以下是为您推荐的中文 AI 图像生成 app： 1. 可灵：由快手团队开发，主要用于生成高质量的图像和视频。图像质量高，但价格相对较高，重度用户年费可能达几千元，平均每月使用成本在 400 到 600 元之间，临时或轻度使用有每日免费点数和 60 多元单月的最便宜包月选项。 2. 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，用户可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量高、操作界面简洁直观。重点是现在免费，每天签到获取灵感值即可。但存在一些局限性，如某些类型图像因国内监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不如国际工具出色，处理多元文化内容可能存在偏差。 另外，根据视频脚本生成短视频的 AI 工具有： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析并生成素材和文本框架，可快速实现文字到画面转化。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 3. 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。 4. VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助用户从图像制作视频并规划内容。 5. Runway：能够将文本转化为风格化视频内容，适用于多种场景。 6. 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。 以下是图像生成的部分排名靠前的产品（数据截至 6 月）： |排行|产品名|分类|6 月访问量（万 Visit）|相对 5 月变化| |||||| |21|SnapEdit Allinone AI Photo Editor|图像生成|354|0.151| |22|Craiyon|图像生成|353|0.139| |23|Remini|图像生成|340|0.206| |24|Getimg.ai|图像生成|338|0.009| |25|pornx.ai|图像生成|326|0.05| |26|kittl|图像生成|300|0.06| |27|made.porn|图像生成|282|0.153| |28|Stable Diffusion stabilit|图像生成|271|0.067| |29|sexy.ai|图像生成|259|0.091| |30|liblib.art|图像生成|249|0.069|

以下是人工智能技术在材料设计方面的应用： 1. 存在一些可辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件，如 CADtools 12（Adobe Illustrator 插件）、Autodesk Fusion 360（集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件）、nTopology（基于 AI 的设计软件）、ParaMatters CogniCAD（基于 AI 的 CAD 软件），一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等也提供了基于 AI 的生成设计工具。这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用，对于初学者建议先学习基本的 3D 建模技巧。 2. DeepMind 利用其深度学习工具 GNoME 发现了超过 220 万种新的晶体材料，其中约 38 万种被认为是稳定的。这展示了 AI 在新材料方面前所未有的预测规模和准确性，推动了材料发现革命，并且公开了发现的新材料数据供其他科学家研究和实验。 3. 在新工业革命中，AI 正在工业化生物制药和医疗保健，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能等各个方面。

对于普通人学习 AGI，以下是一些建议： 1. 万能公式法：问 AI“一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？”，AI 给出知识框架后，针对每一个小点深入询问，辅助深度思考。 2. 优质信息源：像没有技术背景的普通人，可在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息，必要时再去 Twitter 和相关官网溯源。 3. 信息爆炸做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 新手学习 AI 可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，包括人工智能的主要分支及联系，浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等，并掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作作品，并在知识库分享。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式，获得实际应用体验。 此外，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识，并带着人类进步。我们可以通过构建系统深入探索专家 AI 的内部工作机制，创造学习的飞轮，未来专家 AI 可能成为下一代专家的教师。

将直流电压信号从时域转化到频域，可以采用以下算法： 1. 傅里叶变换：原始的音频等信号很难提取特征，需要进行傅里叶变换将时域信号转换到频域进行分析。音频进行傅里叶变换后，结果为复数，复数的绝对值就是幅度谱，而复数的实部与虚部之间形成的角度就是相位谱。经过傅里叶变换之后获得的幅度谱特征明显，可以清楚看到基频和对应的谐波。基频一般是声带的频率，而谐波则是声音经过声道、口腔、鼻腔等器官后产生的共振频率，且频率是基频的整数倍。音频一般采用的是短时傅里叶变化，因此需要将音频分割成帧（每帧 20ms～50ms），再进行傅里叶变换，帧与帧之间是有重叠的。 2. GriffinLim 算法：GriffinLim 将幅度谱恢复为原始波形，但是相比原始波形，幅度谱缺失了原始相位谱信息。GriffinLim 算法利用两帧之间有重叠部分的这个约束重构信号，因此如果使用 GriffinLim 算法还原音频信号，就需要尽量保证两帧之间重叠越多越好，一般帧移为每一帧长度的 25%左右，也就是帧之间重叠 75%为宜。其算法实现较为简单，整体是一种迭代算法，迭代过程如下： 随机初始化一个相位谱； 用相位谱和已知的幅度谱经过逆短时傅里叶变换（ISTFT）合成新语音； 对合成的语音做短时傅里叶变换，得到新的幅度谱和相位谱； 丢弃新的幅度谱，用相位谱和已知的幅度谱合成语音，如此重复，直至达到设定的迭代轮数。 此外，对于语音信号的处理，还可以采用倒谱分析实现解卷积处理。倒谱分析，又称为同态滤波，采用时频变换，得到对数功率谱，再进行逆变换，分析出倒谱域的倒谱系数。同态滤波的处理过程如下： 傅里叶变换。将时域的卷积信号转换为频域的乘积信号：${\\rm DFT}=X$ 对数运算。将乘积信号转换为加性信号。

在建筑行业，AI 有以下应用方式和相关工具： 审核规划平面图： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值高。 Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入需求自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，可在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内的信息集成管理。 绘制 CAD 图： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化等。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据设计目标和约束条件自动产生多种方案。 需要注意的是，每个工具都有其特定应用场景和功能，应根据具体需求选择合适的工具。

以下是关于 AI 与法律结合的相关内容： AI 大模型擅长的方面： 1. 信息检索与整理：能迅速从大量数据中检索相关信息，如法律法规和案例的检索，提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测：通过导入历史数据和参考信息，设定指令，可以预测案件的可能结果，如判决趋势、赔偿金额，辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理：能够自动生成和修改标准化文本与合同，减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力：可以同时处理多个任务，不受时间和体力的限制，对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 大模型不擅长的方面： 1. 法律解释与推理：可以根据历史信息和数据给出一些预测和判断，但仍然难以像专业的法律人一样，推演复杂的法律解释和论证。特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时，AI 的能力非常有限。 2. 理解道德和情感：难以理解案件中涉及的复杂情感和动机，如离婚案件中的夫妻之间可能出现的多重关系。 3. 创新或个性化的服务：难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务，因为大模型是基于预设的数据和规则，不能及时采集到客户所有的即时信息，很难超出语料的内容生成创新且专业的答案，因此很难针对性地为客户提供专业服务，哪怕是基于同样的事由或案件。 律师擅长的方面： 1. 法律专业知识：具备深厚的法律知识，能够提供专业的法律分析和建议，如在证券欺诈案件中的专业分析。 2. 沟通与谈判：在沟通和谈判中能够与客户方、相对方、其他机构建立信任、表达观点、促成交易等。 3. 创造性解决问题：能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议，如为新技术制定合法性指导。 4. 危机应对：作为专业人士，恰恰需要具备能够在紧急情况下能做出专业判断，提供及时的法律建议和解决方案。 律师不擅长的方面： 1. 处理大量信息和数据：在需要处理大量文本和数据的情况下，律师人工的效率非常有限，如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节：可能难以记住各类案件中的所有事实和细节，如：时间，人物，金额，关系，尤其是在复杂案件中。 3. 精力与情绪：在处理复杂案件时，律师可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力，从而影响专业判断。 基于以上，律师和 AI 的协同并非简单相加，而是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师在运用大模型这一强大工具时，最关键的任务是：如何根据不同的法律业务场景，精准地提出问题、指令（Prompt），以引导 AI 发挥其最大的效用。在处理信息检索与整理任务时，律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息，能够迅速获得案件准备所需的素材，花更多的时间进行法律分析。当需要自动化处理文档时，律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。例如，给出 prompt “根据提供的模板，自动生成一份关于 XX 事项的合同草案，并标注出需要人工审核的关键条款”。这样，律师可以在保证合同质量的同时，大幅减少在文档起草和修订上的工作量。

以下是使用 AI 总结在线视频讲解的思维导图的一般步骤： 1. 明确视频主题和重点：首先，需要清晰了解视频所围绕的核心主题以及关键要点。 2. 提取关键信息：从提供的文本中，筛选出重要的描述和关键元素，例如人物的特征、姿态、穿着等。 3. 组织信息结构：将提取的关键信息进行分类和整理，构建出初步的思维导图框架。 4. 概括主要内容：对每个分支的信息进行概括和总结，使其简洁明了。 对于您提供的这段文本，其主要描述了一个年轻男孩和年轻男人的形象及他们之间的姿态和关系。可以将其概括为“男孩与男人的形象及关系描述”这一主题，分支包括“男孩形象”（如穿着、发型、表情等）、“男人形象”（如穿着、发型、表情等）以及“两者关系”（如姿态、展现的情感等）。

AI 在未来对人类生活产生颠覆式影响的时间难以精确预测。目前的研究和观点表明： 从一些观点来看，在接下来的几十年内，AI 就可能带来巨大变化。例如，在未来的几十年里，我们将能够做到在祖辈看来如同魔法般的事情。AI 会为人们提供解决难题的工具，帮助我们在人类进步的架构上增添新的支撑。 预计到 2024 年及以后，生成式 AI 的热潮不会消退，会有团队投入大量资金训练大型模型，同时政府和大型科技公司将持续面临计算需求的压力。 虽然目前 AI 对选举和就业的预期影响尚未完全显现，但未来其影响可能如同潘多拉魔盒，在未来的数年、数十年甚至更长时间内无处不在。 总之，AI 已经在我们的日常生活中存在，其对生活的颠覆式影响会逐步显现，但具体时间难以确定。

以下是一些常见的文生图模型排行及相关介绍： 1. Kolors：最近开源的文生图模型中表现出色。从技术报告来看，有更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力，以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。实测效果不错，体现了快手的技术实力。 2. 基于 Diffusion Model 的代表模型： Stable Diffusion Midjourney GLIDE DALLE 2 DALLE 3 发展阶段为 2022 年至今，受益于开源模式和参数量较少，研究成本相对低，在学术界和工业界的传播和迭代速度快。其原理是通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据，然后通过消除噪声来学习如何重建数据。 3. 基于自回归模型（Autoregressive Model）的代表模型： DALLE CogView CogView2 Parti CM3leon 发展阶段为 2020 年至今，囿于闭源模式和参数量较大，研究成本高，迭代速度慢于 Diffusion Model。其原理是 Encoder 将文本转化成 token，经特征融合后，由训练好的模型 Decoder 输出图像。 4. Red_Panda：文生图模型黑马，霸榜 Hugging Face，超越了 Midjourney、Flux 等。

以下是车企营销服可能的 AI 场景： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现汽车自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等语音助手，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 在营销服务方面的具体场景包括： 1. AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车与热点营销结合、用户画像预测、营销内容创作、内容审核、用户评论回复，以及“一键生图”符合营销要求。 2. AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，如智能“试驾”促进转化，“金牌销售”智能导购，“互动游戏”智能导购。 3. AI 提升“销售能力”，基于汽车销售场景和环节自动出题，用户答题后进行得分评估和给出建议，还可采用“对话”或“情景模拟”形式，如 AI 扮演客户进行销售对练。