内容生成流水线

以下是一些根据视频脚本生成短视频的工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频所需要素并生成素材和文本框架，能快速实现从文字到画面的转化，节省时间和精力。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户提供文本描述来生成相应视频内容，无需视频编辑或设计经验。 4. VEED.IO：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，可根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。 此外，在运营方面，腾讯运营可以通过 ChatGPT 生成文案，将文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内实现短视频自动生成。市面上一些手机剪辑软件如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能也支持文字转视频，操作相对简单，让大众生产视频更轻松。在未来，AIGC 视频可能会有更成熟的发展与应用。

以下是关于将婴儿彩超图生成照片的 AI 提示词相关信息： 在图生图功能中，除了文本提词框，还有图片输入口。可将照片拖入，通过反推提示词的按钮（如 CLIP 可反推出完整含义的句子，DeepBooru 可反推出关键词组）获取提示词，但可能存在瑕疵，需手动补充信息。调整宽度和高度使红框匹配图片，并注意提示词相关性和重绘幅度这两个重要参数。 以生成蜘蛛侠生日海报为例，可在 Midjoureny Feed 中寻找优秀案例，复制 prompt 来跑，如使用“baby spider man”“birthday”等关键词。还可将 prompt 交给智谱清言拆解以获取更多关键词。找到满意的图后记录 seed 值保障一致性，为增加专属定制感可增加细节，如“4 岁男孩”“英文名 Andy”“西瓜（儿子的小名）”等。MJ 擅长创意和高质量图片，但细节处理随机，可通过调整“权重”和“局部重绘”解决。

RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 通用语言模型通过微调可完成常见任务，而对于更复杂和知识密集型任务，基于语言模型构建访问外部知识源的系统能使结果更符合事实、更可靠，缓解“幻觉”问题。Meta AI 的研究人员引入了 RAG 方法来完成这类任务，它把信息检索组件和文本生成模型结合在一起，可微调且内部知识修改高效，无需重新训练整个模型。 RAG 工作流程如下： 1. 检索：利用用户查询从外部知识源获取相关信息，将查询转化为向量与向量数据库比对，找到最匹配的前 k 个数据作为补充背景信息。 2. 数据库索引：包括离线获取数据、清理提取原始数据、转换文件格式、分块、嵌入和创建索引等步骤。 3. 增强：将用户查询和检索到的额外信息嵌入预设提示模板。 4. 生成：将问题与相关文档合并为新提示信息，由大语言模型回答问题，可选择依赖知识库或仅基于给定信息，也可融入历史对话信息支持多轮对话。 LLM 需要 RAG 的原因在于 LLM 存在一些缺点： 1. 无法记住所有知识，尤其是长尾知识，接受能力不高。 2. 知识容易过时且不好更新，微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. 输出难以解释和验证，易受幻觉等问题干扰。 4. 容易泄露隐私训练数据。 5. 规模大，训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，无学习风险。 2. 数据库数据更新敏捷，可解释且不影响原有知识。 3. 数据库内容明确结构化，降低大模型输出出错可能。 4. 便于管控用户隐私数据，可控、稳定、准确。 5. 降低大模型训练成本，新知识存储在数据库无需频繁更新模型。

以下是关于表格内填充内容如何批量循环调用大模型生成内容的相关信息： 大模型生成文字并非一次性输出整段，而是通过反复调用神经网络模型，一个字一个字地续写，直到输出结束符号。其输出不是确定的一个字，而是所有字的概率，可选择概率高的字或随机挑选。 在生成标题、导语、大纲等涉及文本理解与创作的任务时，可通过配置 LLM 节点来实现。为节省 token 消耗和模型调度费用，在满足预期的情况下，应减少大模型处理环节。例如，豆包·function call 32k 模型能在一轮对话中稳定生成这些内容。配置时要关注节点的各项设置，如根据实际情况调大模型的最大回复长度，并设计填入用户提示词。

以下是关于内容生成工具链的相关信息： 1. Runway Act One 视频生成 角色通过文本生成，然后使用手机录制视频，将表情、声音和口型转移到虚拟角色上。 由于 Act One 不支持肢体动作转移，使用“图生视频”生成了肢体动作。 支持的视频时长上限为 30 秒。参考链接： 2. 单张图片生成精致 3D 小屋场景 工具链：Midjourney（生成等距图像）→Trellis（图像转 3D 模型）→Browser Lab（浏览器内 3D 编辑器）。 步骤： 使用 Midjourney 生成等距 3D 场景，提示词示例：3D isometric bedroom with a bed and desk。（DALLE 3 也可测试） 用 Trellis 工具将图像转为 3D 模型（支持 Tripo 3D 等其他工具）。工具地址： 下载生成的 3D 模型（GLB 文件或高斯分布文件），然后导入 Browser Lab 编辑器中进一步编辑。编辑器地址： 结合可灵 AI、Hailuo AI、Runway 等工具可让场景中的人物动起来。参考链接： 文字生成视频的 AI 产品 Pika：擅长动画制作，并支持视频编辑。 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。这是由 Stability AI 开源的 video model。 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。 Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看： （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。）

以下是关于输入点子生成视频文案的多维表格模板的相关信息： 概述： 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。感谢开源，现提供教程参考。 先看效果： 功能： 通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具： 1. Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成） 2. 飞书（消息） 3. 飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 大体路径： 1. 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 2. 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 3. 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 4. 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法： 邀请可拿 3000 万 tokens，附上宝藏飞书多维表格模板，包括营销类、投资和电商、工具论文效率类、有趣类等，如： 智能体发布到飞书多维表格： 1. 工作流调试完成后，加入到智能体中。可以选择工作流绑定卡片数据，智能体通过卡片回复。 2. 发布时选择需要的发布渠道，重点讲飞书多维表格。记得智能体提示词的 4 个变量，发布时会自动出现，目的是为了在多维表格中选择关联字段。填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 多维表格的字段捷径使用： 1. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置后使用字段捷径功能，使用自己创建的 Coze 智能体。选择“自动更新”，输入 4 个字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 2. 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频。 自动化推送： 点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。

以下是为您规划的学习 AI 的详细计划： 一、基础概念学习 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 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。 二、正式学习 1. 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，学习生成式 AI 等基础知识。 2. 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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，包括图像、音乐、视频等。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。 2. 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享，并在自己实践后也进行分享。 五、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，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，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。 此外，知识库中还提到了以下内容： 1. 博主会精美地解释六大策略，小七姐在社区带来共学课程并有直播分享及回放，像喂饭教程般帮助理解 prompt。每个板块下有共学快闪，社区老师会带着大家动手操作并讲解思路，还提到官方最佳 prompt 有 6 个实践办法，看熟任意一个即可。 2. 智能体由大语言模型衍生而来，因提示词不太可控才有此进阶。还讲述了智能体进阶案例拆解，推荐景淮老师的相关成果。然后阐述扣子、千帆百炼属于智能体范畴，扣子更偏 ToC 应用，所以有专门讲解扣子相关内容。 3. 学习 AI agent 可能较痛苦，建议先吃透 prompt 再看相关内容。官方文档内容很全面，包含市面上 cos 的教程等。社区小伙伴参加 cos 比赛常拿大奖，有共学活动，获奖小伙伴会分享经验。cos 平台可用于工作生产，有很多功能，感兴趣可体验其官网，能进行对话感受功能。 4. 关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍：讨论了 AI 知识库的使用情况、AIPO 活动的发起背景、内容安排及相关资源等。 5. AIPO 线下活动及 AI 相关探讨：讨论了 AIPO 线下活动的规则和玩法，以及 AI 在科技发展中的重要地位和相关研究方向。 6. way to AGI 社区活动与知识库介绍：讨论了 way to AGI 社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。 7. AI 相关名词解释：包括 AGI、AIGC、agent、prompt 等，建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 8. 知识库的信息来源：有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 9. 社区共创项目：如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 10. 学习路径：有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 11. 经典必读文章：如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 12. 初学者入门推荐：推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 13. 历史脉络类资料：整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 您可以根据自己的需求和兴趣，有针对性地深入学习这些内容。

以下是为您找到的一些可能针对网站更新内容进行分析的人工智能工具： 1. NotebookLM：可以综合不同材料生成笔记，但存在交互设计不够清晰的问题。 2. Excel 中的 Copilot：能帮助写复杂公式、创建可视化图表及书写 Python 代码完成复杂任务。 3. Loop：可以生成对应内容的表格和其他 Office 软件链接。 4. Stream 中的 Copilot：能够帮助理解视频内容，询问并跳转到对应时间点。 5. Bard：推出了英语版 Bard Extensions，可从 Google 工具中查找并显示相关信息，还能使用“Google it”按钮核实答案，分享聊天时可继续对话并询问。 6. PaLM 2 模型：根据用户反馈应用强化学习技术训练，更加直观和富有想象力。 7. Youtube 的 AI 工具：包括 Dream Screen 可添加背景、YouTube Create 编辑手机视频、AI Insights 获取创意和大纲建议、Aloud 自动配音、创作者音乐中的辅助搜索找到配乐。 8. Dzine：更新了 Insert Character 能力，可快速替换画面角色。 9. 谷歌 IOS 中 Google Lens：在手机 Chrome 浏览器中可更快视觉搜索，还将 AI Overviews 广泛集成到搜索结果中。

以下是一些给 AI 提问以获得更准确内容的方法： 1. 设定角色：给 AI 赋予一个明确的角色，例如“你是一个专注于民商事法律领域的律师”，让其以特定角色来理解和回答问题。 2. 举例子：通过给出实际的例子，能使 AI 更准确地了解您的要求。 3. 连续提问：对于复杂的问题，可以就一个问题连续提问，根据 AI 的回复不断细化要求。 4. 直接问 AI 如何提问：当不知道如何提问时，可以先向 AI 请教如何提问，然后用它产生的问题再问它。 5. 讲清楚背景和目的：在提问时，除了明确的问题描述，还要梳理清楚背景信息和提问目的，帮助 AI 更好地理解问题上下文。 6. 学会提问：使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，同时了解 AI 的工作原理和限制，设计合适的问题。 7. 拆解环节、切分流程：将复杂任务分解成更小、更具体的环节，让 AI 更精确地执行。 8. 对于编程相关问题： 提供代码范例，尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例。 说清楚输入变量与输出变量的类型。 说明与工作流中匹配或想要的变量名称。 列出输入变量的具体书写形式。 讲清楚代码要实现的功能，复杂功能尽量说清运行逻辑，描述中用变量名称指代相关变量。并可参考以下提问范式：。关键步骤请附上注释。

目前让 AI 直接分析您的多篇飞书文档内容并形成分享提纲可能具有一定的挑战。但您可以尝试以下方法： 1. 首先，将飞书文档中的关键内容提取出来，整理成较为清晰的文本格式。 2. 然后，使用具有文本分析能力的 AI 工具，如某些自然语言处理模型，输入整理后的文本，让其帮助您总结主要观点和关键信息。 3. 您还可以向 AI 提供一些关于分享提纲的格式和重点要求的提示，以便它能生成更符合您需求的提纲。 需要注意的是，AI 的分析结果可能需要您进一步的审查和调整，以确保准确性和完整性。