
AI应用解决方案
以下是为您提供的 AI 应用解决方案: AI 应用主要涉及以下几个方面: 1. 辅助创作与学习: AI 智能写作助手,如 Grammarly、秘塔写作猫,利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作,可检查语法、拼写错误并提供改进建议,进行智能润色和内容创作辅助。 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划: AI 图像识别商品推荐,如淘宝拍照搜商品,通过图像识别和机器学习为用户推荐相似商品。 美食推荐平台,如大众点评智能推荐,基于用户口味偏好推荐美食。 旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警: AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理: 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,利用数据分析和机器学习提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易: AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。 此外,还有以下具体的 AI 应用: 1 20 中的部分应用: 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发,通过语音识别和自然语言理解技术,为不同需求定制专属语音助手,可控制智能家居、回答问题等。 Keep 智能训练计划,利用数据分析和机器学习技术,根据用户数据制定个性化健身方案。 81 100 中的部分应用: AI 菜谱口味调整工具,如下厨房口味调整功能,通过自然语言处理和数据分析,根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台,如英语流利说纠错功能,利用自然语言处理和机器学习技术,帮助语言学习者纠正错误。 总之,这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景,创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求,选择适合自己的项目进行创业。
2024-12-21
企业管理咨询顾问应用AI辅助工作的最佳实践
以下是企业管理咨询顾问应用 AI 辅助工作的一些最佳实践: 对于企业管理者: 1. AI 辅助决策:在小规模决策中运用 AI 分析工具,如利用其分析客户反馈或市场趋势数据,以此作为决策参考。 2. 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,助力团队成员在日常工作中有效利用 AI。 3. 流程优化:识别公司内可能受益于 AI 自动化的重复性任务,先从一个小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 4. AI 伦理和政策:着手制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 的应用符合伦理标准和法律要求。 对于商业顾问: 1. 工具服务小型企业:生成式 AI 对于小型企业是一个重要的应用场景,如 Sameday 可接电话并预约,Truelark 能处理短信、电子邮件和聊天等。 2. 特定类型企业的垂直化工具:出现了为特定类型企业工作流定制的工具,如 Harvey 和 Spellbook 帮助法律团队自动化任务,Interior AI 和 Zuma 在房地产行业发挥作用。 无论您属于哪个群体,与 AI 协作是一个学习过程。应从小处着手,保持好奇心和开放态度,将 AI 视为强大的工具而非完全依赖的解决方案。同时,始终保持批判性思维,您会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。
2025-02-06
AI阅读书籍的最佳实践是什么?
以下是关于 AI 阅读书籍的一些最佳实践: 1. 方法论萃取: 针对不同类型书籍的阅读和记忆方法进行分类,探讨共性方法论。 研究阅读和记忆的思维模型及小技巧。 思考如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍,通过目录大纲确定核心内容。 确定一本书的阅读次数和顺序。 考虑读书过程中做笔记还是读完后回忆做大纲。 探索如何教刚毕业的孩子学会有效读书。 根据上述问题的答案设计“书籍阅读助手”“催我读书”等 Prompt,并不断优化和迭代。 2. 成为博物学家: 了解各个领域的知识,在恰当的时候调用。 参考权威、准确、有框架、成体系且好读的推荐书单,如涵盖心理学、人工智能、经济学等 13 个学科的书单。 3. 批判性思考: 思考在哪些情况下使用和不使用 AI 辅助阅读。 避免将 AI 作为默认选项,例如在使用地图导航时,不应完全依赖,而应注重自身对环境的观察和记忆。
2025-01-31
帮我提供GPT最佳实践的内容
以下是关于 GPT 最佳实践的内容: 1. 提供参考文本: 要求 GPT 按阅读材料作答,不开放答。指示模型使用参考文本中的信息来组成回答,如果原文里找不到对应的信息,就让 GPT 说不知道,以避免瞎编。 为 GPT 提供参考文本可以帮助它以较少的虚构进行回答,减少错误,特别是当被询问奇特的话题、引用和网址时。 指示模型使用参考文本中的引用进行回答,可通过在所提供的文档中进行字符串匹配来编程验证输出中的引文。 2. 编写清晰的说明: 在询问中包含详细信息,多说一些内容,多提供一些信息,以获得更多相关答复,提高大模型回复的质量和丰富性。例如在请求列举思维模型、记忆抽象概念、了解提示词等场景中,提供更多细节和特定情景能得到更符合期望的回答。
2025-01-25
AI 营销最佳实践或案例
以下是一些 AI 营销的最佳实践或案例: 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践: 1. 品牌超级符号映射:根据品牌符号的模型训练和结构控制,用户输入丰富关键词可快速完成准确的超级符号主视觉。案例包括双 11 AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日 品牌符号系列海报。 2. 品牌 IP 形象 AI 生成:训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型,根据不同需求稳定输出定制化 IP 形象,还可形成素材库。案例有天猫 AI 玩行动 品牌联合海报、天猫双 11 出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用。 3. 传播&投放:案例有双 11 超级发布 品牌联合海报、媒介投放开屏海报。 4. 大促营销:通过 AI 生成图像或素材,结合平面合成及修正,确保符合品牌形象,精准表达营销活动主题,快速生成多个设计变体并迭代优化。案例包括淘宝天猫大促视觉、双 11 大促 横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒 新品联名。 AI 在活动策划中的应用案例: 1. 活动主题及内容生成:根据活动目标、参与者背景等信息,生成合适的活动主题和内容框架建议,例如通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 2. 邀请函和宣传文案生成:基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案,增强宣传效果。例如微软在 Build 大会上使用 AI 生成了 8000 多份个性化的邀请函。 3. 现场活动管理:利用计算机视觉、语音识别等辅助管理活动现场的人流、秩序等。例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 4. 虚拟助手:AI 对话系统作为虚拟活动助手,为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。例如 Replika 提供了智能的虚拟活动助手应用。 5. 活动反馈分析:自动分析活动反馈(文字、语音等),总结关键观点和改进建议。例如飞书和钉钉的会议总结功能。 6. 活动营销优化:基于参与者行为数据,优化营销策略,实现个性化营销。例如针对目标受众的定向广告投放等。 AIGC 商业视频落地经验分享: 1. AIPO 校园创投活动:10 月 20 号将在全国 20 多所高校举办线下 AIPO 模拟创业者和投资人的活动,校园大使确定举办校内线下活动的报名今晚 8 点半截止。 2. AI 商业片分享:邀请自媒体博主 EM7 和南柒老师讲解如何使用 AIGC 工具完成品牌方合作,包括实战项目、合作品牌、案例区分、制作流程等,并提及不同平台发作品的区别。 3. 品牌营销与营销的概念差异:品牌营销侧重于让用户记住品牌,加深大众记忆;营销则以销售和转化为目的,更着重于产品本身。 4. AI 在品牌广告中的应用案例:如伊利的黏土风格广告,通过特定元素复原运动员形象,属于品牌广告。 5. AI 在营销广告中的应用案例:某宝好物节的广告,旨在促进消费,属于营销广告。 6. AI 视频制作的突破与挑战:路特斯的广告在时间有限的情况下仍做出尝试和突破,早期 AI 技术下的视频存在一些痛点,后续不断改进。
2025-01-20
翻译 的最佳提示词
以下是关于翻译的最佳提示词的相关内容: 在星流一站式 AI 设计工具中,提示词用于描绘您想生成的画面,支持中英文输入。通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发)。启用提示词优化后,可帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 写好提示词要做到内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,例如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。还可以调整负面提示词,点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先,也可对已有的提示词权重进行编辑。此外,还有辅助功能,如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,删除所有提示词可清空提示词框,会员加速可加速图像生图速度,提升效率。 对于精通中文的专业翻译,有特定的 Prompt 最佳实践,如角色设定为精通简体中文的专业翻译,曾参与《纽约时报》和《经济学人》中文版的翻译工作,对于新闻和时事文章的翻译有深入理解。翻译时要准确传达新闻事实和背景,保留特定的英文术语或名字,并在其前后加上空格,分成两次翻译,先根据新闻内容直译,不要遗漏任何信息,再根据第一次直译的结果重新意译,遵守原意的前提下让内容更通俗易懂,符合中文表达习惯。 在 DALL·E 自动优化提示词中,提示词翻译应注意这些是简单的概念,而非完整的提示词,尽量从最后一个建议中获取灵感,而非完整的提示词。默认设置包括默认宽高比为正方形(1:1),默认风格为摄影,包括相机设置、摄影类型和设备。生成时要总是生成四张图像并提出四个新想法,同时避免使用违反服务条款的词语或概念,不侵犯任何人的版权,不在提示词中使用暗示或明确的图像,不强调或暗示任何不被认为是 G 级别的元素。
2025-01-15
推荐最佳的 PPT 制作提示词
以下是一些最佳的 PPT 制作提示词: 1. 主题聚焦:选择一个中心主题,围绕其设计每一张幻灯片,思考如何在每张幻灯片中体现该主题,如“创新”主题,思考“我如何在每一张幻灯片中体现创新的概念?” 2. 故事叙述:将 PPT 内容想象成一个故事,每张幻灯片是故事的一部分,自问“我的故事是什么?如何通过幻灯片讲述这个故事?” 3. 视觉元素:利用图片、图表和图标传达信息,例如“我如何使用图片来更好地表达我的观点?” 4. 颜色与字体:选择与主题和内容相匹配的颜色和字体,思考“这些颜色和字体如何影响观众的感受?” 5. 简洁表达:尽量在每张幻灯片中使用少量文字,突出关键信息,思考“如何用最少的文字传达最多的信息?” 6. 互动性:考虑在 PPT 中加入互动元素,如问答环节或观众参与的活动,自问“我如何在 PPT 中增加互动性,使观众更加投入?” 7. 案例分析:使用真实或假设的案例说明观点,例如“有没有一个具体的案例可以帮助解释这个概念?” 8. 对比与比较:通过对比和比较强调观点,思考“哪些元素或数据对比可以帮助强化我的论点?” 9. 未来视角:展示观点或提议对未来的影响,例如“五年后,这个概念如何改变我们的行业?” 10. 结论与行动:在 PPT 结尾清晰总结主要观点,并提供明确的行动指南,自问“观众在听完我的演讲后,应该采取哪些行动?” 此外,还有针对电商领域的 PPT 制作提示词,例如: 作者卓 Sir 提供的提示词,其擅长根据网络信息提炼重点并写成 PPT 大纲,了解国际及中国电子商务的发展,对各家电子商务网站细节清楚。若您的老师要求找到每种模式的电子商务网站并研究,他可以根据要求搜索各家网站的信息,基于信息和作业为您写出一份合格的 PPT 大纲。您可以参考
2024-12-10