以下是一些用于矢量图生成的工具： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，能根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 此外，还有一个超强 LOGO 生成器的相关教程及案例拆解： 设计一个 logo 生成工具，允许用户上传多张 logo 图片作为参考，若多张图片无法处理，可将四张合成一张处理。通过提示询问用户是否用这些图片创建新 logo 及自定义提示词风格，设定每张图片参考权重。利用 GPT4 Vision 识图能力提取关键特征，结合权重和提示词风格生成新 logo 设计（如不满意可重新生成）。创作完成后提示用户是否满意，满意则发送此链接让用户去转 LOGO 矢量图操作。默认语言是中文。

以下为您介绍一些较好的 AI 数字人相关的资源和产品： 1. 数字人躯壳构建： 可以使用 web 前端页面（Live2D 就提供了 web 端的 SDK）或者 Native 的可执行程序进行部署。笔者的开源数字人项目（项目地址：https://github.com/wanh/awesomedigitalhumanlive2d）选择了 live2d 作为数字人躯壳，因为这类 SDK 的驱动方式相比现在的 AI 生成式的方式更加可控和自然，相比虚幻引擎这些驱动方式又更加轻量和简单。另外超写实的数字人风格在目前的技术能力下，处理不好一致性问题，容易带来虚假的感觉或者产生恐怖谷效应，而卡通二次元的形象给人的接受度更高。关于 live2d 的 SDK 驱动方式可以参考官方示例：https://github.com/Live2D。 2. 数字人课程： 强烈推荐卡尔的 AI 沃茨做的这门数字人课程，一共 15 节视频课，持续更新还会不定时增加最新的数字人内容，附赠课外社群辅导，专门解决数字人相关的问题。关于卡尔，从创建 AIGC 开源学习网站 learnpromptl.pro，到建立卡尔的 AI 沃茨万人社群，他一直致力于 AI 学习圈。这一次，他建立了一套完整的数字人学习体系，放在这门《克隆你自己》的课程中，带领大家全方位掌握数字人各技能。同时，他详细回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件，如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯超 331.9k 播放、霉霉说中文火遍全网、AI 郭德纲讲英文相声、硅语翻译｜海外明星送出中文新年祝福、通义千问｜兵马俑跳科目三、小冰推出支持交互的多模态数字人、阿根廷新总统用 HeyGen 做演讲等。数字人的出现，可以极大程度上优化工作流，尤其在制作个人 ip 短视频、配音、直播甚至到智能客服、虚拟偶像等各种领域都可以完成赋能。如果您想加入这场数字人浪潮，拥有自己的数字分身，优化自己的工作流，这门具备完整数字人学习体系的课程，正是您的需求。（扫码可以查看课程详细内容和介绍） 3. 算法驱动的数字人相关开源代码： ASR 语音识别：openai 的 whisper:https://github.com/openai/whisper ；wenet:https://github.com/wenete2e/wenet ；speech_recognition:https://github.com/Uberi/speech_recognition 。 AI Agent：大模型部分包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等等。Agent 部分可以使用 LangChain 的模块去做自定义，里面基本包含了 Agent 实现的几个组件 。 TTS：微软的 edgetts：https://github.com/rany2/edgetts，只能使用里面预设的人物声音，目前接口免费；VITS：https://github.com/jaywalnut310/vits，还有很多的分支版本，可以去搜索一下，vits 系列可以自己训练出想要的人声；sovitssvc:https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc，专注到唱歌上面，前段时间很火的 AI 孙燕姿。 当然这种简单的构建方式还存在很多的问题，例如：如何生成指定人物的声音？TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作？数字人如何使用知识库，做出某个领域的专业性回答？

以下是一些用于矢量图生成的工具： 1. UIzard：这是一个利用 AI 技术生成用户界面的工具，能根据您提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 此外，还有一个超强 LOGO 生成器的相关教程及案例拆解。它允许用户上传多张 logo 图片作为参考，若无法处理多张图片，可将四张合成一张处理。通过提示询问用户是否用这些图片创建新 logo 并自定义提示词风格、设定图片参考权重，然后利用 GPT4 Vision 的识图能力提取关键特征生成新 logo。若用户不满意可重新生成，满意则可通过转 LOGO 矢量图。默认语言为中文。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 此外，AI 分为 ANI 和 AGI，ANI 得到巨大发展但 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 即弱人工智能，只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。而 AGI 能做任何人类可以做的事。

以下是一些常见的矢量图生成工具： 1. UIzard：这是一个利用 AI 技术生成用户界面的工具，能根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区也开发了一些 AI 插件用于增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中有些插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 此外，还有一个超强 LOGO 生成器的相关介绍： 它可以设计一个 logo 生成工具，允许用户上传多张 logo 图片作为参考，若多张图片无法处理，可将四张合成一个图片处理。通过提示询问用户是否使用这些图片创建新的 logo 设计，能自定义提示词风格，设定每张图片的参考权重。利用 GPT4 Vision 的识图能力提取图片关键特征，结合权重和提示词风格生成新 logo 设计。若用户不满意可重新生成，创作完提示用户是否满意，满意则发送让用户去转 LOGO 矢量图操作。默认语言是中文。

AI 工具在行业中的运用十分广泛，以下为您详细介绍： 1. 客户服务领域： OpenAI 的 ChatGPT 等生成式人工智能应用程序在不到一年的时间里掀起革命，能以类似人类的方式处理并回答复杂问题，预计将使客户服务中心生产力提高 30%到 50%。 各行业公司已开始探索将生成式 AI 融入客户服务中心，如 Octopus Energy 引入后显著提高了电子邮件回复质量和客户满意度，带来更丰富全面的服务体验。 但发展中存在挑战，如受数据训练内在偏见影响产生不准确结果，目前阶段通常需要人工监督。预计其融入将经历几个阶段，最终几乎能在每个用户旅程中提供支持。 2. 医疗领域：利用大模型生成合成数据，如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器，从大量真实胸部 X 射线及其报告生成大型数据集，产生高保真度和概念正确的合成 X 射线扫描数据，用于数据增强和自监督学习。 3. 机器人领域：苹果 Vision Pro 在机器人研究领域引起轰动，其高分辨率、高级跟踪和处理能力被用于远程操作控制机器人的运动和动作。 4. 企业自动化领域：传统机器人流程自动化面临高昂成本等问题，新方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型解决限制。FlowMind 专注金融工作流，通过 API 使用 LLM 生成可执行工作流，在工作流理解方面准确率高；ECLAIR 采取更广泛方法，使用多模态模型从演示中学习，直接与企业环境中的图形用户界面交互，提高网页导航任务完成率。 5. 小型企业领域：工具服务小型企业将是生成式 AI 的一个杀手级用例。AI 工具可为小型企业带来即时影响，如 Sameday 可接电话预约，Truelark 处理短信等，许多通用内容创建工具在中小企业中已获显著用户基础，也出现为特定类型企业工作流量身定制的垂直化工具。 未来，AI 工具在各行业的应用有望不断深化和拓展，为经济发展和社会进步带来更多机遇和挑战。

ANI 即 artificial narrow intelligence，指的是弱人工智能。这种人工智能只能做一件事，例如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。与之相对的是 AGI（artificial general intelligence），AGI 能够做任何人类可以做的事。目前 ANI 得到了巨大发展，而 AGI 还没有取得巨大进展。

以下是一些常见的矢量图生成工具： 1. UIzard：这是一个利用 AI 技术生成用户界面的工具，能根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区也开发了一些 AI 插件来增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中一些插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 此外，还有一个超强 LOGO 生成器的相关介绍： 它可以设计一个 logo 生成工具，允许用户上传多张 logo 图片作为参考，若多张图片无法处理，可将四张合成一张处理。通过提示询问用户是否用这些图片创建新 logo，可自定义提示词风格，设定每张图片参考权重。然后利用 GPT4 Vision 的识图能力提取关键特征，结合权重和提示词风格生成新 logo。若用户不满意可重新生成，创作完提示用户是否满意，满意则发送此链接让用户去转 LOGO 矢量图操作。默认语言是中文。

ANI 即 artificial narrow intelligence ，意为弱人工智能。这种人工智能只能做一件事，例如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。目前 ANI 得到了巨大发展，而 AGI（artificial general intelligence，通用人工智能）还没有取得巨大进展。

在 coze 应用中，将图片 string 转换为 image 的步骤如下： 1. 把工作流的入参设置为 File>Image。 2. 注意，这是最关键也是最容易出错的地方，一个引号、一个大括号都不能错。图片下方会提供具体的文本供您复制。代码内容中，ImageUpload1 部分可以替换成您实际的文件上传组件的组件名称。由于 value 里没有提供 url 地址，所以只能用上传后的 file_id 从 coze 存储的图片中获得索引。具体原理程序员可能更清楚，您记住操作方法即可。 3. 接下来获得图片 URL 就比较简单了。在工作流中您可以直接用这个 image 变量，也可以用 string 模式输出，它会神奇地在工作流中变成图片的 URL。当您使用文本组件显示其地址时，能清晰看到图片地址，在图片组件上也能正常显示图片。如果不知道怎么显示，只要绑定工作流的 image 输出即可。 欢迎加入社区共同学习免费的 AI 智能体课程！如果有需要，也可以联系微信号：wx_stuart（请备注 coze 共学或外包需求）帮您对接社区的小伙伴外包您的 agent 开发需求。