以下是为您找到的与抓取视频文字的浏览器插件相关的信息:
此外,还有关于其他插件的相关内容:
还有关于制作插件的一些信息:
另外,有一款 AI 浏览器插件,目标是实现输入任意文章链接后,AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。为了达到这一效果,大模型对话产品需要完成以下关键步骤:
值得一提的是,通过实践探索,发现了新的词生卡 Prompt 组织方法:把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”,再细分为“布局与尺寸”、“字体规范”、“颜色规范”的独立模块,并结合“内容结构”进行要求提示。这种提示词组织方式有 3 个显著优势:
视频内容分析模型,上传视频后可以生成视频内容的文本描述。来源:[https://huggingface.co/spaces/nateraw/lavila](https://huggingface.co/spaces/nateraw/lavila)适用于Google表格的无代码机器学习插件。来源:[https://twitter.com/CyrusShepard/status/1601303833518317569](https://twitter.com/CyrusShepard/status/1601303833518317569)对Chat GPT二次封装的产品,可以访问互联网数据以及支持直接生成图片。来源:[https://writesonic.com/chat](https://writesonic.com/chat)Luma Imagine 3D-一种用文本创建3D的新方法。来源:[https://captures.lumalabs.ai/imagine](https://captures.lumalabs.ai/imagine)一个浏览器插件,可以用AI读取你的邮件内容并帮你生成回复。来源:[https://twitter.com/saviomartin7/status/1602544503335837698](https://twitter.com/saviomartin7/status/1602544503335837698)Luma Imagine 3D-通过文本创建3D模型。来源:[https://captures.lumalabs.ai/imagine](https://captures.lumalabs.ai/imagine)RF Diffusion模型,帮助设计蛋白质结构的扩散模型。来源:[https://stephanheijl.com/rfdiffusion.html](https://stephanheijl.com/rfdiffusion.html)PubMed GPT:生物医学文本的特定领域大型语言模型。来源:[https://www.mosaicml.com/blog/introducing-pubmed-gpt](https://www.mosaicml.com/blog/introducing-pubmed-gpt)
如果报错、解析结果不对,可以点击Raw Response,会看到报错或者返回值,再根据返回值调整配置输出参数复制对应的链接到浏览器地址栏,打开查看有些文字显示不出来,是因为字体包中没有这个字,所以就会导致显示不出来。这个暂时没什么办法。除非找到更加全面的字体包。点击完成,就成功的创建了一个插件
插件的idea其实来自早先挖的一个坑,在词生卡刚火那阵子,就想更进一步的发挥大模型对话产品的能力,做一个真正的提示词智能体。目标是实现输入任意文章链接后,AI自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。为了达到这一效果,大模型对话产品需要完成以下关键步骤:1.网页爬取:自行访问链接,解析网页内容2.内容总结:根据提示词要求,提炼标题、摘要、要点等信息3.二维码生成:利用qrcode.js库,将URL转换为二维码图片4.卡片样式生成:基于特定模板设计要求(暂不考虑自适应样式主题),将卡片内容、二维码组合为精美的分享卡片理论上来说,这类词生卡任务正是大模型对话产品的天然“舒适区”。所以直接编写「网页分享卡片生成」词生卡Prompt如下:值得一提的是,通过实践探索,我发现了新的词生卡Prompt组织方法:把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”,再细分为“布局与尺寸”、“字体规范”、“颜色规范”的独立模块,并结合“内容结构”进行要求提示。这种提示词组织方式有3个显著优势:1.模型通用性:采用纯Markdown格式编写,不依赖特定模型的特性,可以适配不同的大语言模型2.提示简易性:提示词结构清晰易读,便于自然语言编写,降低使用门槛。3.生成稳定性:通过清晰的模块划分和自然语言描述,避免了指令间的相互干扰,提高了AI生成样式代码的准确性和一致性