怎么用AI标准化批量生产内容

既然我们提到，是制作英文小卡片，那最好的方式就是可以批量生产。之前我做过很多种类型的卡片，都是使用ChatGPT的代码解释器，有的很好看，也很好玩。但是毕竟代码解释器的效率很低，生成的很慢。而且利用Python做图效率也并不会特别高，同时调整的格式文字都有很多限制。所以这次选用了搞定设计来批量产图。为什么选择搞定设计呢？首先，我的单词卡既然是想要发的，那就必须无限性的降低我自己的人工成本，也就是尽可能的节约时间，最好是我做一个模板，可以无限套用，不用太多修改。PS的脚本是可以完成的，但是其实对新手就没那么友好，有一定的上手难度，但是搞定设计就很容易了。这边模版的设计，就先跳过啦，有本身AI的加成，其实模板很容易制作的。我先做了一张相关的单词卡。然后我们利用搞定设计的批量生产功能。步骤如下：1、点击右上角三个点2、选择批量套版3、按照步骤依次点击4、保留要替换的部分，去掉不需要替换的部分（命名是可以修改的，但要保证始终一致哈）5、批量产出页面有两种方式，一种是在这个表格中，手动添加信息，另一种就是我们今天要使用的方法。6、点击批量导入内容7、下载模版8、查看模板模板本身是需要一个压缩格式的文件（zip，rar，7z），内涵一个Excel文档，这也就是我们要放置内容的地方。格式是固定的，那我们也不进行修改了。我们要做的就是，怎么快速填入这些内容。这边我们就要使用ChatGPT来辅助我们完成了。使用ChatGPT主要有两个目的，一是生成对应的单词内容，最好可以批量生产，就是我一次输出几个词，都可以按照要求的格式来进行输出，二是把输出的内容整理好，放入Excel文件中。接下来让我们编写提示词。

这段提示词，其实写的挺简单的。简单来说，就是最外围的核心就是我的两个目的。1.生成符合要求的单词卡的内容2.按照对应的位置把内容分别填入Excel文件中在生成过程中，我首先给个一个基本的示例，这是GPT能够完成这段任务最核心的依托。然后根据不同的生成内容限定了一点规则。同样的关于第二部分，我也是给出了一段基础的自然语言描述，然后利用附加规则的方式给出了更多的限制。这样确保能够按照我的要求来输出Excel文档给我。[heading3]二）测试结果[content]我一起输入了五个单词，可以实现同时解析。但是效果有的稍微差一些，可能主要是因为给的方法论不足，但是大体格式是符合我的要求的。关于第二部分，如下图：我们可以看到，其实他有按照我的要求把内容填进对应的空格中，但是改变了最初的一些设定。可能是因为一些兼容性的问题，但是依然不妨碍我们使用，简单的复制粘贴即可。我们把Excel下载下来，复制他填好的表格。粘贴到我们的表格中。（因为要多次使用，记得留好原Excel的备份文件。）注意这里需要上传的是压缩文件，所以我们先压缩一下。（rar格式的文件，我试了下，但是上传的时候看不见，不知道什么问题emmm）[heading3]三）批量产出[content]上传压缩文件上传成功后，如图中1所示，然后我们点击2完成套版。然后，我们就获得了符合我们要求的几张小卡片。

在测试AI视频产品模型txt2vid，img2vid能力时，我通常会基于以下结构撰写提示词你也可以参考以下内容对提示词进行丰富：当然，也可以让Claude等大模型帮助我们撰写提示词，这里是输入给语言模型的Prompt，你可以基于此进行修改：“我正在测试Runway、Luma等视频生成产品对文本的语义理解能力和视频生成效果，现在需要你帮我写几段提示词。提示词需要满足：主体物+场景+运动内容+相机视角+氛围描述的基本内容描写，请分别给出中英文提示词内容。”[heading1]节语[content]今年最大的感受是AI技术进步越来越快，几乎每隔几天都会刷新一次新模型、产品能力的认知。目前图像、视频生成解决的主要问题还是素材生产，各家产品还在卷数据集、模型能力，卷生成的质量、速度。比起单一素材的生产、创意表达，我会更关注可以工业化的机会，因为这里蕴含的产品化可能性更高。上半年我将大部分业余精力都投入在了ComfyUI的学习上，6月也小小实践了一下将一批AI工业化生产的内容落地上线。但素材生产的需求不是每个C端产品都有，机会可遇不可求。想打磨好一个AI功能。每个具体case其实都需要团队从模型到技术方案、生产流程、参数细节精心打磨，需要环境给予耐心，AI并不像媒体每天喊的那样颠覆颠覆，其渗透到用户的日常使用消费中，还需要各个团队沉下心来投入大量时间。经过上半年的学习实践，我也愈发感受到AI对使用者综合能力的要求，能做出优秀作品的总是那些原本就在某个行业处于头部的人。在技术还在快速刷新的时期，AI产品的学习难度还在持续提升，随着产品能力愈来愈强，行业出现了更多对技术能力综合使用，去解决更复杂的问题的案例。如果大家有更多的交流诉求、更好的建议，欢迎关注公众号后台交流，谢谢～