扣子工作流搭建的视频

要改变回复的语言风格，可以参考以下方法： 1. 对于风格类的 Bot，提示词中的 Fewshot 对输出风格影响较大，可先找预期相关人的风格示例并修改。 2. 在 Examples 里使用特定开头的词，如“Fword”，开头字符会显著影响输出内容。 3. 加星号的部分代表加粗，根据自注意力机制可提升提示词中的关键词效果。 4. 能力方面可使用自带的 Bing 搜索和图片识别，根据需求选择，如避免 Webpilot 以免语气变温和。 5. 可根据需求决定是否加入绘画功能。 6. 防护词可参考，但没有完美的防御提示词。 7. 回复风格可来自自己的群聊机器人的风格嫁接。 8. 最后加入一些小 Tips 进一步提升个性化效果。 在场景方面，可以问 Bot 对内容的看法，或让其帮忙分析事情以获得更接地气的表述。 另外，编写提示时： 简单任务场景： 设定人物，描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程，约定 Bot 在不同场景下的回答方式，强调调用工具以保证回复准确性，也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答。 复杂任务场景：推荐使用结构化格式编写提示，扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容，可直接使用或修改。

扣子 AI 在中小学数学教学中的结合使用可以参考以下方面： 1. 自适应学习系统：例如使用像 Khan Academy 这样的平台，结合 AI 技术为学生提供个性化的数学学习路径和练习题，根据学生的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用像 Photomath 这样的工具，通过图像识别和数学推理技术为学生提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用如 Socratic 这样的应用，借助 AI 技术为学生解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助学生理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：参与像 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 此外，为小学数学课设计教育游戏时，可以考虑以下几个方面： 1. 游戏机制：选择适合小学生的游戏机制，如跳跃、追逐、搜寻等，增加游戏趣味性和参与度。 2. 游戏元素：选择数学相关的元素，如数字、运算符号、图形等，将它们融入游戏中，使学生通过游戏了解或巩固相应的数学知识。

要实现微信客服机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息，您可以按照以下步骤进行操作： 前提条件： 1. 已开通了。 2. 已搭建了 Bot。 步骤一：获取微信客服配置信息 1. 登录平台。 2. 单击企业信息，然后复制企业 ID。 3. 单击开发配置，然后再单击开始使用。 4. 单击随机获取按钮分别生成并保存 Token 和 EncodingAESKey。复制 Token 和 EncodingAESKey 后，先不要关闭该页面。 步骤二：在扣子中配置微信客服信息 1. 在 Bots 页面，选择需要发布的 Bot。 2. 在 Bot 编排页面，单击发布。 3. 找到微信客服渠道，然后单击配置。 4. 输入步骤一中复制的企业 ID，然后单击下一步。 5. 输入步骤一中复制的 Token 和 EncodingAESKey，然后单击下一步。 6. 复制 webhook 地址。复制 webhook 地址后，先不要关闭该配置窗口。 步骤三：配置回调地址 1. 回到步骤一中的开始企业接入页面，输入上一步中复制的 webhook 地址。单击完成。确保粘贴回调地址时没有引入空格，空格会导致校验失败。 2. 在开发配置页面，复制 secret。 3. 单击客服账号，复制账号。 步骤四：发布 Bot 1. 回到扣子平台的微信客服渠道配置页面，输入复制的 secret 和客服名称。 2. 单击保存。 3. 在发布记录中输入发布信息，然后勾选微信客服渠道，再单击发布。 4. 发布完成后，单击立即对话登录微信客服，体验 Bot 效果。 常见问题： 1. 收不到机器人回复消息怎么办？ 可尝试通过以下方法解决： 查看微信客服的启用状态：登录，在应用管理页面，点击微信客服。确保没有启用微信客服功能。如果已经开启了微信客服功能，需要关闭。关闭后，该应用在工作台入口将被隐藏，员工不可使用。请谨慎评估。 检查近期是否有登录企业微信应用。确保企业至少有一个成员通过手机号验证/微信授权登录过企业微信应用。 如果还是有问题，可以发送邮件至 feedback@coze.cn 反馈。

以下是关于让大模型严格按照知识库内容进行输出的相关信息： 扣子的知识库功能强大，可上传和存储知识内容，提供多种查找方法。在智能体中使用知识库，收集相关内容，当智能体回答用户时会先检索知识库，使回复更准确。 在“掘金 x 扣子 Hackathon 活动 深圳站”的总冠军工作流中，对于用户向小说人物角色的提问，通过一系列节点，包括开始节点接收问题、知识库节点检索、大模型节点生成答案等，本质上是一个根据用户 query 进行检索增强生成（RAG）的任务，每个工作流中都嵌入了知识库节点，维护了如小说合集等知识库。 大模型节点是调用大语言模型，使用变量和提示词生成回复。按需选择基础版或专业版模型，基础版支持扣子预设的一批模型资源，专业版除默认添加的豆包模型外，还支持按需接入火山引擎方舟平台的模型资源。模型选择右下角生成多样性可从多个维度调整不同模型在生成内容时的随机性，有精确模式、平衡模式和创意模式等预置模式。输入方面，开启智能体对话历史后，上下文信息将自动携带进入大模型，参数名可随意设置但建议有规律，变量值可引用前面链接过的节点的输出或进行输入。

扣子 API 的调用流程如下： 1. 传递请求的相关部分： Body：用于传递请求的主体部分，可以是 JSON、XML 或其他类型的数据。在 GET 方法中通常不用于传递参数，因为 GET 方法的 URL 已包含必要参数。 Path：用于定义请求的路径部分，通常以“/”开头，后面跟着一系列段落。在 GET 方法中可传递参数，但常编码为 URL 一部分。 Query：用于定义请求的查询部分，通常以“?”开头，后跟一系列键值对。在 GET 方法中是常用的参数传递方式。 Header：用于定义 HTTP 请求的头信息部分，包括各种头部字段。在 GET 方法中通常不用于传递参数，而是定义请求头部信息。 2. 配置输出参数： 如果填写无误，可直接点击自动解析，会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。 例如填入汉字“张”，点击自动解析。解析成功会显示成功，输出参数填好后点击保存并继续。参数描述可根据需求填写。 3. 调试与校验： 测试工具是否能正常运行。 运行后查看输出结果，Request 为输入的传参，Response 为返回值，点击 Response 可看到解析后的参数。 此外，创建扣子的令牌步骤如下： 在扣子官网左下角选择扣子 API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌起名，选择过期时间（如永久有效），选择指定团队空间（个人空间或团队空间），勾选所有权限，保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群的配置： 1. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，如画小二智能小助手，点击进入编辑界面，浏览器地址栏 bot/之后的数据即为机器人的 Bot ID。 2. API 授权：点击右上角发布，会出现 Bot as API，勾选并确定应用已成功授权 Bot as API。

以下是关于扣子工作流与用户界面搭建的相关内容： 一、工作流搭建 1. 进入扣子（coze.cn），选中「创建应用」，再选中「创建空白应用」，输入「应用名称」进入项目搭建页面。 2. 新增一个工作流，工作流名称叫做 psy_ai。 3. 该项目的业务逻辑是通过上传儿童的绘画作品分析心理状态，分析过程分为多个步骤实现，工作流的编排流程图为：上传作品>多个多模态大模型识别不同元素>分别提取特种并分析>综合分析结果>给出评估与建议。 4. 工作流从左到右分为三组大模型： 第一组多模态大模型主要作用是分析图片元素：整体特征、房屋特征、树木特征、人物特征。 第二组通用大模型主要是对提取到的信息进行对应内容的总结分析。 第三组通用大模型先汇总结果，然后再分别提取不同（诊断评估与建议）的结果。 5. 所有大模型节点对应的 prompt（提示词）：文档地址：https://vcn5grhrq8y0.feishu.cn/wiki/Z3NzwrtEKi9h5mk0rTOcAT0xnTc 二、用户界面搭建 1. 选择「桌面网页」类型。 2. 以《小喵星座日历》扣子网页应用为例： 板块 1：输入个人信息和生成图片，包含 2 个选项、1 个按钮、分割图、1 个输入框、1 个按钮。点击生成按钮会触发事件，调用日历生成工作流，生成中时生成按钮禁用，用 loading 按钮展示动态变化。 板块 2：生成星座日历图片，新建一个容器，包含一个文本组件、一个列表组件。 板块 3：查看星座生成记录，新建一个容器，包含一个按钮组件、一个列表组件，点击按钮调用读取生成历史的工作流，列表绑定生成历史工作流的输出结果。 板块 4：查看示例，新建一个容器，包含一个文本组件、4 个图片组件。 三、功能页相关配置 1. {{ImageUpload1.value}}用于获取图片上传组件的第一张图片。 2. {{psy_ai.error}}是工作流的报错信息。 3. 当用户上传图片点击按钮时会进入在家中的状态，右边内容显示容器里有两个组件： 图片组件显示加载中的 gif 图片（默认隐藏），图片来源本地上传加载中 gif 图，尺寸宽度为百分比 100%，高度适应内容，可见性根据{{!psy_ai.loading}}控制，工作流运行中显示。 Markdown 组件显示分析内容，隐藏根据{{psy_ai.loading}}，工作流运行完显示。 至此，页面所有的布局和数据交互全部完成。

以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。

以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。

搭建知识库的方法如下： 使用 flowith 搭建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：提供三种索引方式，根据需求选择，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建： 手动清洗数据： 在线知识库：点击创建知识库，创建 FAQ 知识库，选择飞书文档，输入区分问题和答案，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。

以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。

以下是搭建自己知识库的方法： 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号，添加新的知识库，并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后，可在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 此外，搭建本地知识库还需了解 RAG 技术： 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法，即先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割：把 Documents 切分为指定大小的块。 存储：将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库，涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。

以下是关于搭建在线知识库和在线客服的相关内容： RAG 流程： 自顶向下，RAG 的流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。 离线数据处理的目的是构建知识库，知识会按照某种格式及排列方式存储在其中等待使用。 在线检索是利用知识库和大模型进行查询的过程。 以构建智能问答客服为例，了解 RAG 流程中的“是什么”与“为什么”同等重要。 创建智能体： 手动清洗数据创建知识库： 点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以“”分割。 选择飞书文档、自定义，输入“”，可编辑修改和删除。 点击添加 Bot，可在调试区测试效果。 本地文档： 注意拆分内容以提高训练数据准确度。 以画小二课程为例，先放入大章节名称内容，再按固定方式细化处理每个章节。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。 开发：GLM 等大模型外接数据库： 项目启动：包括 web 启动（运行 web.py，显存不足调整模型参数，修改连接）、API 模式启动、命令行模式启动。 上传知识库：在左侧知识库问答中选择新建知识库，可传输 txt、pdf 等。可以调整 prompt，匹配不同的知识库，让 LLM 扮演不同的角色，如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服等。MOSS 同理。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。

目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。

以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍： 优势： 全自动化处理，解放双手。 40 秒快速出片，效率提升。 成本低廉，每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进，例如可以加入配套 BGM，让视频更有感染力；增加更丰富的画面内容和转场效果；使用免费节点替代付费插件，进一步降低成本；优化模板样式，支持更多展示形式；增加自动化程度，支持批量处理。 工作流程： 1. 可以在扣子商店体验，建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道，重点如飞书多维表格，填写上架信息（为了快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 5. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件，一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成，可能无法马上展现，需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。

以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。

如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。

学习 AI 在工作中使用以提高工作效率，不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议： 案例一：GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成，能使生成效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型，通过视觉理解技术识别网页元素，能执行点击和输入字符操作等，但目前存在一些功能尚未支持，如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二：对于教师来说，有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”，从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始，了解其优势短板，学习写好提示词以获得高质量内容，并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具，帮助解决日常工作中的常见问题，提高工作效率。 建议：您可以根据自身工作的具体需求和特点，有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率，可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手，掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用，了解技术原理会有一定帮助。

ComfyUI 工作流主要包括以下内容： FLUX 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为：先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成（Flux）的一系列操作，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及初始图像预览；图像放大和细化（SDXL）的一系列操作，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，还有最终图像预览。 工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景是纯色（方便识别），选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取（提取码：KxgB），下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。