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传统软件行业融合AI的商业模式

Answer

传统软件行业融合 AI 的商业模式具有多种可能性和变革方向：

  1. “AI 原生”模式：基于 AI 的能力再造商业模式，而非套用现有流程。
  2. To AI 的商业模式：包括模型市场、合成数据、模型工程平台、模型安全等方面。
  3. 基于国产芯片的软硬件联合优化，固件生态存在明确机会。
  4. 端上智能有望成为全天候硬件 24x7 收集数据，具有较大想象空间。
  5. 对于 SaaS 生态的影响：
    • 认知架构带来巨大工程挑战，将模型基础能力转化为成熟可靠的端到端解决方案可能比想象中复杂。
    • 可能引发业务模式全面变革，如从工程、产品和设计部门的瀑布式开发转变为敏捷开发和 A/B 测试，市场策略从自上而下的企业销售转向自下而上的产品驱动增长，商业模式从高价格销售转向基于使用的定价模式。
    • 知名投资机构 Nfx 分析指出，AI 正在强制逆转 SaaS 从“软件即服务”转变为“服务即软件”，软件既能组织任务也能执行任务，传统劳动力市场最终将和软件融合成为新市场。降低企业在知识工作者上的支出，提高在软件市场的支出。企业组织中提供 AI 劳动力的产品有“AI 同事（雇佣）”等形式。
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References

AGI 万字长文（下）| 2024，分叉与洪流

原创Lian et Zian普通人的AI自由2024-03-03 17:48链接：https://mp.weixin.qq.com/s/8n8hEs0YTH9Q0xpbui7aBA太长不看版AI多模态大爆发：文字走脑->声音走心+视觉走肾AI应用是技术驱动的,（目前）产品能做的事情还很薄Sora本身不是目的，而是迈向AGI的坚实一步“互动”与“内容”都将变得廉价，而“真实”会成为一种稀缺资源“AI原生”是基于AI的能力来再造商业模式，而非用AI套用现有流程To AI的商业模式可能更确定：模型市场、合成数据、模型工程平台、模型安全基于国产芯片的软硬件联合优化-固件生态是明确的机会端上智能目前最大的想象空间是成为全天候硬件24x7收集数据AGI会造成极端垄断，并提供前所未有的中心化操控能力；作为个体，我们是否会有Plan-B可选？“人的模型”或是AI Agent的前提，是AI与人合作的关键一环“具身智能”是AGI通向物理世界的桥梁从“中美相争”进入“主权AI”？国际政治的边界将或按照AI技术边界来重新划分AI生成的数据量将超过全人类生产的数据总量：“数据编年史”进入“AI纪元”AGI会主动投资的技术：可控核聚变、量子计算、超导、广义机器人回归本源：只有“智慧”才是AGI的真正增量作为拯救派，要想办法给解法才行！"Choices",Lian 2024,with Dall-E总目录

生成式人工智能的行动 o1

今年早些时候，我们与有限合伙人讨论过，他们最关心的问题是：“AI的转型是否会摧毁现有的云计算公司？”最初，我们的默认回答是“不会”。在初创企业和大公司之间的竞争中，通常是初创企业在构建分销渠道，而incumbents（现有大公司）则专注于优化产品。这场竞争的关键在于，初创公司是否能在incumbents拿出酷产品之前，吸引足够多的用户。鉴于生成式AI的核心技术基础模型对初创公司和大公司都是开放的，并且incumbents本身就拥有数据和分销优势，因此我们认为，大公司不会受到太大冲击。初创企业的机会并不是要取代大公司，而是瞄准那些可以自动化的工作领域。然而，现在我们不再那么确定了。正如前文所述，认知架构带来了巨大的工程挑战。将模型的基础能力转化为成熟的、可靠的端到端解决方案，可能比我们想象的更为复杂。我们是否低估了“AI原生”的巨大潜力？二十年前，传统软件公司曾对SaaS的崛起不屑一顾。“这有什么大不了的？我们也可以自己运行服务器，通过互联网提供这些服务！”从表面上看，SaaS确实概念简单，但其引发的却是一场业务模式的全面变革。从工程、产品和设计（EPD）部门的瀑布式开发转变为敏捷开发和A/B测试，到市场策略（GTM）从自上而下的企业销售转向自下而上的产品驱动增长（PLG），再到商业模式从高价格的销售转向基于使用的定价模式，这场变革彻底颠覆了传统软件公司的运营方式。最终，只有极少数的传统公司成功完成了这次转型。如果AI带来的变革与SaaS类似呢？AI的机会是否不仅仅是“销售工作”，还有可能取代现有的软件？

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

不久前，知名投资机构Nfx在他们最新的《[](https://www.nfx.com/post/ai-workforce-is-here)[The AI Workforce is Here:The Rise of a New Labor Market](https://www.nfx.com/post/ai-workforce-is-here)》中刚好分析了这个趋势。现在AI正在强制逆转SaaS这个缩写的含义，从“软件即服务”转变为“服务即软件”，软件既能组织任务，也能执行任务，你无需雇佣额外劳动力，它们是“内置”的，传统的劳动力市场最终将和软件融合成为一个新市场！配图2.08：New AI Workforce（来自NFX）例如，我们现在购买SaaS销售工具，仍然需要雇佣并培训销售人员来完成实际的销售工作。在公司内部，招聘预算和软件预算不在一个数量级；在整个经济体中，劳动力市场和软件市场也是完全分开的。粗略地计算一下，美国企业在知识型劳动力上的支出超过5万亿美元；相比之下，公司在SaaS上的支出仅为2300亿美元。接下来，AI要做的事情就是降低企业在知识工作者上的支出，让大家购买或者是租用能自己工作的SaaS，从而提高在软件市场的支出。现在，从企业组织的结构来看，提供这种AI劳动力的产品有两种形式：配图2.09：Playbooks for AI workforce（来自NFX）AI同事（雇佣）

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两张照片还原人脸，用什么AI工具
以下是一些可用于两张照片还原人脸的 AI 工具和方法： 1. Stable Diffusion： 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，在显存不够时放大图片。 利用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，可参考文章。 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写。 2. Midjourney（MJ）：加上简单的相机参数、写实风格，使用 MJ v 6.0 绘图，可调整图片比例。 3. InsightFaceSwap： 输入“/saveid”，idname 可随意填写，上传原图。 换脸操作输入“/swapid”，id 填写之前设置的名称，上传分割好的图。 选择效果较好的图片，注意插件每日免费使用次数。 此外，还会用到 PS 进行图片的角度调整、裁切、裁剪、拼接等操作。
2025-02-21
AI编程的落地场景是什么
以下是 AI 编程的一些落地场景： 1. 智能体开发：从最初只有对话框的 chatbot 到具有更多交互方式的应用，低代码或零代码的工作流在某些场景表现较好。 2. 证件照应用：以前实现成本高，现在可通过相关智能体和交互满足客户端需求。 3. 辅助编程： 适合原型开发、架构稳定且模块独立的项目。 对于像翻译、数据提取等简单任务，可通过 AI 工具如 ChatGPT 或 Claude 解决，无需软件开发。 支持上传图片、文档，执行代码，甚至生成视频或报表，大幅扩展应用场景。 4. 自动化测试：在模块稳定后引入，模块变化频繁时需谨慎。 5. 快速迭代与发布 MVP：尽早发布产品，不追求完美，以天或周为单位快速迭代。 需要注意的是，AI 编程虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，在复杂应用中可能导致需求理解错误从而使产品出错。在进度不紧张时可先尝试新工具，成熟后再大规模应用。同时，压缩范围，定义清晰的 MVP（最小可行产品），先完成一个 1 个月内可交付的版本，再用 1 个月进行优化迭代。
2025-02-21
不同ai模型的应用场景
以下是不同 AI 模型的应用场景： 基于开源模型： Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区，提供平台让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享，用户无需深入了解技术细节即可创作出较高质量的作品。 基于闭源模型： OpenAI 的 DALLE 系列： 发展历史：2021 年初发布 DALLE，2022 年推出 DALLE 2，2023 年发布 DALLE 3，不断提升图像质量、分辨率、准确性和创造性。 模型特点：基于变换器架构，采用稀疏注意力机制，DALLE 2 引入 CLIP 模型提高文本理解能力，DALLE 3 优化细节处理和创意表现。 落地场景：2C 方面可控性强于 Midjourney，但复杂场景和细节处理能力不如 Midjourney；2B 方面与 Midjourney 场景类似。 商业化现状：通过提供 API 服务，使企业和开发者能集成到应用和服务中，采取分层访问和定价策略。 伦理和合规性：加强对生成内容的审查，确保符合伦理和法律标准。 大模型： 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助：用于代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像，未来可能扩展到视频内容生成。 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家沉浸式体验。 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关问题，提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 这些只是部分应用场景，随着技术进步和模型优化，AI 模型在未来可能会拓展到更多领域和场景。同时，也需注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。
2025-02-21
爆款AI视频
以下是关于爆款 AI 视频的相关内容： 2025AI 春晚： 行业身份：首届 AI 春晚发起人&总导演，包括央视总台论坛&直播、TEDxAI 演讲、得到分享等。 爆款视频案例：快手&国家反诈中心合作，微博 650w+热搜，快手 520w+热搜（6 月 28 日）；央视&海尔冰箱首支 AI 概念短片（6 月 29 日）；个人制作视频，无推流，快手平台 636w 播放（6 月 29 日）。 社区与企业关系：涉及 WaytoAGI、AIGCxChina 等聚会，以及德必集团、万兴集团、福布斯 AItop50 等的论坛分享，还有嘉定区政府颁奖、温州 AI 音乐大会、腾讯研究院论坛、江西财经大学分享、宣亚集团分享等。 WTF：1w 粉 10w 粉仅仅用时 13 天，像素级拆解《动物时装秀》： 作者模仿动物时装秀账号效果不错并分享教程。一个爆款视频至少要满足以下几点： 切片：短视频通过不断切片，增加信息密度，从长视频和其他短视频中脱颖而出。 通感：利用人的直觉脑，不让观众动脑子，如头疗、水疗直播间靠声音让人舒服，美食直播间靠展示美食吸引人。 反差：可参考抖音航线里行舟大佬的相关文档。 视频模型：Sora： OpenAI 突然发布首款文生视频模型 Sora，能够根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，生成 1 分钟的超长一镜到底视频，女主角、背景人物等都有惊人的一致性和稳定性，远超其他 AI 视频工具。
2025-02-21
AI音频与数字人
以下是关于 AI 音频与数字人的相关信息： 数字人口播配音： 操作指引：输入口播文案，选择期望生成的数字人形象及目标语言，选择输出类型，点击开始生成。 支持的数字人形象和语言多样，能让视频制作更高效。 图片换脸： 操作指引：上传原始图片和换脸图片，点击开始生成。 图片大小上限 5M，支持 JPG、PNG 格式。 视频换脸： 操作指引：上传原始视频和换脸图片，点击生成。 音频合成数字人： 操作指引：上传音频文件，选择数字人角色和输出类型，点击开始生成。 支持 MP3 和 WAV 格式的音频文件，文件大小上限 5M，工具支持使用 100+数字人模板，可解决无素材冷启问题。 AI 配音： 多语种（包含菲律宾语、印地语、马来语等小语种）智能配音，同时支持区分男声和女声。 操作指引：输入需配音文案，选择音色，点击立即生成。 注意输入的配音文案需和选择音色语种保持一致。 AI 字幕： 操作指引：点击上传视频，开始生成，字幕解析完成后下载 SRT 字幕。 支持 MP4 文件类型，大小上限为 50M。 在数字人语音合成方面，提到了声音克隆，有新的声音克隆且音质很不错。算法驱动的数字人相关开源代码仓库有： ASR 语音识别：openai 的 whisper（https://github.com/openai/whisper）、wenet（https://github.com/wenete2e/wenet）、speech_recognition（https://github.com/Uberi/speech_recognition）。 大模型：ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。 Agent 部分：可以使用 LangChain 的模块去做自定义（https://www.langchain.com/）。 TTS：微软的 edgetts（https://github.com/rany2/edgetts）、VITS（https://github.com/jaywalnut310/vits）、sovitssvc（https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc）。 构建简单数字人的方式包括通过手动建模（音频驱动）或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果（例如 wav2lip 模型），但仍存在一些问题，如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。
2025-02-21
现阶段最智能的AI工具是哪一款？
现阶段很难确切地指出哪一款 AI 工具是最智能的，因为这取决于不同的应用场景和需求。以下为您介绍一些表现出色的 AI 工具： Unity 推出的两款 AI 工具： Copliot 工具：可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目，如生成塔防类游戏基础框架、创建人物角色动作，还能协助编码和熟悉工程环境。 Unity Sentis：能在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型，增强玩法和功能，是首个将 AI 模型嵌入实时 3D 引擎的跨平台解决方案。 基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具： ChatGPT：访问量达 146 亿次，在美国使用率最高，男性用户占比较大，多用于写作和内容创作、教育和常识等方面。 Character AI QuillBot Midjourney Hugging Face Google Bard NovelAI CapCut JanitorAI Civitai 不同类型的 AI 工具在不同领域各有优势，例如聊天机器人在流量份额上占比较大，而图像生成器、视频生成器、语音和音乐工具等也在各自领域表现出色。您可以根据具体需求选择适合的工具。
2025-02-21
AI产业商业模式
目前 AI 产业的商业模式仍在不断探索和发展中。 阻碍 AI 发展的因素包括产品体验的颠覆性和完成度不足、技术门槛相对较低以及商业模式尚未明确。例如，AI 修图新应用与移动互联网时代的“美图秀秀”相比，缺乏颠覆性创新，且主流修图产品也在引入 AI 功能，新应用难以脱颖而出。妙鸭是一个特例，其“先试用后付费”策略和 9.9 元定价吸引用户，且背靠大厂有资源优势，但市场空间和后续发展需观察。 传统移动互联网时代成熟的 APP 商业模式是免费吸引用户，再通过广告等方式间接收入，但当前阶段可能不再适用于 AI 应用，ToC 创业公司早期需敢于向用户收费。 Bret Taylor 认为做 AI 生意像咖啡产业，训练基础大模型如同卖咖啡豆，利润受限；开发 AI 应用如同在机场卖拿铁，能按需求定价，利润空间更大。 “AI 原生”是基于 AI 的能力再造商业模式，而非套用现有流程。To AI 的商业模式可能包括模型市场、合成数据、模型工程平台、模型安全等。 未来可能会出现全新的商业模式和创新打法。
2025-02-21
AI商业模式
以下是关于 AI 商业模式的相关内容： 1. To AI 的商业模式可能更确定的方面包括：模型市场、合成数据、模型工程平台、模型安全。 2. 基于国产芯片的软硬件联合优化 固件生态是明确的机会。 3. 端上智能目前最大的想象空间是成为全天候硬件 24x7 收集数据。 Character.ai 覆盖了模型的研发、数据、应用等整个价值链，其商业模式注重在整个价值链上积累数据，并利用数据来不断优化用户体验，这种模式能够为公司带来持续的竞争优势和壁垒，从而在市场上获得更大的份额。 目前 AI 行业发展存在一些阻碍，如产品体验的颠覆性和完成度不足、技术门槛相对较低，以及商业模式尚未明确。例如，AI 修图新应用与移动互联网时代的“美图秀秀”相比，缺乏颠覆性创新。妙鸭这款产品在 2024 年凭借独特的产品功能和用户体验，收获了大量用户的关注和使用，其“先试用后付费”的策略和 9.9 元的定价具有吸引力，且背靠互联网大厂具备资源优势，但市场空间和后续发展潜力仍需观察。 相较 AI 类应用，传统移动互联网时代 APP 的商业模式是通过免费吸引用户，再通过广告等方式实现间接收入，但在当前阶段，这种模式或许不再适用于 AI 应用，To C 创业公司在产品发布早期阶段需做好向用户收费的准备。未来可能会出现全新的商业模式和创新打法。 此外，“AI 原生”是基于 AI 的能力来再造商业模式，而非用 AI 套用现有流程。
2025-02-21
请写一份基于人工智能的智能家居安防系统建设方案，包括项目介绍、商业模式、、竞品分析、行业分析、经营规划、风险评估、融资规划等。
以下是为您生成的基于人工智能的智能家居安防系统建设方案： 项目介绍： 智能家居安防系统是利用人工智能技术，对家居环境进行实时监控和安全防护的系统。它融合了智能硬件、智能软件、智能网联和服务平台等技术，旨在提升家居安防的效率和可靠性。 商业模式： 可以采用设备销售与服务订阅相结合的模式。销售智能安防设备获取收入，同时提供定期的维护和升级服务，用户按需订阅。 竞品分析： 目前市场上的竞品主要包括传统安防企业的智能化产品和新兴科技公司的创新方案。传统企业可能在硬件制造和渠道方面有优势，新兴公司则在技术创新和用户体验上有所突破。 行业分析： 智能家居安防市场正处于快速发展阶段。随着人们对生活品质和安全的重视，需求不断增长。同时，技术的进步也为行业发展提供了有力支持。 经营规划： 1. 产品研发：不断优化智能安防设备的性能和功能。 2. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行宣传和推广。 3. 客户服务：建立完善的售后服务体系，提高用户满意度。 风险评估： 1. 技术风险：如技术更新换代快，需要持续投入研发。 2. 市场风险：竞争激烈，市场份额可能受到挤压。 3. 法律风险：需符合相关法律法规和标准。 融资规划： 根据项目的发展阶段和资金需求，制定合理的融资计划。可以考虑天使投资、风险投资、银行贷款等多种融资渠道。 需要注意的是，以上方案仅为初步框架，具体内容还需要进一步深入调研和细化。
2024-12-11
AI 视频软件
以下是一些 AI 视频相关的软件和方法： 视频工具建议： 方法 0：guahunyo 老师做了个工作流，使用 comfy 工作流，参考 方法 0【Dreamina 深度图出图+出视频】：使用 Dreamina 图片生成功能 https://dreamina.jianying.com/aitool/image/generate ，上传深度图，选择适应画布比例，填写描述 方法 1【MJ 出图+AI 视频软件】：方法作者为迦/小龙问路，使用 Midjourney 垫图➕描述出图，再去视频工具中转成视频。可下载项里的深度图，打开 Midjourney 官网 https://www.midjourney.com/ ，局部重绘有难度，最终方式可分开画，先画个被关着的红衣服女孩，再画个二战德国士兵的背影，再合成后丢给 MJ 方法 2【Dall E3 出图+AI 视频软件】：使用 Dall E 直接描述出图，再去视频工具中转成视频 视频模型：Sora，参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S5zGwt5JHiezbgk5YGic0408nBc 工具教程：Hedra，参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PvBwwvN36iFob7kqZktcCzZFnxd 应用教程： 视频转绘，参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZjKpwSd5hiy6ZhkiBVHcOBb6n9r 视频拆解，参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WeKMwHRTmiVpYjkVdYpcFjqun6b 图片精修，参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CfJLwknV1i8nyRkPaArcslWrnle 几个视频 AIGC 工具： Opusclip 可利用长视频剪成短视频 Raskai 可将短视频素材直接翻译至多语种 invideoAI 输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频 descript 屏幕/播客录制>PPT 方式做视频 veed.io 可自动翻译自动字幕 clipchamp 是微软的 AI 版剪映 typeframes 类似 invideoAI，内容呈现文本主体比重更多 google vids
2025-02-21
AI生图哪个软件好用
目前市面上有不少好用的 AI 生图软件，以下为您列举一些常见的： 1. DALL·E2：由 OpenAI 开发，能够根据输入的文本描述生成逼真的图像。 2. StableDiffusion：具有强大的生成能力和丰富的自定义选项。 3. Midjourney：生成的图像富有创意和艺术感。 不同的软件在功能、生成效果和使用难度上可能有所差异，您可以根据自己的需求和偏好进行选择。
2025-02-21
文字生成视频软件
以下是一些文字生成视频的软件： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑，目前内测免费，生成服务托管在 discord 中。 功能：直接发送指令或上传图片生成 3 秒动态视频。 操作：加入 Pika Labs 的 Discord 频道，在“generate”子区输入指令生成，也可上传本地图片生成对应指令动态效果。对生成效果不满意可再次生成。 2. 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，是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有 Viggle 这款工具，其核心技术基于 JST1 模型，是首个具有实际物理理解能力的视频3D 基础模型。功能包括可控制的视频生成、基于物理的动画、3D 角色和场景创建等。更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-21
适合图像设计海报的ai软件
以下是一些适合图像设计海报的 AI 软件： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子和其他视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 此外，还有以下相关信息： 可画软件优势：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。 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。 无界 AI：网址 https://www.wujieai.cc/ 做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 在制作海报时，需注意海报制作要点，如创意好、有氛围、突出产品特性即可，不必刻意追求复杂效果和为难自己。同时，要注意字体软件的使用，如推荐的 IAIFONT、自由等字体软件，使用时要注意免费字体和避免版权问题。
2025-02-21
免费生成音乐的ai 软件
以下是一些免费生成音乐的 AI 软件： ：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 ：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 ：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 ：通过音乐赋予您新的创作和表达方式。 ：使用 AI 改变您的歌唱声音。 ：为您的创造力和生产力提供 AI 音乐。 ：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 ：带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 ：Audacity®音频编辑器的网页版。 此外，Riffusion 推出了 FUZZ 这一全新音乐生成模型，基于扩散模型，支持永久免费开放（只要服务器能撑住）。FUZZ 通过生成声谱图（Spectrogram）并转换为音频，可输入提示词（音乐类型、乐器、情绪等）生成风格匹配的音乐，支持无缝风格过渡，如从“爵士小号独奏”平滑切换到“电子舞曲节奏”。
2025-02-20
有没有装修的Ai软件
以下是一些与装修相关的 AI 软件： 1. 酷家乐装修设计软件：利用 AI 生成各种装修设计方案，用户可根据自己的喜好进行选择和调整。 2. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型。 3. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 5. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 同时，以下是一些辅助创建 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology：基于 AI 帮助创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD：根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）中的生成设计工具：可根据输入自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。
2025-02-20
光遇游戏与ai的融合
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。
2025-02-08
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