以下是将私有模型部署到微信的几种方法： 1. 张梦飞的方法： 部署大语言模型： 下载并安装 Ollama：根据您的电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载，下载完成后双击打开，点击“Install”。安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器，若出现相关字样则表示安装完成。 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）：如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。 2. 安仔的方法： 配置腾讯云轻量应用服务器。 配置部署 COW 组件：配置 GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数，根据要交互的群组进行具体修改，保存编排模板。切换到容器编排界面，基于模板进行 COW 服务部署，等待部署成功。 3. 马上观看看的方法： 部署 dify：选择模型，以智谱 ai 举例，点设置，点从智谱 ai 获取钥匙，进入智谱官网用手机号注册，添加 API keys 并复制，查看免费额度并收藏网址。回到之前页面复制钥匙并保存，随便创建应用，可先选择智谱 glm4 测试，点发布，点击 api 秘钥创建并复制。

以下是使用 AI 制作视频的一般流程： 1. 小说转视频： 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 2. 使用 Pika 生成视频： 进入 generate 频道，目前有 10 个 generate 频道，随便选择一个进入。 直接生成视频：在输入“/create”，然后输入 prompt，得到视频。 图片生成视频：使用 MJ/SD 生成图像（可选）+在 PIKA 平台添加 prompt =得到视频。 3. 实战制作： 准备内容：先准备一段视频中播放的内容文字，可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等，也可以利用 AI 生成这段文字。 制作视频：使用剪映 App 对视频进行简单处理。电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”，选择顶部工具栏中的“文本”，并点击默认文本右下角的“+”号，为视频添加一个文字内容的轨道。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

AI 在生命科学工程和信息学领域具有多方面的助力和重要作用，主要体现在以下几个方面： 1. 提升劳动力水平：随着人工智能的发展，它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平。例如，可以提出答案或创意，让经过训练的人类选择最佳答案，筛选结果并跳过错误答案，自然地整合到现有的工作流程中。 2. 推动行业转变：生命科学和医疗保健领域正越来越多地受到工程技术的推动而发生转变。在生命科学领域，基因编辑、细胞生物学、干细胞、机器人实验等方面的进展使科学家能够以前所未有的方式操纵生物学，且随着人工智能嵌入生命科学实验中，存在着强大的反馈循环。医疗保健领域也在利用技术经历复兴，朝着价值导向的付费模式转变，为人工智能创造了深层次的效用。 3. 助力新疗法开发：在理解生物学方面，人工智能扮演着关键角色，成为揭示生物学复杂性的推动者。如今已有的关于人类疾病的人工智能模型，指引着更有效的药物的开发路径，能够更快地进入市场，并减少失败的次数，使研究超越当前主要依赖实验室人力劳动偶然发现的模式。 但也要注意潜在的担忧，早期人工智能模型在人类收集的数据上进行训练可能存在嵌入的偏见和其他失败。随着人工智能应用于新的行业，科学家、医疗保健提供者和监管机构需要保持警惕，以防止潜在的有害副作用。

以下是关于 SD 生成视频的创新点： 1. Stable Video Diffusion 作为开源项目，可在自己机器上自由创作且无需充值。生成的视频画质清晰，帧与帧过渡自然，能较好解决背景闪烁和人物一致性问题。尽管目前最多只能生成 4 秒视频，但仍在不断迭代。 2. 上周发布的方案在很大程度上解决了稳定性和闪烁问题。其关键帧翻译和完整视频翻译包括：使用适应性扩散模型生成关键帧，并应用分层交叉帧约束来强制形状、纹理和颜色的一致性；通过时间感知的补丁匹配和帧混合将关键帧传播到其他帧。最重要的是与现有的图像扩散技术兼容，能够利用如 LoRA 自定义特定主题和 ControlNet 引入额外的空间引导。 3. 制作思路方面，如将中文字做成白底黑字存成图片样式，使用文生图方式，输入关键词和反关键词，可输出 C4D 模型，还能实现如景深等效果。SD 相比其他工具可操控性更强，尤其是在处理中文字体方面。

ComfyUI 生成视频的技术难点及相关内容如下： 运行 ComfyUI 并加载工作流：完成准备工作后运行 ComfyUI，默认版本存在不支持模型版本和 node 管理的问题，需安装 ComfyUI Manager 插件。再次运行 python main.py 会出现 Manager 菜单。工作流可下载后使用 ComfyUI 菜单的 load 功能加载，点击菜单栏「Queue Prompt」开始视频生成，通过工作流上的绿色框查看运行进度，最后在 ComfyUI 目录下的 output 文件夹查看生成好的视频。 显存溢出问题：若生成视频过程中出现显存溢出问题，需进一步处理。 ComfyUI 的特点：其核心在于自由和拓展，可自行调整以切合工作流甚至改造工作流，在 AI 发展迅速的时代保持灵活至关重要。能完成生成四格故事漫画、视频、写真、表情包、换脸、换装等，相关内容后续会一一讲解介绍。

SD 生成视频的技术难点主要包括以下方面： 1. 稳定性和闪烁问题：目前基本所有的 SD 生成视频都存在这方面的问题，不过上周发布的一个方案在很大程度上解决了此问题。该方案包括使用适应性扩散模型生成关键帧，并应用分层交叉帧约束来强制形状、纹理和颜色的一致性；通过时间感知的补丁匹配和帧混合将关键帧传播到其他帧。 2. 图像处理：如在生成视频时，抠图中间可能处理不彻底，最好先通过 PS 扣好模板再绘制背景。 3. 操作方法：生成视频的方法包括粗暴地替换，或者一帧一帧拆开然后利用 ControlNet + 局部重绘功能，每一帧做取模重绘，并尽量在同一语义下批量生成。 4. 关键词和反关键词设置：输入关键词如奶油的英文单词“Cream + Cake”（加强质感），反关键词如“Easynegative”（负能量），反复刷机以得到满意效果。 5. 模型和参数设置：例如选择合适的模型、设置采样器、CFG 尺度、种子、尺寸、VAE 等参数。

星野算是 AI 陪伴类产品，这类产品在 LLM 基础上，在 prompt 上加了些特定角色定义，往往会在长短记忆上做出些处理，以突出其陪伴意义。随着陪伴的时间越久，知识库沉淀的个性化记录就越丰富，AI 也会越懂用户。

AI 智能体具有广泛的应用，主要包括以下几个方面： 1. 自动驾驶：自动驾驶汽车中的智能体能够感知周围环境，并做出驾驶决策。 2. 家居自动化：如智能恒温器、智能照明等智能家居设备，可根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。 4. 金融交易：金融市场中的智能交易算法能根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。 6. 机器人：各类机器人（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。 以“什么值得买”智能体为例，在电商导购方面，假设用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先做 Query Rewrite 提取出“笔记本电脑”关键词，再通过相关 API 检索商品信息，拿到结果后与内置提示词组装成上下文请求大模型回答，从而实现更好的商品推荐效果。 工作流 Workflow 也可以理解为多智能体协作 MultiAgents，通过多个智能体的组装，能解决一些复杂场景的搜索问题。比如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时费力，而 AI 搜索+Workflow 的模式可有效解决。 在社交方向，用户注册后先捏一个自己的智能体，然后让自己的智能体和其他人的智能体聊天，聊到一起后真人再介入，是一个有趣的场景。在 B 端，帮助商家搭建智能体也是一个机会。

AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并且具备许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象，致力于探索人类内在的本质。然而，网络上对 AI Agent 的介绍往往晦涩难懂，其自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等内容，都仿佛笼罩在神秘面纱之下。

使用 AI 工具分析内容并提取文章关键场景、角色和情节可以参考以下步骤： 对于将小说做成视频： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 对于利用 AI 写课题： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写课题的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 在扣子 AI 应用于故事与绘本创作中，角色方面的技能包括： 首先引导用户说出故事的中心主题（theme），耐心倾听并给予鼓励。接着询问故事的情节（Plot），帮助用户梳理思路。再让用户描述故事存在的角色（Characters），共同构思角色特点。引导用户设定故事的背景（Setting），丰富故事场景。了解故事的视角（Point_of_view），明晰叙述角度。确定故事的文章风格（Tone），为创作定下基调。基于上述获取的关键词，传入对应的工作流中，调用工作流生成精彩的故事内容。