「AGIへの道」飛書ナレッジベースへ直行 →

ai可以帮我编写程序代码吗

回答

AI 可以帮助您编写程序代码。以下是一些可以辅助编程、生成代码的 AI 工具:

  1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。
  2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。
  3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。
  4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费编程助手,基于大模型可快速生成代码。
  5. Cody:Sourcegraph 推出的代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力了解整个代码库。
  6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。
  7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,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。

在独立游戏开发中,也有使用 AI 辅助编写代码的经验。比如在《玩具帝国》中,对于一些简单、模板化、多调用 API 且只牵涉小部分特殊逻辑的代码,可以交给 AI 编写。以 Buff 系统为例,让 AI 仿照已有代码写一些 Buff 生成的结果可以直接使用。但目前生成复杂代码还需要复杂的前期调教,且不同的 AI 工具使用体验有所不同,如 Cursor 较麻烦,ChatGPT 相对方便。在教导 AI 时,要像哄小孩,正确的及时肯定,指出错误时要克制。

AIモデルによって生成されたコンテンツであり、慎重に確認してください(提供元: aily)

参照

问: 有没有写代码或辅助编程的 AI 产品?

当然有,以下是一些可以帮助你编程、生成代码、debug的AI工具:1.GitHub Copilot:由全球最大的程序员社区和代码托管平台GitHub联合OpenAI和微软Azure团队推出的AI编程助手。它支持和兼容多种语言和IDE,可为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。2.通义灵码:阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,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AI编程软件,该代码生成器由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。4.CodeGeeX:智谱AI推出的开源的免费AI编程助手,该工具基于130亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。5.Cody:代码搜索平台Sourcegraph推出的一款AI代码编写助手,该工具借助Sourcegraph强大的代码语义索引和分析能力,可以了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。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,该产品是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:一个由AI驱动的编程助手工具,旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,以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以上工具都可以帮助你提高编程效率,但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,你可以根据自己的需求来选择最适合你的工具。希望这些信息对你有所帮助!

大圣:我用 Coze 搓了一个乞丐版的秘塔搜索

input:输入Code:编写的代码Output:输出这里代码的逻辑如下:将上述的内容处理成两个字段contexts字段:所有snippet+title+link的平铺,用来丢给大模型进行处理references字段:所有的引用代码块如下:[heading4]输出[heading4]总结[content]代码块对于非程序员来说运用有一些难度,但是如果你愿意折腾,其实在AI时代,学习一些基础的语法就足够了,因为具体的逻辑可以让AI来帮你写。这里的Python代码就是AI帮我写的(我是Java开发,不会Python)

AI辅助在独立游戏开发中的“踩坑”经验——《玩具帝国》

单独给AI从零开始写一些小功能没有任何问题,相信这类案例已经不少了,但是《玩具帝国》的情况不足以让AI从零开始,而AI还没到可以完全写出程序架构的时候。如果让AI给我写小功能的话,我写的程序框架又比较复杂,而现在的AI还不足以把我所有的程序框架学会,所以我的解决方案是,把不方便配表而又需要撰写的代码交给AI。这种代码的特点是简单、模板化、多是调用API,只牵涉小部分的特殊逻辑。以Buff系统为例,游戏里的Buff特别多,有些Buff带有不同的执行逻辑,不方便统一配表,撰写这些Buff的代码又非常耗时。试了下用Cursor让它仿照我的代码写一些Buff,发现生成结果可以直接用。不过目前Cursor生成复杂代码还需要复杂的前期调教,多开几次之后觉得很麻烦,用多了之后发现还是ChatGPT比较方便。以下面这段代码为例,我给出的模板代码是对ProducebleCombatUnitBase单位的Attack、Defence、Speed属性进行调整:我将多段类似的代码喂给AI后,询问它是否学会了,并让他总结规律:然后,尝试让它撰写一个类似的:Then please write a Buff,which acts on a Musketeer,and Musketeer is a kind of unit.What it does is make its CostFood 1.5 times what it was.教AI就像哄小孩,有正确的需要及时肯定,不过似乎AI对否定非常敏感,指出错误的时候要克制,不断完善它的经验。现在尝试写一个复杂的Buff,作用于一个Worker,Buff生效后,Worker的生命值和速度将翻倍。Buff失败时,如果Worker的HP不大于50,Buff的效果会恢复,否则不恢复。

他の質問
如何通过程序代码调用coze的api?
要通过程序代码调用 Coze 的 API,大致步骤如下: 1. 创建一个插件: 填入插件名和插件描述。 选择云侧插件作为创建方式。 选择 Python 作为 IDE 运行时。 点击【在 IDE 中创建工具】。 在创建工具面板里: 填入工具名称。 填入工具介绍。 2. API 接入相关操作: Glif 允许通过 API 调用平台上的应用,API 接入:https://docs.glif.app/api/gettingstarted 。 去创建一个新的 Token 并复制备用。 将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。 3. 在 Coze 的 IDE 中: 引入依赖和编写 handler 方法。 代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置: 填写入参字段和描述,对完整链接要写清楚。 填写出参字段。 左侧的依赖包添加【requests】。 填入测试数据运行,测试通过后即可发布。 4. 创建一个 Bot,挂载新创建的插件,在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束。 5. 测试从 Coze 调用 Glif 功能跑通,发布 Coze。 另外,获取 Coze 的 accessToken 和 botid 时,需要了解以下内容: 1. OAuth 授权的范围控制: 个人空间:访问个人创建的 bot。 团队空间:可以跨账号授权,比如让其他团队成员访问你创建的 bot。 2. 跨账号授权流程: 用户 A 在用户 B 的团队空间创建了 bot。 用户 A 要使用这个 bot,需要: 先让空间所有者安装这个 OAuth 应用。 然后用户 A 才能获取授权码访问其在该团队空间创建的 bot。 3. OAuth 和 PAT的主要区别: OAuth token 有效期更短,安全性更高。 OAuth 可以实现跨账号的授权。 PAT 只能访问个人的资源。 在 Coze 中用现有服务创建自己的 plugin 时: 1. 进入 Coze,在个人空间中选择插件,新建一个插件,起名并填写描述。 2. 在插件的 URL 部分,填入 Ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 3. 配置输出参数。 4. 测试后发布插件。 5. 创建 Bot 并接入创建的插件,在 prompt 中设置调用插件的相关要求。
2025-01-12
给我推荐能写程序代码的ai工具
以下是一些可以写代码或辅助编程的 AI 工具: 1. GitHub Copilot:由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE,可为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,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 AI 编程软件,该代码生成器由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手,该工具基于 130 亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手,该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力,可以了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。 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,该产品是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:一个由 AI 驱动的编程助手工具,旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,以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 以上工具都可以帮助你提高编程效率,但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,你可以根据自己的需求来选择最适合你的工具。 对于 Python 以及各种 AI 工具的使用学习,推荐: 1. B 站 up 主「PAPAYA 电脑教室」的 Python 入门课(很多课都很棒,而且完全免费)。 2. 对于现在的大模型,Andrej Karpathy 讲得很好,油管地址:https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g ,B 站地址: 。 3. 对于资料库,非常推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的资料库(一个飞书文档):?通往 AGI 之路(一个飞书文档),这应该是当下最全的中文 AI 资料库,免费、开源、共创。包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯,并永远是第一时间更新,网址:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-08-10
如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
自动规划的prompt如何设计编写
自动规划的 prompt 设计编写可以参考以下要点: 对于简单任务场景: 设定人物:描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程:明确 Bot 的功能和工作流程,约定在不同场景下的回答方式,可通过自然语言强调调用工具以提升约束力,也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答:明确告知回答与不回答的内容。 对于复杂任务场景:推荐使用结构化格式编写提示,使用 Markdown 语法,增强可读性和对 Bot 的约束力。扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容,您可直接使用或修改。 此外,PromptAgent 是一种将提示词优化视为策略性规划问题的方法,采用基于蒙特卡洛树搜索的规划算法,策略性地导航专家级提示词空间。它通过反思模型错误并生成建设性反馈,诱导出精确的专家级见解和深入指令,能高效制定专家级、详细且富有领域洞察力的提示词。 同时,当您理解 chatGPT 如何理解人类语言和文明后,有助于解决 prompt 编写中遇到的问题。比如,找到真正的需求来开始第一个 prompt 编写,这需要一定的洞察能力,可采用“如果某事重复做了三遍,就要思考如何将它自动化”的方法论。例如,若多次在群里发同样的自我介绍,可编写自动优化排版的 Prompt。
2025-04-08
投标书编写的免费AI工具
以下是一些与投标书编写相关的免费 AI 工具: 1. AutogenAI:伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具,可帮助企业撰写更强的提案,提高中标率。自成立不到一年已获 28 个客户,能将撰写强大提案的过程加快 800%,同时降低 10%的采购成本。网址:https://autogenai.com 。 此外,还有一些用于 AIGC 相关检测的网站: 1. :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。使用方法为将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮获取分析结果。 2. GPTZero:专门用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。使用时上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告显示是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线检测工具中获取分析结果。
2025-04-08
如何自动编写测试用例
AI 自动编写测试用例可以通过以下几种方式实现: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing :基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例: 1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 总结:AI 在生成测试用例方面具有显著的优势,可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具,前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题,从而提升软件质量和用户体验。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-01
帮我编写一个suno创作提示词模板
以下是为您编写的 Suno 创作提示词模板的相关内容: 在“离谱村”的案例中,首先收到台词素材和配音,确定“童趣”“欢乐”的风格,将相关描述投喂给 GPT4 生成音乐脚本,再输入给 SunoBeats 生成提示词。但初始提示词过长,后参考论坛网友分享的格式,通过调式变化和情节描述,使用和弦进展推动故事情节发展,这种格式的提示词质量和利用率更好。 在“博物馆文物玩法”的案例中,创作思路是给文物上色,参考攻略玩过变形,利用泼洒颜料玩法为雕像上色并使过程有趣。选择首尾帧模式,尾帧基于文物原图重绘为偏写实形象,通过可灵实现人物漂浮效果。涉及工具包括即梦、可灵、Runway、Suno、剪映,各有其优势。步骤为使用即梦图片生成功能上传图片,选择边缘轮廓或人物姿势,不添加景深,提升精细度并选择竖版切割。使用 GPTs 写 Runway 提示词。 希望以上内容对您有所帮助!
2025-03-27
编写炒股公式最好的AI
目前在编写炒股公式方面,没有特定被认定为“最好”的 AI 。编写炒股公式需要综合考虑多种因素,包括数据准确性、算法有效性、市场动态适应性等。不同的 AI 工具和技术在不同的应用场景中可能会表现出不同的效果。
2025-03-14