ai视频制作流程，详解

以下是一些辅助输出 3D 模型资源的 AI 工具推荐： 1. @CSM_ai：可以将文本、图像或草图转换为 3D 素材。体验地址：https://cube.csm.ai 。 2. Move AI 推出的 Move API：能从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。网址：https://move.ai/api 。 3. ComfyUI 3D Pack：可快速将图片转换为 3D 模型，支持多角度查看，使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量，支持多种格式导出，集成先进 3D 处理算法。网址：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main 。 4. Medivis 的 SurgicalAR 手术应用：将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉，提高手术精度，支持 3D 模型的放大、缩小、旋转，精确手术计划。网址：https://t.co/3tUvxB0L4I 。 5. Media2Face：3D 面部动画创造工具，根据声音生成同步的 3D 面部动画，允许个性化调整，如情感表达，应用于对话场景、情感歌唱等多种场合。网址：https://sites.google.com/view/media2face 、https://arxiv.org/abs/2401.15687 、https://x.com/xiaohuggg/status/1752871200303480928?s=20 。 6. SIGNeRF：在 3D 场景中快速生成和编辑对象，新增或替换场景中的物体，新生成场景与原场景无缝融合。网址：https://signerf.jdihlmann.com 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744950363667759474?s=20 。 7. Luma AI 发布的 Genie 1.0 版本：文本到 3D 模型转换工具，生成详细逼真的 3D 模型，支持多种 3D 文件格式，获得 4300 万美元 B 轮融资。网址：https://lumalabs.ai/genie?view=create 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744892707926122515?s=20 。 8. BakedAvatar 动态 3D 头像：从视频创建逼真 3D 头部模型，实时渲染和多视角查看，兼容多种设备，交互性编辑。网址：https://buaavrcg.github.io/BakedAvatar/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744591059169272058?s=20 。 此外，在 CAD 领域，也存在一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图，例如： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，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。

对于 AI 小白来说，想要浏览了解 AI 的最新资讯，可以参考以下方法： 1. 持续学习和跟进：AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。您可以关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 2. 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 3. 关注腾讯研究院开发的一系列专业的 AI 资讯产品，如： AI 每日速递，一份高度凝练的日报产品，帮助您用 3 5 分钟快速掌握 AI 领域当日十大关键进展。 AI 每周 50 关键词，作为周报产品，基于 AI 速递内容构建。通过梳理一周热点关键词并制作可交互索引，为研究者提供便捷的“检索增强”工具，助力快速定位所需信息。 科技九宫格，一档短视频栏目，以 3 5 分钟视频形式解读科技热点与关键技术原理。通过可视化呈现，促进您对前沿技术的理解与讨论。 4. 您还可以通过以下友情链接获取最新资讯：

以下为您提供一些 AIGC 教程相关的内容： 1. 2024 AIGC 营销视频生态创新大赛： 10 月 19 日：EM7，南柒（） 10 月 23 日：从构思到可视化——AI 脚本与分镜创作（），嘉宾为娜乌斯嘉，是 AI 绘画知名 UP 主、全网粉丝 20w、国内首批 AIGC 应用研究先驱者、模型师、comfyUI 工程师、动画艺术和心理学双硕士。 11 月 01 日：AIGC 制作商业片进阶教程（ 11 月 7 日：AIGC 电影化叙事实战教程，嘉宾为 Joey，是莫奈丽莎工作室主理人、上影全球 AI 电影马拉松大赛最佳叙事奖导演、可灵星芒 AIGC 短剧获奖导演、资深创意广告人。 总奖金池百万元，机会就在眼前，准备好您的创意来瓜分百万奖池。 2. AIGC 电影化叙事实战教程： 第三部分：AIGC 电影化的快速技巧 分镜头脚本制作 GPTs：以 2024 AIGC 营销视频生态创新大赛的冰工厂赛道为例。 生图及生视频提示词制作 GPTs 音乐提示词制作 GPTs：参考 prompt 为请帮我制作一首短剧结尾部分转折的纯音乐背景音乐，内容是孙悟空中了圈套，被带上闪电禁锢，落入陷阱，坠入悬崖失去踪迹，希望风格新颖，带有电影感，时长 30s。参考给到的 prompt：Experimental oriental electronica, Intense suspense, Background music, BPM65, Thunderous crashes, Rapid descending synths。调整歌曲快慢技巧：修改 BPM，值越高节奏越快。 3. 上海国际 AIGC 大赛第三名—《嘉定汇龙》复盘： 由咖菲猫咪和三思完成。三思是中国做 stable diffusion 艺术字的高手，具体教程可在 WaytoAGI 查看。核心是让 AI 根据提供的框架生成对应的艺术形态，根据地名特色产业，找寻或炼制 lora，有的用即梦的通用模型生成。 用一镜到底完成全片内容和思想的浓缩，通过空中俯拍嘉定的古老街景呈现历史厚重感，转向现代都市繁荣景象，以 AI 生成的未来场景结尾。 音乐选择为开头增色，从古风音乐到现代电子乐的转换与画面切换契合。 开场部分结合应用了 comfyui 转绘、steerablemotion、runway 文生视频、图生视频等多种 AI 技术，最后通过合成剪辑拼合。 多人在线工作流：十个人的小组，素未谋面却要完成高度协同工作。

如果您想将 AI 赋能科研，可以从以下几个方面入手： 1. 探索科研新境界：借助 AI 助力创新，突破传统研究框架，赋予科研无限可能。 2. 揭开 AI 神秘面纱：掌握前沿技术，提升科研效率，让研究变得更智能、更高效。 3. AI 赋能科研：从理论到实践，深入了解人工智能的无限潜力，提升科研成果。 4. 创新与效率的碰撞：探索 AI 在科研中的应用，为您打开技术与智慧的新世界。 5. 未来科研的引擎：进行 AI 技术实操，助力您迈向前沿研究的新时代。 在软件方面，以下是一些可供利用的选择： 1. 对于个人用户，小模型（1.5B/7B/8B）在个人电脑上就能运行，能听懂人话，做简单问答，也适合做翻译、总结、改写，比如学校的自动答疑机、车载语音助手。 2. 中模型（14B/32B）需要专业服务器才能运行，相当于小学霸级 AI，能写代码、解数学题、写应用文，处理复杂说明书，比如帮程序员写代码、解答物理竞赛题。 3. 超大模型（70B/671B）需要科研实验室的超级电脑，能写精彩故事、论文报告，处理海量数据，做高端研究，比如分析全球气候数据、破解基因密码。 可用的途径包括： 1. https://bot.n.cn/ 2. 腾讯元宝（手机 APP） 3. http://metaso.cn（长思考） 4. API 接入法（详见相关图示）

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势： 1. 提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 3. 具有模型抽象功能，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 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。 6. 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。 7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。 LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性，适应不断变化的业务需求。作为得到社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握，在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

教育 AI 可以在以下方面发挥作用： 1. 帮助获取信息和自学：可以要求人工智能解释概念，获得良好的学习效果。 2. 辅助教师教学：使教师的生活更轻松，让课程更有效。 3. 个性化教学：根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源，实现因材施教，提高学习效率和成果，缓解教育资源不平等的问题。 4. 重构教育服务：授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以由 AI 承担。 5. 提供历史文化教学：让历史人物亲自授课，不受时空限制，让学生更生动地了解历史和文化，拓宽视野，增强学习兴趣。 6. 作为数字陪伴：例如成为孩子的玩伴，给予社会奖励，促进儿童成长和提高学习成绩。 需要注意的是，由于人工智能可能产生幻觉，对于关键数据应根据其他来源仔细检查。同时，拜登签署的 AI 行政命令中也提到要塑造 AI 在教育方面的潜力，通过创建资源支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具。

Transformer 是一种基于注意力机制的编码器解码器模型，其工作流程如下： 1. 输入嵌入：将每个单词映射为一个向量，即单词嵌入。例如，“I”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码：由于 Transformer 没有递归或卷积等捕获序列顺序的结构，所以需要给每个词位置加上位置编码，使模型知道词语的相对位置。 3. 编码器：输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成，每层有两个核心部分： 多头注意力机制：捕捉单词间的依赖关系。 前馈神经网络：对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器：编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成，每层除了编码器组件外，还有一个额外的注意力模块，对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入：解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布。 6. 生成：基于概率分布，以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 最流行的基于 Transformer 的模型之一 BERT，是“来自 Transformer 的双向编码器表示”的缩写。它被谷歌的研究人员引入，很快就进入了几乎所有的 NLP 项目，包括谷歌搜索。BERT 不仅指模型体系结构，还指经过训练的模型本身，您可以在。谷歌的研究人员在一个庞大的文本语料库上对它进行了训练，它已经成为一种用于自然语言处理的通用模型，可以扩展来解决一系列不同的任务，比如： 文本摘要 问答 分类 命名实体识别 文本相似度 攻击性信息/脏话检测 理解用户的查询 Transformer 基于 2017 年发表的一篇名为《Attention Is All You Need》的论文。尽管 Transformers 之前的所有模型都能够将单词表示为向量，但这些向量并不包含上下文。单词的用法会根据上下文而变化。Transformer 模型由编码器和解码器组成。编码器对输入序列进行编码并将其传递给解码器，解码器解码相关任务的表示。编码组件是一堆相同数量的编码器。介绍 Transformers 的研究论文将六个编码器堆叠在一起。六不是一个神奇的数字，它只是一个超参数。编码器在结构上都是相同的，但具有不同的权重。 Transformer 不仅在自然语言处理领域表现出色，如 BERT、GPT3、Meena 等模型，还在自然语言处理之外掀起了一股浪潮，例如作曲、根据文本描述生成图像以及预测蛋白质结构。

Transformer 模型的原理主要包括以下几个方面： 1. 自注意力机制（SelfAttention Mechanism）：能够同时考虑输入序列中所有位置的信息，而非像循环神经网络或卷积神经网络那样逐个位置处理。通过该机制，模型可根据输入序列中不同位置的重要程度，动态分配注意力权重，从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码（Positional Encoding）：由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息，为使模型能够区分不同位置的词语，引入位置编码。位置编码是一种特殊向量，与输入词向量相加，用于表示词语在序列中的位置信息，通常基于正弦和余弦函数计算得到固定向量，帮助模型学习位置信息的表示。 3. 多头注意力机制（MultiHead Attention）：通过引入该机制，可以并行地学习多个注意力表示，从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量，并计算注意力分数，然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）：在每个子层（SelfAttention 层和前馈神经网络层）的输入和输出之间引入残差连接，并对输出进行层归一化。残差连接可缓解梯度消失和梯度爆炸问题，使模型更易训练和优化；层归一化能加速训练过程，并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络（Positionwise FeedForward Networks）：在每个注意力子层之后，包含位置感知前馈网络，它是一个两层的全连接前馈神经网络，用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立计算，提高了模型的并行性和计算效率。 此外，用一个简单的例子解释其工作流程：假设要将英文句子“I am a student”翻译成中文。 1. 输入嵌入（Input Embeddings）：首先将每个单词映射为一个向量，即单词嵌入。 2. 位置编码（Positional Encodings）：给每个词位置加上位置编码，使模型知道词语的相对位置。 3. 编码器（Encoder）：输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成，每层有两个核心部分，即多头注意力机制捕捉单词间的依赖关系，前馈神经网络对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器（Decoder）：编码器的输出被送入解码器层。解码器也由多个相同层组成，每层除了编码器组件外，还有一个额外的注意力模块，对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入（Output Embeddings）：解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布。 6. 生成（Generation）：基于概率分布，以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。

WaytoAGI 网站具有以下功能： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，能够复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 总之，WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互独立又有关联，希望成为您学习 AI 路上的好助手。

以下是关于如何向 AI 提问以生成自己想要的短视频文案的方法： 1. 用 ChatGPT 生成短视频选题文案： 表明身份，描述需求，提出回答要求，例如以美妆行业为例展开。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案： 将需求与框架结合，让 ChatGPT 为您生成短视频文案。 3. 生成虚拟数字人短视频： 第一步：打开网站（要科学），如 https://studio.did.com/editor 。 第二步：在右侧文字框输入从 ChatGPT 产生的内容，选择想要的头像、不同的国家和声音，然后点击右上角的 Create Video ，等待生成。 4. 智能体发布到飞书多维表格： 工作流调试完成后，加入到智能体中，可选择工作流绑定卡片数据。 选择发布渠道，重点讲飞书多维表格，填写上架信息，确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置使用字段捷径功能，选择“自动更新”，输入相关字段后自动调用工作流生成视频。 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频。 点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。 5. Prompt 通用方法： 扩写与改写法：自己给出开头，让 AI 撰写下半部并包含必要内容，将生成的内容以不同写作技巧和风格转换，多滚动几次写出多样版本。例如以「失眠的原因」撰写内容，包含「睡前滑手机」、「咖啡太晚喝」、「心中有焦虑感」等，并以不同写作技巧改写。 反问法：让 AI 问您问题，例如让其为您撰写短视频脚本时，通过反问引导您提供所需资料或完成创作。

在国内制作 AI 视频，可用以下工具： 1. 魔音工坊：可以使用情绪调节控件。 2. 剪映：适用于 1 3 分钟的短片，具有很多人性化设计及简单音效库、小特效，但无法协同工作和导出工程文件。 3. 以下是一些其他的相关工具及网站： SVD：https://stablevideo.com/ ，对于景观更好用。 Morph Studio：https://app.morphstudio.com/ ，还在内测。 Heygen：https://www.heygen.com/ ，数字人/对口型。 Kaiber：https://kaiber.ai/ Moonvalley：https://moonvalley.ai/ Mootion：https://discord.gg/AapmuVJqxx ，3d 人物动作转视频。 美图旗下：https://www.miraclevision.com/ Neverends：https://neverends.life/create ，操作傻瓜。 SD：Animatediff SVD deforum ，需自己部署。 Leiapix：https://www.leiapix.com/ ，可以把一张照片转动态。 Krea：https://www.krea.ai/ Opusclip：https://www.opus.pro/ ，利用长视频剪成短视频。 Raskai：https://zh.rask.ai/ ，短视频素材直接翻译至多语种。 invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ，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：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com veed.io：https://www.veed.io/ ，自动翻译自动字幕。 clipchamp：https://app.clipchamp.com/ typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn Runway：https://runwayml.com ，有网页有 app 方便。 即梦：https://dreamina.jianying.com/ ，剪映旗下，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，最新 S 模型，P 模型。 Minimax 海螺 AI：https://hailuoai.video/ ，非常听话，语义理解能力非常强。 Kling：kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。 Vidu：https://www.vidu.studio/ haiper：https://app.haiper.ai/ Pika：https://pika.art/ ，可控性强，可以对嘴型，可配音。 智谱清影：https://chatglm.cn/video ，开源了，可以自己部署 cogvideo。 PixVerse：https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。 通义万相：https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ ，大幅度运动很强。 luma：https://lumalabs.ai/

将小说制作成 AI 视频通常包括以下步骤，并可使用以下工具： 工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。 网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可生成图像和设计模板。 网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。 网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。 网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，以冷湖《俄博梁纪元》AI 视频为例，其片头框架基本逻辑是：需要视线聚焦到中心的圆形细胞，并保持固定，方便后续画面的转场。由于单张 AI 图生视频的动效太简单，可分几个图层进行处理，还可叠加几个画面来丰富画面。

以下是一些写短视频提示词的好用方法和示例： Pikadditions 功能： 1. 上传基础视频：点击页面下方的【Pikaddition】按钮，拖拽或点击上传本地视频。若自己没有视频，可在“templates”板块使用官方示例视频做测试。 2. 添加主角图片：点击【Upload Image】上传角色图片文件。 3. 编写视频提示词：若需要参考角色在视频里的相关互动，需在输入框用英文描述期望效果（支持 Emoji 辅助），然后点击生成按钮。 提示词公式参考： 事件驱动句式：As... 空间锁定技巧：使用场景物体作坐标轴，如 on the.../behind the.../from the... 动态呼应原则：角色动作与视频元素联动，如 swaying with.../reacting to.../matching... 美女转绘： 使用麦🍊的写实模型和墨幽人造人模型，不推荐使用质量词。提示词先使用反推，Deepbooru，借助提示词插件删除无用提示词，保留和画面主体相关的提示词，如人物主体描述、皮肤质感增强、整体细节增强的 Loar。 正向提示词示例：1girl,solo,black_hair,midriff,autolinklora:林鹤皮肤质感调整器差异炼丹功能性 lora 模型_林鹤 v1:0.6autolink 负向提示词示例：NSFW,logo,text,blurry,low quality,bad anatomy SD 新手入门： 根据想画的内容写提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的其次，最后是描述细节的。提示词顺序很重要，越靠后权重越低。关键词要具有特异性，措辞越具体越好，可使用括号人工修改提示词的权重。

以下是关于写短视频提示词的相关内容： Pikadditions 功能： 1. 上传基础视频：点击页面下方的【Pikaddition】按钮，拖拽或点击上传本地视频。若自己没有视频，可在“templates”板块使用官方示例视频做测试。 2. 添加主角图片：点击【Upload Image】上传角色图片文件。 3. 编写视频提示词：若需要参考角色在视频里有相关互动，需在输入框用英文描述期望效果（支持 Emoji 辅助），然后点击生成按钮。 提示词编写技巧： Pika 会提供一段默认 prompt，若无特殊想法，可直接使用。 建议在自己的提示词尾部加入官方提供的默认提示词，效果会更好。 核心功能是用户上传实拍视频和角色图片，AI 将角色动态融入视频中。因此，提示词需要具体描述角色在视频中的动作、互动和场景匹配。 提示词公式参考： 事件驱动句式：As... 空间锁定技巧：使用场景物体作坐标轴：on the.../behind the.../from the... 动态呼应原则：角色动作与视频元素联动：swaying with.../reacting to.../matching... SD 新手入门： 根据自己想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词。大致顺序如：。不过在模型中，每个词语本身自带的权重可能有所不同，如果模型训练集中较多地出现某种关键词，在提示词中只输入一个词就能极大地影响画面，反之如果模型训练集中较少地出现某种关键词，输入很多个相关词汇都对画面的影响效果有限。提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。关键词最好具有特异性，措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。可以使用括号人工修改提示词的权重。 清影工具： 1. 提示词优化原则： 强调关键信息：在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 聚焦出现内容：尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 规避负面效果：在提示词中写明不需要的效果。 2. 编写提示词的步骤： 首先，明确场景中的人物和冲突，这是推动整个场景发展的关键因素。 其次，对场景进行详细的描述，包括地点、人物形象、任务动作等细节。使用生动的动词来营造动态和戏剧化的氛围。 第三，加强镜头语言，常用的镜头运动包括推、拉、摇、移、升、降等。每种镜头运动都有其特定的作用和效果。提示词要具体明确且符合物理规律，使用简单且清晰的语言。

以下是一些中文的视频 AI 工具： 1. 根据视频脚本生成短视频的工具： 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要素并生成素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化。 PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助从图像制作视频并规划内容。 Runway：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化视频内容。 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。 2. 给视频配音效的工具： Vidnoz AI：支持 23 多种语言的配音，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，有经济实惠的定价方案。 Wavel Studio：支持 30 多种语言的配音，音质自然流畅，能自动去除背景噪音和杂音，提供添加字幕和文本叠加层的工具，界面友好且有多种自定义选项。 Elai.io：支持 65 多种语言的配音，音色和语调真实，能自动将唇形与语音同步，生成字幕提高视频可访问性，支持多位配音者。 Rask AI：支持 130 多种语言的配音，包括稀有和濒危语言，采用先进语音合成技术，音质高保真，提供语音参数自定义和音效添加工具，与多种视频编辑平台和工作流程整合。 Notta：提供快速实惠的多语言配音解决方案，保留原声说话风格和细微差别，提供调整语音速度和音调的工具，支持批量处理。 Dubverse：支持 60 多种语言的配音，音质接近真人，提供文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和情感添加工具，与多种视频平台和社交媒体渠道整合。 Speechify：（未提及具体功能特点） 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求。在选择时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。

以下是使用 Dify 或 Make 实现 AI 制作幽默表情包系列的全流程： 1. 素材准备 平面设计稿：确定表情包的基本设计和角色形象。 2. 制作流程 转 3D：将平面设计稿转换为 3D 形式，增加立体感和丰富度。 AI 生成场景：利用相关工具生成适合的场景。 AI 图生视频：将生成的图片转换为视频。 剪辑转 gif：对视频进行剪辑，并转换为 gif 格式。 压缩：使用图像压缩工具，如 https://imageresizer.com/zh/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%8E%8B%E7%BC%A9 ，对 gif 进行压缩，以满足上传要求。 上传微信表情平台审核：完成压缩后，上传至微信表情平台进行审核。 相关工具： 即梦：https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate Recraft: https://www.recraft.ai/

以下为您推荐几款好用的 AI 流程图工具： 1. Creately： 简介：是一个在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。 功能：智能绘图功能，可自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能，适合团队使用。 官网：https://creately.com/ 2. Whimsical： 简介：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；提供多种协作功能，适合团队工作。 官网：https://whimsical.com/ 3. Miro： 简介：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。 官网：https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例：假设您需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录：https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于计算机小白学习 AI，以下是一个较为系统的学习流程： 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，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 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自己的作品。 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 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。 此外，还可以参考以下案例： 二师兄在 2024 年 2 月接触到 AI 绘画，通过学习 SD 秋叶安装包和相关教程，进行炼丹实践。 雪梅 May 采用输入→模仿→自发创造的学习模式，在半年多的时间里保持较好的学习状态，学习 AI 相关知识。

以下是一些最新流行的关于编程方面的 AI 技术： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的由机器学习技术驱动的代码生成器，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码，提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。

以下是一些能够制作流程图的 AI 工具和方法： 1. Lucidchart： 注册并登录：。 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. ChatGPT： 生成流程图有两种方式： 可视化拖拽：代表产品有 （web 工具）、visio（本地软件）。 优点：直观。 缺点：需要花时间在布局上。 语法渲染成图形，代表语法：。 优点： 只用关注逻辑，文本即图形，方便直接嵌入在 markdown 文件中，比如在用 tyora、markdown 写文档时。 多样性，不同渲染引擎可渲染成多种样式。 缺点：有点抽象。 3. Claude：可以通过输入提示词来生成流程图，但效果可能不太理想。 需要注意的是，画图的目的是加深理解，通过亲自动手画图来巩固印象。如果让 AI 画，可能会失去锻炼的机会，而且目前的 AI 画出的流程图可能不太美观，也难以修改。

要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 5. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 6. 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 7. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 R1 模型的蒸馏与微调：用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 R1 与其他模型的差别：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。 模型的相互帮助：Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。