以下是为您推荐的一些可用于写小说的开源模型及相关资源： 1. Kolors 开源模型： 相关教学视频： ，作者为吴杨峰。 ，作者为楚门的 AI 世界。 。 ，作者为不懂技术就用 AI 呀。 2. 辅助创作的 AI 工具： ChatGPT：擅长构思。 Claude：文笔好于 ChatGPT。 彩云小梦、Kimi、MidReal 等。 此外，还有一些关于用 AI 写小说的相关知识： 1. 让 AI 写小说存在一些问题，如上下文长度限制、容易忘记要求、文笔简略、一致性难以保证等。 2. 对于某些问题，如“保持创意简洁”“危机快速来临”，AI 不容易犯，但对叙述方式比较敏感，写 prompt 时要保持用词一致。 3. AI 只是辅助创作，最后仍需人工加工和修改以满足读者要求。

以下是关于大模型的相关信息： 在 SD 应用中，选择 ControlNet 模型时，将字体参考图放进 ControlNet 中，预处理器可选择 invert 等，注意控制类型的选择，选好预处理可点击预览按钮，然后选择 Control 模型，如 Depth 景深模型或 Scribble 涂鸦模型等，选择好后记得启用 ControlNet。选择生图大模型时，大模型决定最终风格，如生成真实场景下的字体，可选择如 lofi.v2 等大模型，不同大模型对 ControlNet 模型的控制力有不同适应度，需微调参数。 常用的模型网站有：。下载模型后，大模型（Ckpt）放入 models\\Stablediffusion，VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora 或 models/Lora 目录，Embedding 模型放入 embeddings 目录。 大模型指的是用于表达 token 之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。常见的将 Token 表示成稠密矩阵向量的算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。

人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学。目前对其定义并不统一，以下是一些常见的定义： 从一般角度来看，人工智能是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）以实现特定目标来展示其智能行为的系统。基于人工智能的系统可以完全依赖于软件，在虚拟世界中运行（例如语音助手、图像分析软件、搜索引擎、语音和人脸识别系统）或者也可以嵌入硬件设备中（例如高级机器人、自动驾驶汽车、无人机或物联网应用程序）。 2021 年《AI 法案》提案第 3 条对人工智能的定义为：“AI 系统指采用附录 1 中所列的一种或多种技术和方法开发的软件，该软件能生成影响交互环境的输出（如内容、预测、建议或决策），以实现人为指定的特定目标。”其中，附录 1 列举的技术方法主要包括：机器学习方法（包括监督、无监督、强化和深度学习）；基于逻辑和知识的方法（包括知识表示、归纳编程、知识库、影响和演绎引擎、符号推理和专家系统）；统计方法，贝叶斯估计，以及搜索和优化方法。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，用于按照一套明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。然而，对于像从照片判断人的年龄这类任务，我们无法明确解法，无法编写明确程序让计算机完成，这类任务正是人工智能感兴趣的。 需要注意的是，“人工智能”的概念自 1956 年于美国的达特茅斯学会上被提出后，其所涵盖的理论范围及技术方法随着时代的发展在不断扩展。相比于《2018 年人工智能战略》，2021 年《AI 法案》提案对于人工智能的定义采取更加宽泛的界定标准。在 2022 年《AI 法案》妥协版本中，欧盟理事会及欧洲议会认为“AI 系统”的定义范围应适当缩窄，并侧重强调机器学习的方法。

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但这种方法因无法大规模拓展应用场景，且从专家提取知识、表现及保持知识库准确性复杂且成本高，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源更便宜，数据更多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 例如在创建国际象棋计算机对弈程序时，方法不断变化。 此外，人工智能和机器学习在金融服务行业应用已超十年，促成了诸多改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表重大飞跃，正改变多个领域。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机，遵循受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，这类任务正是人工智能感兴趣的。如今金融、医学和艺术等领域正从人工智能中受益。

人工智能（Artificial Intelligence）是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学，例如做一些人类所擅长的事情。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循相同的受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序，就能编写程序让计算机执行。 然而，像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务，我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，无法明确编程，这类任务正是人工智能感兴趣的。 AI 分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等；AGI 能做任何人类可以做的事。 人工智能术语包括： 机械学习：学习输入输出，从 A 到 B 的映射。是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域。 数据科学：分析数据集，从数据中获取结论与提示，输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习：有输入层、输出层、中间层（隐藏层）。

目前尚未有完全能够根据文案自动找素材并自动剪视频的工具。但有一些相关的软件可以在一定程度上辅助您完成这些工作，例如剪映、Adobe Premiere Pro 等，它们具有一些智能功能，能在您提供一定的指导和设置后，帮助您更高效地处理素材和剪辑视频。

人工智能伦理建设的基本内容包括以下方面： 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则，并修正了一系列相关条例。回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组 2019 年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》，其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则： 人类主体和监督：人工智能系统的开发和使用应为人服务，尊重人的尊严和个人自主权，其运行可由人类适当控制和监督。 技术稳健性和安全性：开发和使用方式应在出现问题时保持稳健，抵御试图改变其使用或性能的行为，减少意外伤害。 隐私和数据治理：符合现有隐私和数据保护规则，处理的数据应具备高质量和完整性。 透明度：开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性，让人类知晓交流或互动情况，并告知部署者系统的能力和局限性以及受影响者的权利。 多样性、非歧视和公平：开发和使用方式应包括不同参与者，促进平等获取、性别平等和文化多样性，避免歧视性影响和不公平偏见。 社会和环境福祉：有助于设计符合《宪章》和欧盟基础价值观的连贯、可信和以人为本的人工智能。 问责制。 人工智能能带来广泛的经济、环境和社会效益，如改进预测、优化运营等，但也可能根据应用、使用情况和技术发展水平产生风险，对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害。 鉴于人工智能的重大影响和建立信任的必要性，其发展必须符合欧盟价值观、基本权利和自由，应以人为本，最终提高人类福祉。 为确保公众利益的高水平保护，应为所有高风险人工智能系统制定统一规则，这些规则应与《宪章》一致，非歧视，符合国际贸易承诺，并考虑相关准则。

以下是关于学习 AGI 的一些建议： 对于新手学习 AGI： 1. 澄清学习前的状态：可能不理解 AI 和提示词工程，不懂代码和英语较差，在学习前会尝试各种 AI 工具并走弯路。 2. 明确学习后的现状：例如能够创建多 Agent 智能体、进行营销文案创作、应用 SQL 代码、创建图像流智能体等，还能在公司中实践智能客服等。 3. 掌握学习路径：关键词包括“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”，学习路径如同游戏通关，有主线和支线。 4. 个人经验分享：像 yoyo 一样，通过学习、分享和实践不断填补知识缝隙来成长。 学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续努力，不要害怕犯错。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e）的布鲁姆分类法来设计自己的学习路径。 对于纯 AI 小白，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域并学习最新内容。学习资源免费开源，可利用空闲时间进行学习。 总之，找到适合自己的学习方式和路径，学以致用，不断成长。

以下是关于 GPT 提示词的相关内容： 1. 15 个月之后创作童谣的提示词： 需求分析：上一次需要输入“创作童谣的场景、角色、故事等”，这次只需输入一个关键词即可创作。 输入：任意关键词。 输出：跟关键词相关的儿童童谣。 测试现有模型的效果：对包括 ChatGPT 4o、ChatGPT o1、Claude、Kimi、豆包、智谱清言 GLM4、Gemini 2.0 Flash Experimental、Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 等模型进行了测试，除 LIana 3.1 405B 的输出未贴出，其他模型的结果可供感受和评价。 2. GPT 优化 Prompt： 存在问题：某些标题使用太绝对和夸张的描述，如“小姐姐的必备”“你值得拥有”“秒变心情大好”。 分析：包括日常口语风格可能带有夸张倾向、情感色彩可能被放大、示例可能影响、对“过度”标准理解差异等。 优化措施：在日常口语风格部分避免使用太绝对的词语；在情感色彩部分避免使用过于强烈的正面情感描述；在 Constraints 部分添加避免使用绝对性词汇；对 Examples 部分进行更严格筛选。 3. AI 快速总结群聊消息的提示词： 直接发送原文 GPT 无法按意图工作，需编写提示词。 单人发言版：基于李继刚老师的“通知消息整理助手”修改了“文字排版大师”的 Prompt。 多人发言版：将提示词和文字原文发送给 GPT，整理输出结果，删掉无关内容，替换双星号。

以下是一些常见的 AI 数字人口播工具： 1. TecCreative： 只需输入口播文案，选择期望生成的数字人形象及目标语言，即可生成数字人口播视频。操作指引：输入口播文案——选择目标语言——选择数字人角色——选择输出类型——点击开始生成。 支持图片换脸，仅需上传原始图片和换脸图片，操作指引：上传原始图片——上传换脸图片——点击开始生成。图片大小上限 5M，支持 JPG、PNG 格式。 支持视频换脸，操作指引：上传原始视频——上传换脸图片——点击生成。 支持音频合成数字人，只需上传音频文件，工具支持使用 100+数字人模板。操作指引：上传音频文件——选择数字人角色——选择输出类型——点击开始生成。注意：音频文件支持 MP3 和 WAV 格式，文件大小上限 5M。 提供多语种（包含菲律宾语、印地语、马来语等小语种）智能配音，操作指引：输入需配音文案——选择音色——点击立即生成。注意：输入的配音文案需和选择音色语种保持一致。 智能识别视频语言并生成对应字幕，操作指引：点击上传视频——开始生成——字幕解析完成——下载 SRT 字幕。注意：支持 MP4 文件类型，大小上限为 50M。 2. HeyGen：是一个 AI 驱动的平台，可以创建逼真的数字人脸和角色。使用深度学习算法来生成高质量的肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 3. Synthesia：是一个 AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步。支持多种语言，并可以用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 4. DID：是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后就能合成一段非常逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随着时间和技术的发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。 此外，还有适合小白用户的开源数字人工具，如： 特点：一键安装包，无需配置环境，简单易用。 功能：生成数字人视频，支持语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选。 系统兼容：支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持：MuseTalk（文本到语音）、CosyVoice（语音克隆）。 使用步骤：下载 8G+3G 语音模型包，启动模型即可。 GitHub： 官网：