现阶段 AI 应用主要包括以下方面： 1. AI 视频生成： 专业创作者（艺术家、影视人等）：能够为作品赋予独特风格和想象力，提供灵感，降低后期制作门槛和成本，目前主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 自媒体、非专业创作者：解决视频剪辑痛点，如快速生成脚本分镜、视频，将文章高效转 PPT 再转视频，解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 企业客户：为小企业、非盈利机构大幅缩减视频制作成本。 2. 交通领域： 自动驾驶：提高交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货：将货物快速送达偏远地区。 3. 其他领域： 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 此外，从使用场景来看，还包括改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 等方向；从产品形态上来看，分为插件、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区等。目前产品大多分布在 PC 端。

以下是将网图照片换成您的脸的一些方法和步骤： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 选中图像进入扩展功能界面，自动提取面部信息。 上传想要替换到图像的图片。 参数方面：提示词框会自动根据图像进行填充，无需手动填写；重绘风格选择与放大图像相对应的风格，会提升换脸效果，其余参数默认即可。 2. 【SD】无需 Lora，一键换脸插件 Roop： 勾选相关项目，确保包含 Python 和 C++包。 更改到您想要安装的位置，点击右下角的安装。 安装时间较长，需耐心等待。 安装好后，打开 SD 文件目录下的相关文件夹，在地址栏输入“cmd”，然后回车。 在打开的 dos 界面里，粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码，自动开始安装 insightface。 若此阶段出现错误，建议下载最新的秋叶 4.2 整合包（6 月 23 号更新），后台回复【SD】即可下载。 安装完成后，重新打开启动器，后台会继续下载一些模型，全程需保证科学上网。 启用 ROOP 插件，选择想要替换的人物照片，面部修复选择“GFPGAN”。右边的参数数值越低，人物会越像，但图像会很模糊；数值越高人物越不像，但图像会很清晰，可根据需求设置，如使用 0.5 测试。最下面还有放大算法，可使用一个模型放大图像，相当于高清修复。设置好后点击生成。若人脸部分像素偏低、有点模糊，可将图发送到“图生图”，开一个较小的重绘幅度。 需要注意的是，AI 换脸存在一定的法律风险。除上述诈骗、寻衅滋事、编造、传播虚假信息罪外，AI 换脸技术既然要对“人脸”进行更换，其民事侵权风险自不言而明，相对应地构成侮辱、诽谤罪及制作、贩卖、传播淫秽色情物品罪的案例亦会出现。就民事侵权而言，《民法典》第一千零一十九条明确规定，“任何组织或者个人不得以丑化、污损，或者利用信息技术手段伪造等方式侵害他人的肖像权。未经肖像权人同意，不得制作、使用、公开肖像权人的肖像，但是法律另有规定的除外。”因此，一旦换脸技术所生成之人脸系自然人的肖像，那么未经他人同意，使用他人肖像的行为当然侵犯了自然人的肖像权。在刑事犯罪方面，行为人使用他人肖像进行 AI 换脸旨在侮辱、诽谤、恶意丑化他人，并在网络上肆意传播，该行为就极有可能涉嫌刑法上的侮辱、诽谤罪。此外，现阶段还存在大量行为人利用 AI 换脸技术专门进行违法犯罪活动，其中较为典型的是诈骗罪和制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪或传播淫秽物品罪。

一个可以总结文章的 AI 应用通常通过以下方式训练： 1. 数据准备：收集大量的文本数据，包括各种类型和主题的文章。 2. 模型选择：使用适合自然语言处理任务的大型语言模型，如 OpenAI 的 GPT 系列。 3. 导入相关库和加载 API 密钥：例如导入 OpenAI 并加载 API 密钥。 4. 设计提示：制定明确的提示，如要求从电子商务网站的产品评论中生成简短摘要。 5. 针对不同需求训练： 文字总结：对一般性的文字进行总结。 针对某种信息总结：例如特定领域或特定类型的信息。 尝试“提取”而不是“总结”：更侧重于关键信息的提取。 针对多项信息总结：处理多个相关的文本信息。 6. 应用拓展：不仅可以总结文章，还能总结群聊消息、B站视频等。对于 B 站视频，通过获取字幕并发送给 AI 来实现总结。 7. 与 API 配合：通过 OpenAI API 等获取有效密钥，并结合示例代码进行开发和优化。

Win7 可以安装 ComfyUI，但需要满足一定的硬件要求和进行一系列的环境安装操作。 硬件要求： 1. 系统：Windows 7 以上。 2. 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 3. 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 环境安装操作： 1. 下载并更新 Nvidia 显卡驱动，下载地址：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 2. 依次下载并安装 Python（https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装时选中“将 Python 添加到系统变量”）、Git（https://gitscm.com/download/win ）、VSCode（https://code.visualstudio.com/Download ），安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 3. 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 此外，还可能涉及克隆 ComfyUI 仓库、创建 python 虚拟环境、安装 Pytorch 和依赖包等操作。关于部分安装操作，网上有较多教程可供参考。同时，模型权重和工作流的获取也有相应的途径。

ComfyUI 并非是使用 AI 时必学的。但如果您想在 AI 水平上有更高的提升，掌握 ComfyUI 的理论基础是很有帮助的。它在图像、视频等领域有诸多应用和发展，例如在差分算法、年龄渐变和特定内容替换、q 列模型、语言模型的迁移和发展、深度图检测和分层处理等方面具有优势。同时，了解其技术细节如 clip 的 skip 层、scheduler 和 sample 的区别、CFG 等能让您更灵活选择参数。ComfyUI 的生态发展稳定，节点和项目增多，相关大会也在多地举办。此外，其生态外的收费视频软件能用 API 节点接入所有体系，飞书大群方便交流，会同步课件及相关信息。

推理行大模型对 RAG 准确性提升带来了以下改变： 1. 当辅以能有效提取文档中结构化信息并整合为提示词的 PDF 解析器时，大语言模型能作出更准确的响应，提高了提供给模型的数据质量和相关性，从而提升模型输出质量。 2. 大模型应用领域常用的 RAG 方法，能让模型用自定义数据生成结果，处理无尽私有数据，将模型当成高效推理机器。但 RAG 存在一些常见误区： 随意输入任何文档不一定能得到准确回答，RAG 流程中的多个环节都会影响最终质量。 RAG 虽能减少幻觉，但不能完全消除，只要有大模型参与就可能产生幻觉。 RAG 仍消耗大模型的 Token，最终需大模型处理检索结果生成通顺回答。 未来，将研究分享更多基于深度学习的文档解析方法，以更全面理解 RAG 质量和文档解析质量的关系。同时，前沿模型研发团队力争做到吞吐量、速度和准确度的最佳平衡。

利用 AI 写论文开题报告可以按照以下步骤进行： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个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。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。让 AI 去做那些机械重复、结构固定的部分，而把有判断力、价值取向的部分牢牢掌握在自己手中。例如，在写论文时，可以用 AI 校对格式、润色语法，但选题、新见解、论证框架这些核心创作环节一定要由自己完成。在与 AI 互动中，可以主动思考，比如问完 AI 问题后，思考如果自己回答会怎样，对比 AI 答案的新颖或不足之处，还可以利用 AI 检查漏洞，完善自己的思考。

以下是关于抠图换装的相关内容： 在 SD 中，画蒙版存在一定难度。在 SD 里用鼠标涂画笔工具少且不稳定，精确绘制困难；在 PS 里画蒙版虽简单但流程麻烦，需不停导入导出图片且有人可能不会 PS。 对于大多数人，能在一个软件解决就不开第二个。基于此，介绍 SD 中的抠图神器 Segment Anything，它是基于深度学习算法的图像分割工具，能将图像像素分配到对应区域，实现精准边缘识别，自动检测提高分割效率。 另外，GFPGAN 可进行面部修复，找一张模糊人像，将其参数拉到 1 即可。背景去除需安装插件 REMBG，安装地址是 https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebuirembg.git 。安装重启后有选项框，测试抠图效果不错但有黑边，可通过点击 Alpha matting 调整参数如 Erode size：6、Foreground threshold：143、Background threshold：187 去掉黑边，还能直接生成蒙版。此外，还有专门做服装抠图的模型，方便换装处理，也有专门给动漫抠图的模型。 在 MJ 应用中，提到做一些秀气女性角色时，style expressive/style cute 有一定效果。出图靠量累积，实现基本统一画风后可进一步抠图换底。非人生物的 OC 出图成功率低，如 2 号机器人生成方便，3 号神秘人难做，可先绘制符合部分要求的图像再局部重绘。7 号泰迪熊先生同理，MJ 出的泰迪熊多为全身像，可扩展出身体。

以下是一些可以将宠物照片变成手绘电子画像的工作流： 1. SDXL Prompt Styler 工作流：可以把图片转化成近百种风格。例如，将手绘风格的宠物照片转绘成折纸风时，最好不要加入线稿边缘（canny）的 controlnet 控制，或者需把 canny 的控制强度（strength）调到较小。原始图像是手绘风格时，手绘线条和折纸风格本身互斥。若转成漫画风格并想较好保留人物外轮廓，加入 canny 控制能更好还原人物原本造型。有时直接用插件内置预设的提示词组合不一定能达到想要的效果，需在 prompt 中再加一些特定风格的关键词。此外，该工作流结合 Vid2Vid Style Transfer with IPA&Hotshot XL 工作流，可较好实现视频不同风格的稳定转绘。 2. 小王子 Roy 的工作流：用 Coze 搭建神奇宠物诞生器。包括随机生成属性和宠物描述，对于不会写代码的小伙伴，可使用内置的“尝试 AI”功能，但要注意尽量选择 python 代码编写，书写前确定好输出变量等。生成宠物形象使用 coze 自带的文生图工具 text2image 插件，宠物形象描述文字生成使用图片理解插件 imgUnderstand，生成宠物的名字借鉴特定逻辑，生成宠物小传/技能/使命调用前面节点的数据，最后整理输出引用前面节点的多个数据。 3. 《艾小喵绘本》工作流：基于扣子的全自动绘本创作 Agent，源于兴趣和好奇，尝试从半自动实现全自动。

以下是关于 DeepSeek 提示词的相关内容： 1. 生成小红书爆款单词视频： 开始：输入单词主题、图片风格、单词数量，如非洲动物、真实风格、2。 生成单词数组：选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，为用户输出指定数量的单词，并以数组方式输出，包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。提示词中角色设定为专业的单词生成助手，技能是输出关联英语单词，限制为仅围绕用户输入主题输出相关内容，且输出必须为符合要求的数组形式。 2. Deepseek 时代提示词之关键诉求： 观察发现完整的提示词可能不如片段有效，甚至可能干扰模型的思考流程，过长提示会带来大量的 Token 浪费和上下文污染，特别是在多轮对话中。在 deepseek 时代，用户只需要在关键点进行引导，让模型自主发挥，“关键诉求直通车”模式是新一代 LLM 的正确打开方式。新旧提示法对比，传统方法像唠叨家长，新型技巧像对聪明助理打暗号。 3. 让 DeepSeek 生成相机运动轨迹的提示词：以往的提示词是场景、构图、尺寸、位置、形态、半身全身、环境的组合，现在把这些提示词喂给 DeepSeek，要求以“相机运动轨迹”的方式来描写，可以得到新提示词，如“相机向上飞升至上空轨道视角，拍摄站在泳池旁的女子”。对空间理解和对语义的遵循能让有光影变化的泳池自然地生成出来，海螺 AI 甚至还知道给主角穿上与场景匹配的拖鞋。