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光遇游戏与ai的融合

Answer

光遇游戏与 AI 的融合可以体现在以下几个方面：

  1. 生成式 AI 在游戏中的应用：
    • 微处理器速度更快、云计算和计算能力更强，具备建立大型神经网络的潜力，可识别高度复杂领域的模式和表征。
    • 能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格，动态调整游戏难度，如增加或降低敌人的数量和强度、改变游戏环境等。
    • 不断收集玩家数据，使 NPC 和游戏系统更适配玩家水平。
  2. AI 制作游戏相关内容：
    • 如利用 AI 辅助制作游戏宣传片，包括使用 ChatGPT 构思背景世界观、MJ 绘图、SD 重绘、制作深度图以及视频、AI 抠图、尝试制作背景音乐等。
  3. AI 带来新的游戏：
    • 许多开发者将 AI 作为游戏玩法的一环，如 2023 年 Genfun.ai 和 Meshy 联合制作的《Soul Chronicle》，实现了实时 3D+AIGC+UGC，能实时生成角色皮肤。
    • 2024 年 Bitmagic 推出的《Roleverse》平台，可使用提示在游戏内定制角色，并对角色和游戏世界进行编辑。
  4. AI 促进游戏产业变革：
    • 为游戏行业提供新的增长空间，成本、效率和质量同步上升。例如 2023 年我国游戏市场实际销售收入增长，用户规模也有所增加。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

生成式AI在游戏领域的机会（市场假设+预测）

当然，人工智能在游戏中并不新鲜。即使是早期的游戏，如雅达利的《Pong》早就有计算机控制的对手和玩家进行对战。(笔者注：游戏开发商雅达利，创办时期在微处理器诞生后不久，在1972年推出首款街机Pong，奠定街机鼻祖地位。1974年，苹果的乔布斯加入雅达利，负责开发电子游戏)然而这些计算机中的虚拟对手和我们今天讲的生成式人工智能并不一样，这些计算机对手只是游戏设计师精心设计的脚本程序，它们确实模拟了一个人工智能的对手，但它们不能学习和迭代，水平和编写它们的工程师一样。那么，生成式AI和游戏的结合，技术底层有哪些变化？微处理器的速度更快，云计算和各种计算能力更强，具备建立大型的神经网络的潜力，可以在识别高度复杂领域的模式和表征。（Thanks to faster microprocessors and the cloud.With this power,it’s possible to build large neural networks that can identify patterns and representations in highly complex domains.笔者注：这里的意思是越来越快的微处理器单体能力乘上云计算的规模化系数，使建立能够支持复杂的模式识别，啥是模式识别？模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分）本篇文章主要两部分：第一部分，包括A16Z对游戏领域生成式AI的观察和预测；第二部分，包括A16Z是我们对游戏+生成式AI领域的市场生态：Market Map，这部分概述了各个细分市场，指出了每个细分市场的主要公司。

AI制作游戏PV《追光者》——制作流程与收获

导语：AIGC相关的工具以惊人的速度在发展，经过一段时间的探索，作为游戏动效设计师，AI会如何影响到我的工作？如果把我的工作内容分为“做什么”和“怎么做”的话，答案是：Al可以取代“怎么做”的部分，当已经决定要实现什么功能时，与Al合作可以加速实现过程，也补足我们的短板，但是，Al无法替代的是“做什么”的阶段。正因为这点，我们可以和AI合作，创造出更好的结果。利用AI辅助我们做一条游戏宣传片，打造一种全新的创作流程，本文将简单介绍这部作品的制作流程。本文授权转载自追光小队的文章《AI"全"流程制作游戏宣传片《追光者》——制作流程与收获》，未经授权禁止转载[heading2]一、作品介绍[content]作品描述：作品的灵感来源于《艾尔登法环》、《黑神话悟空》等游戏开场片，同时希望能加入一些佛教的元素在里面。故事的原型来自于历史1193年突厥人突袭那烂陀寺，大批僧侣逃往西藏避难，印度佛教遭到了重创。本次结合chaGPT，发散制作了一个游戏背景世界观，MJ绘图、SD重绘，制作深度图以及视频、AI抠图，Aive尝试制作背景音乐，微软AI制作旁白。整个作品除了撰写故事框架外，生图以及后期还有配音大概用了7天时间制作。团队名称：追光小队作品展示：[追光者.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Ua33bhsQgoCe1ExptgMcd2S6ndc?allow_redirect=1)[heading2]二、制作流程[heading2]2.1前期脑暴拉片[heading2]2.2风格参考情绪版

2024年度AI十大趋势报告：AI如何影响文化产业

AI能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格，同时动态调整游戏难度，增加或降低敌人的数量和强度，改变游戏环境等；不断收集的玩家数据，还能使NPC和游戏系统更加适配玩家水平。同时在游戏运营过程中，AI客服和AI分析也是提升玩家体验的重要⼀环。2、AI带来新的游戏我们关注到，许多充满灵感的开发者正在尝试将AI作为游戏玩法的⼀环，这正是游戏行业从AI+⾛向AI原生的表征之⼀。2023年Genfun.ai和Meshy联合制作的游戏《Soul Chronicle》，在当时是首款实时3D+AIGC+UGC的MMO⼿游。最大突破是首先制作出了⼀种与游戏完美融合的3D AIGC技术，在游戏中可以实时生成角色皮肤。2024年Bitmagic释出了他们推出的能直接创建“游戏世界”的平台——《Roleverse》的最新成果，在平台内可以使用提示在游戏内定制角色，对角色进行缩放、挤压和拉伸，也可以轻松地对游戏世界进行编辑。△图：《Soul Chronicle》（左）和《Roleverse》（右）3、AI促进游戏产业变革AI技术在游戏开发中的应用逐渐落地，为游戏行业提供了新的增长空间。《2023中国游戏产业报告》表明2023年我国游戏市场实际销售收入为3029.6亿人民币，同比增长13.95%；截至2024年11⽉，累计收入已达2681.16亿元，市场回暖力度加强。同时自2022至2023年，中国游戏用户规模达到6.68亿，同比增长0.61%，也是自2020年增长率放缓以来的首次进步。不能忽视的是，AI在游戏开发中的逐渐落地为游戏行业提供了新的增长空间，成本、效率和质量同步上升的时代已来。二、AI+影视：AIGC工具掀起内容生产革命

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langchain 大白话解释一下给我听
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架。它能简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程，提供了一系列工具、组件和接口，让创建由大型语言模型和聊天模型支持的应用程序更轻松。 其核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用，链则是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 主要特点有： 1. 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，方便开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 2. 提示模板和值：支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 3. 链：允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。 4. 代理：支持构建代理，能使用语言模型做决策，并根据用户输入调用工具。 LangChain 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，能与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。它旨在为开发人员提供强大工具集，构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。
2025-02-08
告诉我最新的国际ai资讯（比如从2024年有什么ai被发明了，国际上一共有什么大的ai公司，中国的ai发展的怎么样了（deepseek怎么样））
以下是为您整理的最新国际 AI 资讯： 2024 年 2 月 5 日：百度智能云成功点亮昆仑芯三代万卡集群，这是国内首个正式点亮的自研万卡集群。 在 Lex Fridman 的播客中，Dylan Patel 和 Nathan Lambert 深入探讨了中国的 DeepSeek AI 模型，特别是 DeepSeekV3 和 DeepSeekR1。Nathan 强调 DeepSeek 是最开放的模型之一，采用 MIT 许可，鼓励商业用途，推动行业走向开源。 2025 年 AI 语音助手研究显示，语音技术是 AI 应用的关键，企业和用户都将受益。2024 年将是语音助手快速发展的时期，技术不断升级，市场竞争加剧，涌现出多种创业公司。未来，AI 语音将成为服务的“万能钥匙”，应用场景广泛，从医疗到教育，推动行业变革与创新。 2024 年 1 月 17 日：随着预训练技术遭遇瓶颈，GPT5 迟迟未能问世，从业者开始从不同角度寻找突破。以 o1 为标志，大模型正式迈入“PostTraining”时代；开源发展迅猛，Llama 3.1 首次击败闭源模型；中国本土大模型 DeepSeek V3，在 GPT4o 发布仅 7 个月后，用 1/10 算力实现了几乎同等水平。同时，大模型的日渐成熟也让产业重心从基础模型转向应用落地。AI 在编程领域爆发，“数字员工”崛起。 李飞飞在访谈中探讨了 AI Agent 的发展及其未来。她强调 AI Agent 应作为工具和赋能者，而非主导者，确保人们的自主性。李飞飞回顾了 ImageNet 的创立背景，并提到正在推动的“空间智能”概念，旨在理解和融合物理与数字三维世界。她认为，未来这两者的界限将逐渐模糊，从而带来更大变革。
2025-02-08
AI怎么训练
AI 的训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。具体来说： 1. 收集海量数据：如同教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍等，对于 AI 模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：像为孩子整理适合其年龄和学习能力的资料一样，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：为孩子设计学习计划类似，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如 Transformer 架构，其擅长处理序列数据（如文本）。 4. 进行训练：如同孩子开始阅读和学习，AI 模型开始“阅读”提供的所有数据，这个过程被称为“训练”。例如，模型会反复阅读数据，尝试预测句子中的下一个词，通过不断重复这个过程，逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再到学徒实践。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式使问题更严重，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。就像预医学生从基础课程学起，设计新疗法的科学家需多年学习后在指导下工作，这种方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。 同时，机器学习是人工智能的一个分支，是实现人工智能的途径之一，涉及多领域学科。自然语言处理是人工智能和语言学领域的分支学科，包括认知、理解、生成等部分。推理是指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。
2025-02-08
AI如何赋能汽修厂获客
AI 可以通过以下方式赋能汽修厂获客： 1. 利用智能体提升售后服务效率与用户体验，优化售后服务体系。例如，在维修技术方面提供标准化方案，提升技师工作效率；在门店服务上进行优化；在备件供应链方面提供解决方案。 2. 借助 AI 进行预测性维护，通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高车辆可靠性和效率，吸引更多客户。 3. 在营销方面，利用 AI 辅助市场营销和新媒体运营，例如结合汽车和热点进行营销、进行用户画像预测、创作营销内容、审核内容、回复用户评论，还能一键生成符合营销要求的图片（但要控制好出图质量）。 4. 提升销售体验，引导留资或下单。比如通过 AI 让用户进行虚拟试驾或演示，激发用户兴趣并引导留资；提供像“金牌销售”一样的智能导购，挖掘用户需求和个性并推荐车型；通过互动问答游戏等了解客户真实用车场景、需求和性格，为其推荐合适车型刺激购买下单。 5. 提升销售能力，基于汽车销售的各个场景和环节自动出题，让用户答题并给出得分评估和建议。这种模式不仅可以是选择题形式，还可以增加“对话”或者“情景模拟”的形式，例如让 AI 扮演客户进行销售对练。
2025-02-08
AI入门课程
以下是为新手提供的 AI 入门课程相关指导： 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。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。 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按自己节奏学习并获取证书。 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，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，可尝试使用各种产品创作作品。知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 体验 AI 产品： 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，获取对 AI 实际应用表现的第一手体验。 此外，微软也提供了为期 12 周、共 24 课时的 AI 初学者入门课程，您将深入学习符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容。课程中会学到实现人工智能的不同方法，包括符号人工智能、神经网络和深度学习等。如需了解云计算中的人工智能主题，可参加《》课程。
2025-02-08
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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： 在「」中，找到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，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 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，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 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： 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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-02-08
可以自己制作游戏吗？
可以自己制作游戏。 目前，利用生成式人工智能制作游戏具有以下情况： 1. 第一阶段重点在工具方面。生成式人工智能可作为人类创作者的辅助，让现有的 UGC（用户生成内容）工作流程更强大和易操作。现有的 UGC 平台（如 Roblox）会在现有工具集中添加生成人工智能工具，初创公司也会复制当前 UGC 工作流程并针对生成人工智能进行优化。 2. 第二阶段会有新公司出现，重新构想创作工作流程。这一阶段的产品可能更像基于生成人工智能构建的引擎或操作系统，会出现全新的创作范式，但具体形式难以预测。 在实际操作中，要求 GPT4 使用高层次规格在 HTML 和 JavaScript 中编写 3D 游戏是可行的，GPT4 能以 zeroshot 方式生成满足要求的工作游戏。但创建 HTML 和 JavaScript 的 3D 游戏需要大量编程知识和经验，并非轻松快速能完成，要花费大量时间和精力开发 3D 图形、物理、用户输入和人工智能等必要功能。 对于 AI 游戏的商业化，由于消耗算力，目前 AI 游戏多为网游形态，买断制游戏回收成本困难。可采用聊天模块按量付费（如原神中充值月卡附带与 AI 对话次数，用完再收费）、UGC 模块包装成抽卡等方式将消耗 AI 的成本转嫁给玩家。 此外，有人希望自己制作的游戏能被更多人玩到、启发他人创作，成长为平台和生态，甚至成为划时代产品载入游戏史册。但游戏形式是否会造成冲突尚无答案，做游戏的目的不同（如注重游戏本身还是赚钱），选择也会不同。
2025-01-26
有用来做网络游戏研发和运营的全套AI工具吗？
目前游戏领域还没有涵盖整个制作过程（包括代码、资产生成、纹理、音频等）的全套生成式人工智能工具，也没有能与流行的游戏引擎（如虚幻和 Unity）紧密结合使用、专为适应典型的游戏生产流程而设计的一体化平台。但有一些相关的工具和平台在不同方面发挥作用，例如： 生成可以互动的角色方面：有很多初创公司在研究，如 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等平台，它们可以为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力，并提供工具让创作者给角色设定目标。 语音生成方面：Coqui Studio（https://coqui.ai）、Bark（https://github.com/sunoai/bark）、Replica Studios（https://replicastudios.com）等。 语音识别方面：OpenAI Whisper（https://huggingface.co/openai/whisperbase）、Facebook Wav2Vec2（https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53）。 对话模型方面：ChatGPT（https://chat.openai.com）、HuggingChat（https://huggingface.co/chat）。 故事讲述模型方面：MPT7BStoryWriter65k+（https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter）、Claude 100k（https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows）、GTP4 32k（https://platform.openai.com/docs/models/overview）。 游戏设计方面：Ludo.ai（https://ludo.ai）。 搜索引擎方面：Haddock（https://www.haddock.ai）。 AI NPC 方面：Inworld（https://inworld.ai）。
2025-01-23
AI开发游戏
以下是用国产 AI 开发游戏的过程： 1. 元素设计： 狼：图片放进去，调整大小。 栅栏：图片放进去，调整大小。 洞：调整背景颜色，让 AI 提供。 槌子：点一下转动，实现方式从动画效果改为点一下马上旋转 90 度，放开时恢复，点击时洞的高度变短。 羊：生成 20 只羊时出现重叠问题，通过让 AI 调整每只羊间隔 10PX 解决。控制羊的移动花费较多时间，重写多轮代码。 2. 图片生成： 直接让智普生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片。其中羊、狼、锤子、栅栏生成无背景的，用 PS 做成透明 PNG。栅栏和胜利、失败图片生成多次。 3. 框架搭建： 让智普生成 HTML 的大框架，验证元素摆放位置。生成的 HTML 代码简洁，CSS 结构不错但 position 定位模式不对，修改为 position:fixed 修复 BUG。 4. 效果制作： 失败判断在羊的跑的动作中实现，羊跑光显示失败图像。 胜利判断在槌子事件中，洞全部修好即胜利。 第二关在胜利时多一个步骤跳转到第二页，复制代码并修改，增加一只凶狠的狼，用 AI 作图。 5. 完成与测试： 2024 年 5 月 11 日 17:34:04 完成所有内容，上传服务器测试，存在小 BUG 但先凑合用。 开发过程中发现 AI 生成的内容不能完全信任，可能 90%能用，但剩下 10%需要人工调整，学习还是有必要的，AI 只是辅助，有条件问专家是好的解决方案。
2025-01-11
如果自己一个人要完成一个类似游戏的虚拟世界，需要一些什么软件，并且需要多久完成
要一个人完成类似游戏的虚拟世界，可能需要以下软件： 1. 图像生成软件，如 Midjourney、Stable Diffusion 等，用于生成概念图像和美术作品。 2. 3D 建模软件，用于创建 3D 模型、添加纹理和效果等。 完成所需的时间因多种因素而异，包括个人的技能水平、项目的复杂程度、投入的时间和精力等。像《Red Dead Redemption 2》这样复杂的游戏，制作成本近 5 亿美元，花了将近 8 年的时间来建造。但如果是相对简单的虚拟世界，时间可能会短很多。不过，这需要您具备扎实的相关技能和持续的努力。
2025-01-10
如果自己一个人要完成一个类似游戏的虚拟世界，需要一些什么软件
如果您想一个人完成类似游戏的虚拟世界，以下是一些可能会用到的软件： 1. Scenario、Iliad：可以创建游戏资源。 2. Promethean：能够构建整个虚拟世界的平台。 3. Inworld、Charisma、Convai：可用于生成非玩家角色（NPC）。 4. Midjourney：有助于游戏设计师进行游戏概念探索与灵感启发。 5. Stable Diffusion：可用于处理图像，如形成系列的图像变化、创建最后的艺术作品等。 6. 谷歌的 Genie：可以通过单张图像提示生成可玩的交互式环境，由潜在动作模型、视频 tokenizer 和动态模型组成。 此外，生成式人工智能工具在游戏概念探索、美术作品制作等方面也能发挥作用，比如加快概念艺术的开发流程。但需要注意的是，创建 3D 元素比创建 2D 平面图更为复杂，目前相关业务和创新尚在探索中。
2025-01-10
ai数学游戏
以下是为您提供的关于 AI 数学游戏的相关信息： 图灵测试游戏： 游戏背景：参与者包括人类和 AI，通过互相提问和答题协助裁判判断身份。人类和 AI 初始各有 3 点生命值，被裁判认为更像 AI 的一方每轮扣 1 点生命值，生命值为 0 时游戏结束。胜场会被记录，胜利最多者拥有 AI 冠名权。 游戏特色：加入了辩论环节，玩家可反驳裁判的初步判断。 开发情况：已在 coze 上开发完成。 国内版： 国外版： （国外平台昨天开始收费，已从 32k 降级为 8k） 游戏中的生成式 AI 革命： 结论：对于游戏创作者来说是令人难以置信的时代，生成构建游戏所需内容变得简单，甚至可想象为玩家创建完全个性化的游戏。 什么是生成式 AI：是一种机器学习类别，能根据用户提示生成新内容，目前文本和图像应用成熟，在多个创意领域都有工作进行。AI 在游戏中并非新鲜事，但早期游戏中的虚拟对手只是简单脚本程序，不能学习，如今因更快的微处理器和云技术，有更多计算能力可构建大型神经网络，用于识别复杂领域的模式和表示。该博文分为两部分，第一部分是对游戏领域生成式 AI 的观察和预测，第二部分是该领域的市场地图，概述细分市场并确定关键公司。
2025-01-07
ai虚拟人物和真实视频融合需要用到哪些工具
AI 虚拟人物和真实视频融合可能会用到以下工具： 1. HeyGen：这是一个 AI 驱动的平台，能创建逼真的数字人脸和角色，使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等。 2. Synthesia：AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，只需上传人像照片和输入内容，平台的 AI 语音机器人会自动转换成语音并合成逼真的会开口说话的视频。 此外，还有 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等工具。Pika 对奇幻感强的画面把控较好，但真实环境画面易糊，新的唇形同步功能需抽卡；Pixverse 在高清化方面有优势，对特定物体移动的画面友好，但生成视频有帧率问题；Runway 在真实影像质感方面表现最佳，但爱变色且光影不稳定；SVD 整体表现略差，仅在风景片测试中表现较好。在实际使用中，可根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会变化，使用时请遵守相关条款和政策，并注意版权和伦理责任。
2025-01-21
文本与图像跨模态特征融合技术有哪些
文本与图像跨模态特征融合技术主要包括以下几种： 1. 图像融合方面： 像素级融合：将多个图像的像素直接进行组合。 特征级融合：对图像的特征进行融合。 决策级融合：基于不同图像的决策结果进行融合。 相关算法：小波变换、基于金字塔变换的多分辨率融合、基于区域的图像融合、基于特征的图像融合等。 2. 目标检测方面： 基于深度学习的目标检测算法：如 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD 等。 基于传统计算机视觉技术的目标检测算法：如 HOG、SIFT、SURF 等。 3. 在 Stable Diffusion 中： 通过 Attention 机制将文本与图片的特征对应起来，例如两个输入先经过 Attention 机制输出新的 Latent Feature，再将新输出的 Latent Feature 与输入的 Context Embedding 做 Attention 机制。 Spatial Transformer 模块在图片对应的位置上融合语义信息，是将文本与图像结合的“万金油”模块。 CrossAttention 模块有助于在输入文本和生成图片之间建立联系，将图像和文本信息关联起来，用于将文本中的情感元素传递到生成图片中。 4. 多模态融合方法： 最初常采用预训练的目标检测器，如 ViLBERT、VisualBERT 和 UnicoderVL，通过提取图像特征和执行交叉模态预训练任务。 随着 ViT 的出现和普及，更多方法利用 ViT 作为图像编码器，强调大规模预训练，例如 Flamingo。 近期向多模态 LLMs 发展，如 LLaVA 和 MiniGPT4，通过融合视觉和语言信息，能够更有效地完成视觉理解相关的任务。
2025-01-01
特征融合技术
特征融合技术： 图像融合是将两个或多个图像合成为一个新的图像，以获得比原始图像更全面和丰富的信息。可通过像素级融合、特征级融合和决策级融合等技术实现，在提高图像质量、增加信息量、遥感图像处理及计算机视觉和机器人技术中有多种用途。相关算法有小波变换、基于金字塔变换的多分辨率融合、基于区域的图像融合、基于特征的图像融合等。 目标检测是在图像或视频中准确地识别和定位特定对象，随着多模态数据的广泛应用，将不同模态的信息融合可提高其性能和鲁棒性。相关算法有基于深度学习的（如 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD 等）和基于传统计算机视觉技术的（如 HOG、SIFT、SURF 等）。 图像融合和目标检测都是计算机视觉领域的重要技术，在多个领域有广泛应用前景和研究价值。
2025-01-01
超融合架构与AI
超融合架构与 AI 相关的知识如下： 在融合 RL（强化学习）与 LLM（大型语言模型）思想方面： AI 本质涉及多种缩放规律（scaling law），当前较好的模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs，算力是必要条件。 需满足可扩展性（scalability）和通用性（generality）的架构，如 Transformer 在已知 token 空间符合部分条件，但在更通用场景存在不足。 未来可能会利用用户数据源的缩放规律，对齐（alignment）问题存在缩放规律且可解决，数据瓶颈在文本模态上 2024 年可能出现，多模态数据引入可推迟 1 2 年。 在面向智能的架构方面： 包括为 Machine Learning 优化的高性能芯片，如 Nvidia 的 H100 Tensor Core GPU 和 Google 的 TPU，内置多计算核心和高带宽内存。 能完全发挥硬件效率的系统软件，如 Nvidia 推出的 CUDA。 用于训练和推理的分布式计算框架，可跨多个节点扩展模型训练操作。 数据和元数据管理系统，提供可靠、统一和可重复使用的管理通道。 极低延迟的服务基础设施，支持快速执行基于实时数据和上下文相关的智能操作。 Machine Learning 持续集成平台（MLOps）、模型解释器、质保和可视化测试工具，可大规模监测、调试、优化模型和应用。 封装了整个 Machine Learning 工作流的终端平台，抽象出全流程复杂性，易于使用。 在 Q猜想方面：当前各界有很多相关文章或论文发表，推测可能通过 LLM 融合 RL 的方法实现，前期数据准备工作具有巨大挑战。
2024-12-18
超融合架构与AI
超融合架构与 AI 相关的知识如下： 在融合 RL 与 LLM 思想方面： AI 本质上是一堆 scaling law，当前能看到的最好模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs 且规模还会持续增长，算力是必要条件。 需要同时满足 scalability 和 generality 的架构，如 transformer 在已知 token space 符合部分条件，但在更通用场景不太符合。 未来可能会利用用户数据源的 scaling law，alignment 也有 scaling law，只要找到对的数据就能解决。 一个值得被 scale up 的架构是基础，要支持不断加入更多数据，数据会成为瓶颈，如文本模态在 2024 年可能遇到，多模态数据引入可推迟 1 2 年。 在面向智能的架构方面： 包括为 Machine Learning 优化的高性能芯片，如 Nvidia 的 H100 Tensor Core GPU 和 Google 的 TPU，内置多计算核心和高带宽内存（HBM），可高度并行化执行神经网络计算。 能够完全发挥硬件效率的系统软件，如 Nvidia 推出的 CUDA 可直接访问 GPU 的虚拟指令集，执行内核级别的并行计算。 用于训练和推理的分布式计算框架，可有效地跨多个节点扩展模型的训练操作。 数据和元数据管理系统，为创建、管理、训练和预测数据而设计。 极低延迟的服务基础设施，使机器能够快速执行基于实时数据和上下文相关的智能操作。 Machine Learning 持续集成平台（MLOps）、模型解释器、质保和可视化测试工具，可大规模监测、调试、优化模型和应用。 封装了整个 Machine Learning 工作流的终端平台，抽象出全流程的复杂性，易于使用。 在 Q猜想方面：当前各界有很多关于 Qstar 猜想的文章或论文发表，结合核心要点内容，通往 Qstar 可能通过 LLMs 融合 RL 的方法实现，这需要大量复杂的前期数据准备工作，也是为 super alignment 做必要准备，前期数据工程相关工作挑战巨大，OpenAI 常采用简单暴力的方法解决，但目前情况未知。
2024-12-18
wifi和相机融合目标检测算法
图像融合是将两个或多个图像合成为一个新的图像，以获取比原始图像更全面和丰富的信息。可通过像素级融合、特征级融合和决策级融合等技术实现，在提高图像质量、增加信息量、遥感图像处理及计算机视觉和机器人技术中均有多种用途。 目标检测是计算机视觉领域的重要任务，旨在图像或视频中准确识别和定位特定对象。随着多模态数据的广泛应用，将不同模态信息融合能进一步提升目标检测的性能和鲁棒性。 图像融合和目标检测均是计算机视觉领域的重要技术，在多个领域有广泛应用前景和研究价值。 图像融合的大致原理是将多个不同图像合并成新图像以获得更准确、全面的信息，相关算法有小波变换、基于金字塔变换的多分辨率融合、基于区域的图像融合、基于特征的图像融合等。 目标检测的大致原理是在图像中找到特定目标并进行定位和识别，相关算法有基于深度学习的目标检测算法（如 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD 等）、基于传统计算机视觉技术的目标检测算法（如 HOG、SIFT、SURF 等）。
2024-12-10