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生成图片

Answer

以下是关于生成图片的相关内容:

PS Beta 版本 Firefly Image 3 模型:

  • 生成图像:局部生成图像自然,英文关键词生成结果比中文好。
  • 参考图像:产品外形还原不像,颜色还原较好。
  • 调整画笔:功能多且实用。
  • 生成类似的内容:右侧可选择,效果还行。
  • 生成背景:有添加背景的 3 种方式,包括生成背景、导入背景、油漆桶,效果各有特点,自动生成的图片质量不高,部分细节处理较好。
  • 增强细节:生成蝴蝶后点击左上角增强细节图标,效果不明显但有一定清晰作用。

全国首例 AI 生成图片著作权案例:

  • Stable Diffusion 模型根据文本指令生成图片,取决于使用者输入的提示词,非排列组合工作模式,难以出现完全相同的两张输出图片,类似于画笔,构造图画取决于使用者设计。
  • 人工智能不具备自由意志,李某通过增删提示词、修改参数得出不同图片并选定,体现其投入智力和独创思想,如同使用相机拍摄调节参数,案例中法官承认此类依靠使用者输出设计生成的图片属于美术作品,受著作权保护。
  • 法律适用:《中华人民共和国著作权法》第三条和《中华人民共和国著作权法实施条例》第四条相关规定。

Stable Diffusion(SD)核心基础知识:

  • 文本生成图像:输入 prompt 输出图像,包括 Load Checkpoint 模块初始化模型结构、CLIP Text Encode 控制图像生成、Empty Latent Image 初始化高斯噪声、KSampler 调度算法及相关生成参数、VAE Decode 转换生成图像。
  • 图片生成图片:输入图像和 prompt 输出图像,与文本生成图像过程相比,预处理阶段先添加噪声到隐空间特征,通过去噪强度控制噪音加入量。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

PS Beta版本Firefly lmage 3 模型超强更新

局部生成图像看着挺自然中文关键词(逼真的火烈鸟在一个游泳池与反射,中世纪的现代房子在黄色,山背景)英文关键词(photorealistic flamingo in aswimming pool with reflection,mid-century modern house in yellow,mountains irthe background.The better you describe what you want to generate,the closer theresults will be to what you envisioned.)英文关键词生成的结果比中文好。[heading2]2.参考图像[content]产品外形还原的不像,对颜色还原的倒是挺好的。[heading2]3.调整画笔[content]功能很多,试了下很实用,我很喜欢这个功能。[heading2]4.生成类似的内容[content]这开始右侧变化可以选择生成类似的内容,看着效果还行。[heading2]5.生成背景[content]添加背景的3种方式先移动除背景无法自动扣出投影的透明区域,(其实就是自动扣图并添加蒙版的功能),带有透明度和背景的还是自己抠吧。第一种生成背景效果还凑合吧,因为ps生成的图片质量不是很高。(因为这里投影没有手动抠,不带透明度,背景你换其他颜色一下子就暴露了)还是会有一些细节的处理,比如沿着瓶子边缘生成的泡沫就是比较合理第2种导入背景没什么说的,就是直接拉一个自己准备的背景到ps里。第3种—油漆桶其实就是自动添加了颜色图层,没啥好说的。[heading2]5.增强细节[content]先生成一个蝴蝶点击左上角的-增强细节图标效果不是很明显,是清晰了点。右边是增强的

全国首例AI生成图片著作权案例解读:探索AI作品知识产权保护之路

1.Stable Diffusion模型可以根据文本指令,利用文本中包含的语义信息与图片中包含的像素之间的对应关系,生产与文本信息匹配的图片,并不是通过搜索引擎调用已有的现成图片,也不是将软件设计者预设的各种要素进行排列组合。说明其生成的图片是什么样子完全取决于使用者输入什么样的提示词,在非排列组合的工作模式下难以出现完全相同的两张输出图片。它就类似于画笔,仅负责提供线条、色彩,而要构造出一幅什么样的图画取决于使用者自己的设计。2.人工智能并不具备自由意志。也就是说,利用人工智能时,其并不具有独自优化的能力,李某根据自己的审美个性,通过增删提示词、修改相关参数,得出了不同的图片,最后选定,完全体现出本质上是李某在利用这个工具创作,在投入自己的智力以及独创思想。就像人们使用照相机拍摄,为了排出漂亮的照片会调节参数、选取角度光线等,体现个人对作品的创作理念。案例中法官承认这样依靠使用者的输出设计生成的图片属于美术作品,具有独创性和智力投入,受到著作权的保护,达到了鼓励创作的目的。在当下技术背景与现实下,给艺术创作提供了有力的支持以及新的创作思路。利用新兴智能工具,把自己的独创性思想转化为现实作品,极大地节省了创作成本。法律适用:《中华人民共和国著作权法》第三条:本法所称的作品,是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果。《中华人民共和国著作权法实施条例》第四条:著作权法和本条例中下列作品的含义:(八)美术作品,是指绘画、书法、雕塑等以线条、色彩或者其他方式构成的有审美意义的平面或者立体的造型艺术作品。(2)AI软件使用者享有生成图片的著作权案例中该人工智能软件生成的图片应由谁来享有该图片的著作权,谁是它法律意义上的作者呢?

教程:深入浅出完整解析Stable Diffusion(SD)核心基础知识 - 知乎

输入:prompt输出:图像其中Load Checkpoint模块代表对SD模型的主要结构进行初始化(VAE,U-Net),CLIP Text Encode表示文本编码器,可以输入prompt和negative prompt,来控制图像的生成,Empty Latent Image表示初始化的高斯噪声,KSampler表示调度算法以及SD相关生成参数,VAE Decode表示使用VAE的解码器将低维度的隐空间特征转换成像素空间的生成图像。[heading3]5.2图片生成图片[content]输入:图像+prompt输出:图像其中Load Checkpoint模块代表对SD模型的主要结构进行初始化(VAE,U-Net),CLIP Text Encode表示文本编码器,可以输入prompt和negative prompt,来控制图像的生成,Load Image表示输入的图像,KSampler表示调度算法以及SD相关生成参数,VAE Encode表示使用VAE的编码器将输入图像转换成低维度的隐空间特征,VAE Decode表示使用VAE的解码器将低维度的隐空间特征转换成像素空间的生成图像。与文字生成图片的过程相比,图片生成图片的预处理阶段,先把噪声添加到隐空间特征中。我们设置一个去噪强度(Denoising strength)控制加入多少噪音。如果它是0,就不添加噪音。如果它是1,则添加最大数量的噪声,使潜像成为一个完整的随机张量,如果将去噪强度设置为1,就完全相当于文本转图像,因为初始潜像完全是随机的噪声。去噪强度(Denoising strength)控制噪音的加入量

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如何自动生成文案
以下是几种自动生成文案的方法: 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化: 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: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)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径: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;发布 coze 智能体到飞书多维表格;在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体;在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》: 实现原理: 先看工作流:包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个(可略过)、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流:包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案: 步骤:通过 ChatGPT 生成文案,将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内,从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频,系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例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。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。
2025-04-15
如何通过输入一些观点,生成精彩的口播文案
以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法: 1. 基于其它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。 效果展示:可查看。 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具: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)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径: 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。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 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,可以选择工作流绑定卡片数据,智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道,重点是飞书多维表格,填写上架信息(为快速审核,选择仅自己可用),等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用: 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。 表单分享,实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送:点击多维表格右上角的“自动化”,创建所需的自动化流程。 另外,伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下: 第一步是内容获取,只需输入新闻链接,系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key,添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片,以 1ai.net 的资讯为例,添加图片链接提取节点,提取新闻主图,调整图片格式,利用链接读取节点提取文字内容,使用大模型节点重写新闻成为口播稿子,可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容,若想加上自己的特征,可在提示词里添加个性化台词。
2025-04-15
小红书图文批量生成
以下是关于小红书图文批量生成的详细内容: 流量密码!小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产,这是一个保姆级教程,小白都能看得懂。 原理分析: 决定搞之后,思考生成这种视频的底层逻辑,进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成,带文字图片由文字和图片生成,文字和图片都可由 AI 生成,音频由文字生成,文字来源于图片,也就是说,关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后,先找好看的模版,未找到好看的视频模版,最后看到一个卡片模版,先把图片搞出来,才有资格继续思考如何把图片变成视频,搞不出来的话,大不了不发视频,先发图片,反正图片在小红书也很火。 拆模版: 要抄这种图片,搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个,但扣子的画板节点很难用,Pass 掉。用 PS 不行,太死板不灵活,html 网页代码可以,非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle,用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写,直接抄就行。要抄,首先要学会拆,不管用什么方式批量生成这样的图片,都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数,也就是【变量】,如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法: 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数,图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞,这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成,比如读到哪句,哪句就高亮起来,图片也可以随着读到的句子变更。最后,视频就是用这样的图片一张张拼起来的。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
AI 生成表格通常可以通过以下技术实现: 1. 利用变分自编码器(VAEs)和序列到序列模型(Seq2Seq)等技术生成表格文件、表格公式,并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据,例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件,如飞书中的相关插件,先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中,然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外,在多模态数据生成中,结构化数据生成包括表格生成,多模态合成数据从大类来看有非结构化数据(图片、视频、语音等)和结构化数据(表格等)两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。
2025-04-14
我想图生图,生成高清矢量图
以下是关于图生图生成高清矢量图的相关内容: ControlNet 参数: 预处理器:canny,模型:control_v11p_sd15_canny 预处理器:lineart_standard,模型:control_v11p_sd15_lineart 放大高清大图: 使用 Multi Diffusion + Tiled VAE + ControlNet Tile 模型 将生成的图片发送到图生图,关键词种子会一并发送过去,重绘幅度建议 0.35,太高图片细节会发生变化 Lora 生图: 点击预览模型中间的生图会自动跳转到相应页面 模型上的数字代表模型强度,可在 0.6 1.0 之间调节,默认为 0.8 可自己添加 lora 文件,输入正向提示词,选择生成图片的尺寸(横板、竖版、正方形) 采样器和调度器新手小白可默认,迭代步数在 20 30 之间调整,CFG 在 3.5 7.5 之间调整,随机种子 1 代表随机生成图 生成的图会显示在右侧,若觉得某次生成结果不错,想要微调或高分辨率修复,可复制随机种子粘贴到相应位置 确认合适的种子和参数想要高清放大,可点开高清修复,选择放大倍数,新手小白可默认算法,迭代步数建议在 20 30 之间,重绘幅度正常在 0.3 0.7 之间调整 高清修复: 文生图高清修复原理是命令 AI 按原来内容重新画一幅,新生成绘图和原绘图细节会不同,降低重绘幅度可更接近原图,如重绘幅度 0.7 时帽子和耳机有变化,0.3 时服饰细节接近但手部可能出现问题,可通过反复抽卡、图生图局部重绘或生成多张图片后 ps 合成等解决 由于高清修复渲染耗时长,建议先低分辨率抽卡刷图,喜欢的图再用随机种子固定进行高清修复 SD 放大: 文生图画好图后发送到图生图,点击脚本选择使用 SD 放大 重绘幅度设置 0.3,放大倍率为 2,图块重叠像素设置为 64,原图尺寸加上重叠像素,如 512x768 变为 576x832,重绘幅度要保持较低数值,否则可能出现新人物
2025-04-14
生成论文第一章的绪论
以下是关于生成论文第一章绪论的相关内容: 首先,确定整个论文的大纲目录。如果有老师提供的示例报告,可以直接截图并用手机识别获取目录。 其次,确定整体的语言风格和特色。一般来说,论文的语言风格应是“逻辑清晰、层层递进、条理分明”。可以将范文交给 Claude 2 总结语言风格,但注意不要过于限制 GPT4,否则可能影响生成效果。 然后,让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容。通过在 workflow 中设置循环结构,在其生成一段章节内容后,经同意再进行下一章节,否则重新生成。 此外,在生成内容前,需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息后再撰写。这是较难的部分,可能需要不断尝试和迭代。若遇到困难,可向星球和群聊中的大佬求助。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,并做最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-04-14
图片提取文字
以下是关于图片提取文字的相关信息: 大模型招投标文件关键数据提取方案:输入模块设计用于处理各种格式的文档输入,包括 PDF、Word、Excel、网页等,转换成可解析的结构化文本。多种文件格式支持,对于图片,可以借助 OCR 工具进行文本提取,如开放平台工具:。网页可以使用网页爬虫工具抓取网页中的文本和表格数据。 谷歌 Gemini 多模态提示词培训课:多模态技术可以从图像中提取文本,使从表情包或文档扫描中提取文本成为可能。还能理解图像或视频中发生的事情,识别物体、场景,甚至情绪。 0 基础手搓 AI 拍立得:实现工作流包括上传输入图片、理解图片信息并提取图片中的文本内容信息、场景提示词优化/图像风格化处理、返回文本/图像结果。零代码版本选择 Coze 平台,主要步骤包括上传图片将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用,以及插件封装将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件。
2025-04-15
图片变清晰
以下是关于图片变清晰的相关内容: 使用清影大模型: 输入一张图片和相应提示词,清影大模型可将图片转变为视频画面,也可只输入图片让模型自行发挥想象生成有故事的视频。 选用尽可能清晰的图片,上传图片比例最好为 3:2(横版),支持上传 png 和 jpeg 图像。如果原图不够清晰,可采用分辨率提升工具将其变清晰。 提示词要简单清晰,可选择不写 prompt 让模型自行操控图片动起来,也可明确想动起来的主体,并以“主体+主题运动+背景+背景运动”的方式撰写提示词。 常见的 AI 画质增强工具: Magnific:https://magnific.ai/ ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 用 AI 给老照片上色并变清晰: 将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。然后将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可不写以免对原图产生干扰。
2025-04-14
怎么让图片动起来
要让图片动起来,可以参考以下几种方法: 1. 使用即梦进行图生视频:只需上传图片至视频生成模块,提示词简单描绘画面中的动态内容即可生成时长为 3 秒钟的画面。运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置,主要设置以随机运镜为主。生成速度根据视频节奏选择,比如选择慢速。 2. 使用 Camera Motion: 上传图片:点击“Add Image”上传图片。 输入提示词:在“Prompt”中输入提示词。 设置运镜方向:选择想要的运镜方向,输入运镜值。 设置运动幅度:运动幅度和画面主体运动幅度有关,与运镜大小无关,可以设置成想要的任意值。 其它:选择好种子(seed),是否高清(HD Quality),是否去除水印(Remove Watermark)。 生成视频:点击“create”,生成视频。 3. 对于复杂的图片,比如多人多活动的图: 图片分模块:把长图分多个模块。 抠出背景图:智能抠图,用工具把要动的内容去除掉,用 AI 生成图片部分。 绿幕处理前景图:将要拿来动起来的部分抠出,放在绿幕背景里或者画的背景颜色,导出图片。 前景图动态生成视频:用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来,比如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡。 生成视频去掉背景:用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片,视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片,一起动即可。
2025-04-12
图片文字转文档
图片文字转文档可以通过以下方式实现: coze 插件中的 OCR 插件: 插件名称:OCR 插件分类:实用工具 API 参数:Image2text,图片的 url 地址必填 用途:包括文档数字化、数据录入、图像检索、自动翻译、文字提取、自动化流程、历史文献数字化等。例如将纸质文档转换为可编辑的电子文档,自动识别表单、票据等中的信息,通过识别图像中的文字进行搜索和分类,识别文字后进行翻译,从图像中提取有用的文字信息,集成到其他系统中实现自动化处理,保护和传承文化遗产。 插件的使用技巧:暂未提及。 调用指令:暂未提及。 PailidoAI 拍立得(开源代码): 逻辑:用户上传图片后,大模型根据所选场景生成相关的文字描述或解说文本。 核心:包括图片内容识别,大模型需要准确识别图片中的物体、场景、文字等信息;高质量文本生成,根据图片生成的文字不仅需要准确,还需符合专业领域的要求,保证文字的逻辑性、清晰性与可读性。 场景应用: 产品文档生成(电商/零售):企业可以利用该功能将商品的图片(如电器、服饰、化妆品等)上传到系统后,自动生成商品的详细描述、规格和卖点总结,提高电商平台和零售商的商品上架效率,减少人工编写文案的工作量。 社交媒体内容生成(品牌营销):企业可使用图片转文本功能,帮助生成社交媒体平台的营销文案。通过上传产品展示图片或品牌活动图片,模型可自动生成具有吸引力的宣传文案,直接用于社交媒体发布,提高营销效率。 法律文件自动生成(法律行业):法律行业可以使用图片转文本技术,自动提取合同、证据材料等图片中的文本信息,生成法律文件摘要,辅助律师快速进行案件分析。
2025-04-11
如何去除图片中的文字内容
以下是去除图片中文字内容的方法: 1. 图像预处理: 图像去噪:使用去噪算法(如高斯滤波、中值滤波)去除图像中的噪声。 图像增强:通过增强算法(如直方图均衡化、对比度增强)提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割:使用图像分割算法将图片中的文字和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测:在分割后的图像中,使用文字检测算法(如基于深度学习的文本检测模型)识别出文字区域。 4. 文字识别:对检测到的文字区域进行文字识别,将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR(Optical Character Recognition)技术。 5. 后处理:根据需求进行后处理,如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练(可选):如有足够的数据,可以采用机器学习技术训练模型,通过学习样本中的文字特征来自动去除图片上的文字。 7. 优化算法:对整个处理流程进行优化,提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 8. 移动端集成:将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中,以实现去除图片文字的功能。可以使用移动端开发框架(如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite)来实现模型的部署和调用。 此外,像 Gemini 2.0 Flash 等工具也可以通过自然语言指令来去除图片中的文字,指令如“去掉 XXX”。DALL·E 也能实现去掉图片中的错误文字等操作。
2025-04-11
准确的讲述垂直大模型的概念,国内外的应用现状、场景,发展趋势,最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型,例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内,大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力,在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括: 1. 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。 2. 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。 3. 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 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。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 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的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 关于发展趋势,尽管当前市场以基础大模型为主,但将大模型与行业专业知识结合,以满足不同行业的需求,成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出,如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时,在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉,暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11