我需要给眼科机构获客，目标人群是近视手术需要的患者，有什么ai工具可以帮我的么

在 AI 绘画中，模型具有以下含义和特点： 1. 大模型如同主菜或主食，是生成图片的基础框架，决定了图片的基本风格和内容。 2. 小模型（Lora）如同佐料或调料包，能够帮助快速实现特定风格或角色的绘制，比如改变人物形象、画风，添加模型中原本没有的元素，如绘制特定的国内节日元素。 3. 模型的选择与搭配很重要，大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用，以生成各种风格的图片。 4. 常用的模型网站有：。 5. 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置位置不同。例如，大模型（Ckpt）放入 models\\Stablediffusion；VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择；Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录；Embedding 模型放入 embeddings 目录。模型的类型可以通过检测。

以下是构建个人 AI 知识库的详尽方案及相关工具应用案例： 方案： 1. 知识收集：学习如何有效地收集、整理和检索信息，例如分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼。 2. 知识管理：通过实际操作，体验工具在知识管理方面的应用。 3. 数据处理：使用工具对数据进行转换、提取和呈现，如从图像和图形中提取数据。 4. 内容总结：总结视频内容、翻译和改换风格等。 工具应用案例： 1. 知识收集与整理： 通义听悟整理录音笔记：https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 本机跑大语言模型工具：https://ollama.com 选词翻译、解读、拓展：https://snapbox.app 与各种 AI 机器人聊天：https://opencat.app 、https://chathub.gg/ 、https://www.elmo.chat/ 定义提示语，根据不同类型提取有用信息：https://memo.ac/zh/ 2. 数据获取与处理： 下载视频：Mac 用 Downie，Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 开源免费屏幕录制工具 OBS：https://obsproject.com/ 用 losslessCut 快速切块 3. 构建知识库： 将文本转换成向量（如使用 embeddings API），先把大文本拆分成若干小文本块（chunk），将小文本块转换成 embeddings 向量并在向量储存库中保存，当用户提问时，通过比对向量提取关联度最高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于一篇包含多个文本块的文章，如“文本块 1：本文作者：越山。xxxx。”“文本块 2：公众号越山集的介绍：传播效率方法，分享 AI 应用，陪伴彼此在成长路上，共同前行。”等，当提问“此文作者是谁？”时，可通过比较 embeddings 向量找出关联度最高的文本块。 4. 工具入门： 提示词：现成好用的 Prompt： AI Agent：Agent 工具 小白的 Coze 之旅： AI Pic：现在主流的 AI 绘图工具网站：

以下是关于学习 AI 大模型的相关知识： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似特征的组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

AI 在国企的应用场景广泛，以下为您列举一些常见的应用领域： 1. 医疗保健方面： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速研发过程，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：为患者提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 2. 金融服务方面： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出更好的贷款决策。 投资分析：辅助投资者做出明智决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务方面： 产品推荐：根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业方面： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 此外，在国企中，AI 还可以应用于工作流程自动化、提高运营效率、优化资源配置等方面。随着技术的不断发展，未来有望看到更多创新的应用场景和解决方案。

以下是为您推荐的一些可能有助于写值周小结的 AI 软件： 1. 可画软件：提供多种排版模板和 AI 功能，方便图片处理和尺寸调整，如将海报尺寸调为 1080 乘 1440。 2. Request 软件：具有锐化清晰度等 PS 中有的功能，可自定义尺寸、选择风格模型、创建风格，支持中文输入但部分提示词用谷歌翻译更准确，还具有文字输入、样机等功能。每天登录有 50 点积分，生成一次图像需 1 点积分，可创建系列图像。 3. 吉梦智能画板：具有消除、图层、一键抠图等功能，抠图效果较好。 此外，还有一些辅助工具： 1. IAIFONT、自由等字体软件：可及时预览和切换字体，注意使用免费字体和避免版权问题。 2. 内容排版大师的 GPTs：只需在聊天框粘贴文字内容，然后点击发送即可。GPTs 链接：https://chat.openai.com/g/gt9dIHp4Ntneirongpaibandashi 。 3. 小作卡片 app：官网链接：https://kosaku.imxie.club/ 。操作步骤为：①打开软件点击「自制卡片」；②在「记录些什么...」中粘贴 AI 生成文本内容；③点击右下角的保存图标即可导出。

软件工程师可以从以下几个方面在 AI 上获得帮助： 1. 辅助编程的 AI 工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，提供实时代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费工具，基于大模型可快速生成代码。 Cody：Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力为开发者服务。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队提供的免费 AI 代码助手。 Codeium：由 AI 驱动，提供代码建议、重构提示和代码解释等帮助。 更多工具可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同，可根据需求选择。 2. 生成性 AI 作为助手：模型在大量代码库上训练，在编码时给出建议，但要注意生成代码的正确性，在提高生产力的同时限制生成量以检查正确性。例如 GitHub Copilot 帮助提高了开发人员的生产力，估计增长在 2 倍或更少的范围内。 Sam Altman 的三点观察表明： 1. AI 模型的智能大致等于用于训练和运行它的资源的对数，预测这一规律的缩放定律在多个数量级上都准确。 2. 使用给定水平的人工智能的成本每 12 个月下降约 10 倍，较低价格导致使用量大幅增加。 3. 社会经济上线性提升智力的价值具有超指数性质，这一结果导致看不到指数式投资在不久将来会停止的理由。 未来可能会推出人工智能代理，如软件工程师代理人，虽然存在一些不足，但仍可能产生重大影响。生成性 AI 作为程序员助手是最早应用之一，成果出色，但相对于图像生成，生产力提升相对较小，且要注意代码正确性。

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。

AI 在外贸智能获客方面，可借鉴以下落地场景： 在营销赛道： 1. AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车与热点营销结合、用户画像预测、营销内容创作、内容审核以及用户评论回复，还能“一键生图”，但控制出图质量是难点和技术活。 2. AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，例如为车主提供智能“试驾”促进转化，通过虚拟试驾或演示激发用户兴趣并引导留资；提供“金牌销售”智能导购，像懂行、懂产品、懂用户的金牌销售一样挖掘需求和个性给出买车建议；通过互动“问答游戏”“热点事件”“用户性格”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。 3. AI 提升“销售能力”（专业知识/销售话术），基于汽车销售场景和环节自动出题让用户答题，最后得分评估并给出建议。思考：可复制到其他学习类场景，不仅是选择题形式，也可增加“对话”或者“情景模拟”形式，如 AI 扮演客户进行销售对练，包括刁难、不信任等情况。 在中小企业利用人工智能（AI）进行转型提升市场营销效果方面： 1. 目标市场分析是利用人工智能（AI）工具深入分析市场，准确识别目标客户群体并制定相应营销策略。首先使用 AI 工具进行市场细分，通过分析市场数据准确识别和细分目标客户群体，选择能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具，如机器学习模型、数据分析软件等，收集广泛市场数据包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等，基于 AI 分析结果将市场细分为不同客户群体，每个群体具有独特需求和行为特征。 2. 基于 AI 分析结果定制化营销策略，根据目标市场细分结果制定更个性化和有效的营销策略，针对每个细分市场群体特征制定特定营销策略，如定制化广告内容、促销活动和沟通方式，执行定制化营销策略并根据市场反馈和销售数据调整，持续监测营销活动效果如参与度、转化率等评估策略有效性，定期更新市场数据确保营销策略基于最新市场洞察，根据新数据分析和市场反馈不断优化和调整营销策略。通过采用目标市场分析，中小企业能更精准识别和理解潜在客户，制定更有效营销策略，提高营销活动的 ROI，增强企业与客户联系，提升品牌形象和市场份额。

以下是关于 AI 获客的一些信息： 艺术创作方面：生成式 AI 能将想象变为现实，内容创作是其第一个主流用例。目前存在一些工具，如 Lensa。对于试图通过内容盈利的高级用户，许多公司预计会添加“专业版”套餐，如 ChatGPT 已做到的那样。肖像画只是开始，生成式 AI 产品将服务于各种用例，包括消费者娱乐创作和创作者或个体创业者盈利。 商业顾问方面：在电子商务领域，企业大多在线运营，容易整合 AI 工具。品牌渴望尝试能降低成本、提高转化率和客户保留率的产品。像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具可帮助创建产品照片，AdCreative、Pencil 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，Frase 或 Writesonic 可编写 SEO 优化的产品描述。未来预计用户能通过描述期望的审美并点击按钮创建完整电商商店及营销材料。目前仍处于生成式 AI 革命的早期阶段。

对于教培舞蹈机构利用人工智能 AI 获客引流，以下是一些建议： 1. 利用 AI 驱动的客户关系管理（CRM）系统：通过分析潜在客户的行为数据和偏好，实现精准营销和个性化的服务推荐。 2. 借助 AI 聊天机器人：在网站或社交媒体平台上提供即时的咨询服务，解答潜在客户关于课程、师资、价格等常见问题，提高客户满意度和参与度。 3. 运用 AI 进行市场分析：了解市场趋势、竞争对手动态以及潜在客户的需求，从而优化课程设置和营销策略。 4. 利用 AI 生成个性化的营销内容：例如宣传文案、海报设计等，吸引潜在客户的注意力。 5. 基于 AI 的社交媒体管理工具：帮助机构更有效地发布内容、选择发布时间，并监测社交媒体上的用户反馈，及时调整营销策略。

以下是 AI 在营销获客方面的落地应用： 1. 医疗行业： 疾病的诊断与预测。 药物研发。 个性化医疗。例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 2. 广告营销行业： 从初期的市场分析、中期的客户转化到后期的客户复购均可参与，为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验。 对于广告图案的生成，可通过 AI+设计相关的 SOP 来提高效率。 降低内容制作成本并加速创意的实现过程。 具体案例： 亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”。 雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌。 Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 美泰使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 3. 汽车行业： AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车+热点营销、用户画像预测、营销内容创作、内容审核、用户评论回复，以及“一键生图”符合营销要求。 AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，如智能“试驾”促进“转化”、“金牌销售”智能导购、“互动游戏”智能导购。 AI 提升“销售能力”（专业知识/销售话术），基于汽车销售的各个场景和环节自动出题，用户答题后进行得分评估和给出建议。还可复制到其他学习类场景，增加“对话”或者“情景模拟”的形式开展，如 AI 扮演客户进行销售对练。

目前在 AI 领域，以下是一些与获客相关的系统和应用： 1. 在 To B 领域： 智能办公：可在办公垂域场景中发挥作用，如快速总结群聊内容或会议信息，为写公文提供结构模板参考等。 智能客服：通常借助 agent 实现，接入企业的 QA 知识库，回应用户信息并下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 AI 导购：在用户和商家之间发挥作用，能依据用户的问题，结合产品的介绍和评论信息等，为用户推荐更准确、精准的产品。 2. 有文章指出，如果想了解 AI 的潜力，使用 OpenAI 的 GPT4 系统会是最好的选择，通过微软 Bing 搜索也可以访问 GPT4。同时也介绍了一些其他系统如 Anthropic 的 Claude 和 Inflection 的 Pi 等。 3. AI 能使产品个性化用户体验，这方面的早期应用已经出现在教育科技和搜索中。

以下是一些 Coze 的进阶教程和搭建过程的资源： 5 月 7 号（）：大聪明分享，主题为“Agent 的前世今生”，每个分享人分享最初接触 Coze 的经历以及现在用 Coze 做什么。流程为 20:00@🌈AJ 主持开场，20:00 21:00 大聪明分享，21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊。 5 月 8 号（）：大圣分享，主题为“我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze”，20:00 21:20 大圣分享。 5 月 9 号（）：艾木分享，主题为“Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以‘Dr.Know’和‘卧底’为例），线上答疑。流程为 20:00 21:00 艾木分享，21:00 21:30 线上答疑。 5 月 10 号（）：罗文分享，主题为“一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书”，20:00 21:00 罗文分享。 5 月 11 号（）：Itao 分享，主题为“和 AI 成为搭子”，线上答疑。流程为 20:00 21:00 Itao 分享，21:00 21:30 线上答疑。 此外，还有以下案例合集和教程：

炼丹需要了解的参数主要包括以下方面： 1. 学习步数：指 AI 对每张图片的学习次数。二次元图片的 repeat 一般在 10 15，写实人物图片的 repeat 一般在 30 50，真实世界的景观场景可能要达到 100。repeat 值越高，AI 对图片的理解越好，但图片精细度越高，学习步数也要越高。 2. 循环次数：AI 将所有图片按照学习步数学习一轮即为一次循环，循环次数指将这个过程重复的遍数。一般数值在 10 20 之间，次数并非越多越好，过多可能导致过拟合，即训练结果过于僵化。 3. 训练总步数：通过图片张数×学习步数×循环次数计算得出。例如 5 张图片，学习步数 50，循环次数 10，训练总步数为 2500 步。

以下为您推荐一些文生图的工具及相关操作流程： Tusiart 1. 定主题：明确您需要生成的图片的主题、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模型，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：可用于控制图片中特定的图像，如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：选择 840000 即可。 7. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，同样用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 9. 采样算法：一般选择 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选择 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 SD（Stable Diffusion） 1. 制作思路 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 使用文生图的方式，使用大模型真实系，如 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 输入关键词，如奶油的英文单词“Cream+Cake”（加强质感），反关键词“Easynegative”（负能量），反复刷机，得到满意的效果。 同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，如 3d,blender,oc rendering。 如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60。 Liblibai 1. 定主题：明确生成图片的主题、风格和信息。 2. 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，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，控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层：设成 2。 6. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 8. 采样方法：一般选择 DPM++2M Karras，参考模型作者推荐的采样器更有保障。 9. 迭代步数：选择 DPM++2M Karras 时，迭代步数在 30 40 之间。 10. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 11. 生成批次：默认 1 批。 希望这些信息对您有所帮助，祝您生成满意的 logo！

学习不同的 AI 课程并熟练上手实操所需时间因人而异，但大致估计如下： 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中制作微信机器人的共学课程，包含 6 个分享，每个分享 2 3 小时，需要有大块完整时间，可能需要数天甚至更长时间才能学完。 入门强化学习，如果没有基础，学习概率论和线性代数相关课程大约需要周末一天时间；吴恩达和李宏毅的课程约 25 小时；《动手学深度学习》前五章约 10 小时；王树森课程的前几节约 5 小时；《动手学强化学习》看到 DQN 部分约十几小时。 微软 AI 初学者入门课程为期 12 周、共 24 课时。 需要注意的是，这只是一个大致的估计，实际所需时间会受到个人学习能力、投入程度等因素的影响。

很抱歉，目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说，不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如，Python 语法简洁，常用于数据科学和人工智能；Java 应用广泛，在企业级开发中表现出色；C++ 性能高效，常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。

对于不懂编码的文科生来说，学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的，但并非不可逾越。 根据相关资料，扣子 Coze 应用于 11 月底推出，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中，您需要熟悉操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。 课程安排方面，第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用，解决表单使用等卡点。 不过，社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间，难以给出确切的时长，这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习，逐步掌握相关知识和技能，相信会在一段时间内取得一定的成果。