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Aigc科普资料

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以下是关于 AIGC 的科普资料:

AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。

AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT-4 和 GeminiUltra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。

目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。

GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。

相关概念包括:

  • 人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称 AI。
  • 生成式人工智能 GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI 简称 GenAI。
  • 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式。
  • 深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络 - 非常大量参数的函数。
  • 大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。
  • ChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT 会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat 聊天,G:Generative 生成,P:Pre-trained 预训练,T:Transformer 类神经网络模型。

ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例,它代表了 AIGC 在文本生成领域的进展。AGI、GenAI、AIGC 几个概念存在一定的区别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

十七问解读生成式人工智能

AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。这种技术能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。AIGC在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。文字生成:使用大型语言模型(如GPT系列模型)生成文章、故事、对话等内容。图像生成:使用Stable Diffusion、DALL-E等模型生成艺术作品、照片等。视频生成:使用Runway、KLING等模型生成动画、短视频等。

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

1.4本章小结GenAI(即生成式AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用,利用GenAI创建的内容即AIGC(全称AI-Generated Content)。作为一种强大的技术,生成式AI能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs和Transformer等模型生成文本,如GPT-4和GeminiUltra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有Sora和WaveNet。此外,AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。

快速学习 AIGC,有料通俗易懂版!

人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:

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Aigc国漫风格制作流程
以下是 AIGC 国漫风格的制作流程: 1. 主题与文案:确定国漫风格作品的主题,可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 2. 风格与布局:选择想要的国漫风格意向,背景可根据文案和风格灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选:使用相关的 AIGC 绘图平台,输入关键词,生成并挑选出满意的底图。 4. 配文与排版:将上述素材进行合理排版,得到成品。排版同样可以参考 AIGC 相关的海报成果。 此外,还有一些相关的案例供您参考: 在制作海报方面,使用无界 AI 等软件,按照需求场景、大致流程进行操作。 在文旅视频制作中,如山西文旅宣传片,运用 Defense 及 SD 制作艺术字,通过 PS 处理和反复跑图提高画面完整度。 在游戏 PV 制作中,如《追光者》,结合多种 AI 工具,包括 chaGPT、MJ 绘图、SD 重绘等,进行前期脑暴拉片和风格参考情绪版的准备。
2025-01-08
Aigc国漫风格视频
以下是为您整理的相关内容: 关于 AIGC 国漫风格视频: 设计方面包括女执事、智能体、守护者等元素,有 3 种形态,平常翅膀呈隐藏状态,是人类的保护者和服务者。比如智小美,身材比 1:2,风格与智小鹿一脉相承但更智能,美貌与智慧并存,是智小鹿的妹妹。其设计灵感综合了导演、猫叔墨镜、影视元素等,猫叔在社区更新的万字编剧日记对创作 AIGC 有很大帮助。 关于 AIGC 小红书博主: 列举了多位小红书博主,如徐若木、笑笑(约稿)、吉吉如意令、发射井、惟玮、Sllanvivi、巧琢、上官文卿|ZHEN、AI 离谱社、布谷咕咕咕、果果(禾夭夭)、壹见空间川上扶蘇、Goooodlan?古德兰等,涵盖了商业插画师、约稿、头像、国风人物、创意设计、视频、动画设计教程、壁纸、景观设计等不同领域。 关于 AIGC Weekly88: 封面提示词为“abstract network out of glass made of holographic liquid crystal,dark background,blue light reflections,symmetrical composition,centered in the frame,highly detailed,hyperrealistic,cinematic lighting,in the style of Octane Rendear 16:9style rawpersonalizev 6.1”,可查看更多风格和提示词的链接为:https://catjourney.life/ 。这周训练了一个 FLUX Lora 模型,为褪色胶片风格,推荐权重 0.6 0.8,适合生成毛茸茸的动物玩偶,人像会偏向复古褪色的胶片风格,在玻璃制品产品展示摄影方面表现很好,整体景深模糊自然柔和,下载链接为:https://www.liblib.art/modelinfo/4510bb8cd80142168dc42103d7c20f82?from=personal_page
2025-01-08
推荐学习Aigc的入门理论书籍
以下是为您推荐的学习 AIGC 的入门理论书籍和相关资料: 1. 《AIGC Weekly19》:其中包括腾讯非常系统的 Stable Diffusion 介绍文章,马丁整理的关于 AIGC 的碎片化思考,多邻国创始人 Luis von Ahn 专访,Meta AI 发布的自监督学习“烹饪书”,以及回顾大语言模型发展历程的内容。 2. 《AIGC Weekly01》:包含对 Stable Diffusion 工作原理的介绍,Emad 写的关于 SD V2 模型的笔记,Hugging Face Inference Endpoints 指南,GPT4 预测相关内容,以及关于 AI 时代工作未来的读物。 3. 【AI 学习笔记】:介绍了 AI 大模型的相关概念,如生成式 AI、相关技术名词(包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等)、技术里程碑(如 2017 年谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文)等。
2025-01-01
Aigc
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 AIGC 常见的产品项目和媒介众多。语言文字类有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等;语音声音类有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等;图片美术类有早期的 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型带火了我们熟悉的 Midjourney、先驱者谷歌的 Disco Diffusion、一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等。 SD 是 Stable Diffusion 的简称,是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型,主要用于根据文本的描述产生详细图像,是一种扩散模型的变体,叫做“潜在扩散模型”。其代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行,当前版本为 2.1 稳定版。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用,包括文字生成、图像生成、视频生成等。 AIGC、UGC 和 PGC 都是内容生成的不同方式。AIGC 由人工智能生成内容,优势在于快速、大规模生成内容,适用于自动化新闻、广告创作等;UGC 由用户生成内容,优势在于内容丰富多样,适用于社交媒体、社区论坛等;PGC 由专业人士或机构生成内容,优势在于内容质量高、专业性强,适用于新闻媒体、专业网站等。 AIGC 在 CRM 领域有着广阔的应用前景,主要包括个性化营销内容创作、客户服务对话系统、产品推荐引擎、CRM 数据分析报告生成、智能翻译和本地化、虚拟数字人和营销视频内容生成、客户反馈分析等方面。不过在应用过程中,仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-11-21
Aigc 常见名词解释
以下是一些 AIGC 常见名词的解释: AIGC:AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多,包括语言文字类(如 OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM)、语音声音类(如 Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits)、图片美术类(如早期的 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型带火的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion)。 SD:是 Stable Diffusion 的简称。是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model; LDM)。SD 的代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7)。源代码库:github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 chatGPT:是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具,于 2022 年 11 月 30 日发布,目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI:人工智能(Artificial Intelligence)。 AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。 此外,还有一些相对较难的名词解释: NAI: 咒语:prompts,关键词 施法/吟唱/t2i:Text2Image 魔杖:t2i/i2i 参数 i2i:Image2Image,一般特指全部图片生成 inpaint:i2i 一种 maskredraw,可以局部重绘 ti/emb/炼丹:Train 中的文本反转,一般特指 Embedding 插件 hn/hyper/冶金:hypernetwork,超网络 炸炉:指训练过程中过度拟合,但炸炉前的日志插件可以提取二次训练 废丹:指完全没有训练成功 美学/ext:aesthetic_embeddings,emb 一种,特性是训练飞快,但在生产图片时实时计算。 db/梦展:DreamBooth,目前一种性价比高(可以在极少步数内完成训练)的微调方式,但要求过高 ds:DeepSpeed,微软开发的训练方式,移动不需要的组件到内存来降低显存占用,可使 db 的 vram 需求降到 8g 以下。开发时未考虑 win,目前在 win 有兼容性问题故不可用 8bit/bsb:一般指 Bitsandbyte,一种 8 比特算法,能极大降低 vram 占用,使 16g 可用于训练 db。由于链接库问题,目前/预计未来在 win 不可用
2024-11-08
有关 ai agent 的科普文章
以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容: AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体,包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态,还有丰富的概念形态,并具备许多人类特有的属性。 目前,关于 AI Agent 存在一些情况。例如,网络上对其的介绍往往晦涩难懂,让人感觉神秘莫测,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、理解并处理信息等方面,都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外,以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体(Agent)就是一个小国家,它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报,但现实中存在诸多问题,如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容,可访问: 。
2025-04-15
AI通识科普文章
以下是为您提供的 AI 通识科普相关内容: 对于对 AI 都没太多概念的纯纯小白: 现有常见 AI 工具小白扫盲:(1 小时 32 分开始)。 AI 常见名词、缩写解释: 。 新手学习 AI 的步骤: 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 入门经典必读:作者为 。文中提到人工智能的研究正在以指数级别的速度增长,对于初学者来说跟上新发布的内容很难,因此分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表,称为“AI 典藏”,包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍、技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南、AI 市场的分析以及里程碑式研究成果的参考列表等。
2025-04-14
有什么好的 AI 科普文章
以下为一些不错的 AI 科普文章: 通识篇: 现有常见 AI 工具小白扫盲: AI 常见名词、缩写解释: AIGC Weekly19: 开源图像模型 Stable Diffusion 入门手册 腾讯:介绍了 Stable Diffusion 的使用入门指南,包括硬件需求、安装 Python 和 Git、装配模型以及图像生成等内容。 AIGC 之我见 马丁的面包屑:产品经理、独立开发者马丁整理的自己关于 AIGC 的一些碎片化思考。 多邻国创始人 Luis von Ahn 专访:介绍了 Luis von Ahn 创建多邻国的过程和对 AI 的一些思考,特别是 AI 对教育的影响。 自监督学习 CookBook Mate:Meta AI 发布的为 AI 研究人员和从业者提供使用 SSL 方法的实用指南。 大语言模型发展历程:回顾了大语言模型的发展历程,介绍了历代先驱者的研究成果。 入门经典必读: 软件 2.0:Andrej Karpathy 是最早清楚解释为什么新的 AI 浪潮真正重要的人之一。 GPT 的现状:Andrej Karpathy 对 ChatGPT/GPT 模型一般如何工作、如何使用以及研发可能采取的方向的解释。 ChatGPT 是在做什么,为什么它有效?:计算机科学家和企业家 Stephen Wolfram 从一开始的原理解释了现代 AI 模型的工作原理。 解析 Transformer 模型:理解 GPT3、BERT 和 T5 背后的模型:对“什么是 LLM,它是如何工作的?”这个问题的更短、更直接的回答。
2025-03-21
我想跟大概40岁左右的科研从业者科普人工智能和大模型的相关知识,挑选合适的内容作为提纲。
以下是为您挑选的向 40 岁左右科研从业者科普人工智能和大模型的提纲内容: 一、AI 大模型的基本概念 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC 2. 相关技术名词 AI:人工智能 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习 监督学习:有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗 深度学习:参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于多种学习方式 生成式 AI:可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM:大语言模型,生成图像的扩散模型不是大语言模型,大语言模型的生成只是处理任务之一,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解 二、AI 大模型的技术里程碑 1. 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络 三、AI 模型及相关进展 1. 包括视频生成模型、相关论文,以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等 2. 人工智能发展历程:从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段 3. 大模型的基石:由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要 4. 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试,开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动,且国内大模型的回答能力有很大改进 5. 大语言模型的特点:早期回复缺乏情感,如今有所改进,后续将体验几个大模型的回复场景
2025-03-13
稍微技术点的科普书,机器学习一类的
以下为您推荐两本关于机器学习的科普书: 1. 《入门|机器学习研究者必知的八个神经网络架构》 神经网络是机器学习文献中的一类模型,受到生物神经网络的启发,目前深度神经网络效果很好,可应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题。 学习神经计算的三个理由:了解大脑工作原理、了解受神经元及其适应性连接启发的并行计算风格、使用受大脑启发的新颖学习算法解决实际问题。 一般来说,神经网络架构可分为三类:前馈神经网络(是实际应用中最常见的类型,若有多个隐藏层则称为“深度”神经网络)、循环网络(连接图中定向了循环,动态复杂,更具生物真实性)。 2. 《这是一份「不正经」的深度学习简述》 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习,通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。 列举了几个经典案例,如反向传播(相关参考阅读:、A theoretical framework for BackPropagation——Yann Lecun:http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun88.pdf)、更好的初始化网络参数(初始化策略需根据所使用的激活函数选择)。
2025-02-25
怎么制作科普视频
制作科普视频可以参考以下步骤和方法: 一、想出点子 1. 最佳免费选项: 2. 付费选项:4.0,但由于与互联网连接,必应可能更好 3. 尽管(或者事实上,由于)它所有的限制和怪异,人工智能是产生想法的完美选择。您通常需要有很多想法才能有好的想法,而人工智能擅长数量。有了正确的提示,您也可以强迫它非常有创意。在创意模式下让 Bing 查找您最喜欢的、不寻常的想法生成技术,如 Brian Eno 的倾斜策略或 Mashall McLuhan 的四种策略,并应用它们。或者要求一些奇怪的东西,比如受随机专利启发的想法,或者您最喜欢的超级英雄。 二、制作视频 1. 最佳动画工具:用于在视频中为人脸制作动画的 2. 最佳语音克隆: 3. 现在,生成一个完全由人工智能生成的角色的视频,阅读完全由人工智能编写的脚本,用人工智能制作的声音说话,由人工智能制作动画,这简直是微不足道的。但要注意深度伪造是一个巨大的问题,这些系统需要合乎道德地使用。 4. 最近还发布了第一个商用文本到视频工具 Runway v2。它创建了 4 秒的短剪辑,更像是对未来发展的展示,但如果您想了解这个领域的未来发展,值得一看。 三、创作科普内容 1. 该场景对应的关键词库(13 个):目标用户、科普内容、生活问题、医疗类型、科普文章、病情症状、通俗性、专业名词、背景资质、权威领域、执业范围、证言人、内容形式。 2. 提问模板(3 个): 第一步,分析不同目标用户对于科普内容的需求(具体解决生活中的什么问题) 第二步,针对某一类人群所偏好的科普内容主题,进行内容撰写。 第三步,根据平台和内容形式进行改写。 四、用 AI 把小说做成视频 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。
2025-02-18
哪里可以搜到dify的相关学习资料
以下是一些可以搜到 Dify 相关学习资料的途径: 1. 您可以通过以下链接获取相关学习资料:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令通常在宝塔面板的终端安装,若想了解命令的含义,可直接询问 AI 。 2. 微信文章: ,该文章介绍了如何在几分钟内使用 Dify 平台快速定制网站的 AI 智能客服,即使是非技术人员也能操作。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-10
AI在人力资源中的实践应用资料
以下是关于 AI 在人力资源中的实践应用资料: 在人力资源管理领域,AI 的应用覆盖了多个环节,显著提高了工作效率。 在招聘初期,AI 可用于职位描述生成、简历分析、面试题设计等方面。 在员工绩效评估中,AI 能够分析员工工作表现,识别绩效趋势和提升点,为管理层提供数据支持的绩效反馈。 在员工培训与发展方面,AI 也能发挥作用。 相关报告推荐: 《》预测,随着技术进步,AI 将进一步推动个性化人力资源管理,创造无人值守的 HR 平台,推动企业持续发展。 此外,在全行业中,基础办公提效如 ppt、excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等,都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。
2025-03-31
我是一名0基础的AI使用者,如果我需要熟练的搭建自己coze来完成一些业务工作,我的学习路径是什么样的?可以为我推荐一个学习计划,包括学习的资料获取途径和资料推荐吗?
以下是为您推荐的从 0 基础学习搭建自己的 Coze 来完成业务工作的学习路径和学习计划: 学习路径: 1. 了解 Coze AI 应用的背景和现状,包括其发展历程、适用场景和当前的局限性。 2. 熟悉创建 AI 应用的操作界面,包括学习业务逻辑和用户界面的搭建。 3. 掌握前端和后端的基础知识,了解其在 Coze 应用中的作用。 4. 学习容器的操作和页面布局技巧。 学习计划: 1. 资料获取途径:可以通过飞书知识库获取相关学习资料。 2. 资料推荐: “90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本”,其中包含智能纪要和智能章节,详细介绍了 Coze 应用的创建过程、界面讲解、前端与后端基础及界面组件布局、容器操作与页面布局等内容。 (筹划中)「Agent 共学」之“两天学会用 AI 建站”,其中的共学日程表可能会提供相关的学习安排和指导。 在学习过程中,建议您重点熟悉桌面网页版的用户界面,按照资料中的步骤逐步实践,遇到问题及时查阅资料或寻求帮助。祝您学习顺利!
2025-03-31
帮我提取五份关于基础AI或者大数据学习的资料,我给发电厂的领导学习
很抱歉,目前没有为您找到五份关于基础 AI 或者大数据学习的具体资料。但您可以通过以下途径获取相关资料: 1. 在线教育平台,如 Coursera、EdX 等,上面有许多关于 AI 和大数据的基础课程。 2. 相关的专业书籍,例如《人工智能:一种现代方法》《大数据时代》等。 3. 学术期刊网站,如 IEEE Xplore、ScienceDirect 等,能获取最新的研究成果和技术报告。 4. 知名科技公司的技术博客,如谷歌、微软等,它们会分享一些实用的技术见解和案例。 5. 相关的开源项目网站,如 GitHub,从中可以了解实际的项目代码和实现方法。
2025-03-28
MCP是什么 ?通往AGI之路中有相关的学习资料吗?
MCP(模型上下文协议)是由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的一项创新标准。它旨在实现大语言模型与第三方数据源的无缝连接,通过支持内容存储库、业务工具和开发环境等多种外部服务,让 AI 模型获取更丰富的上下文信息,从而生成更加精准、相关的智能回答。 Lark 认为,用一句话概括,MCP 是一种通用的方式,向各类大语言模型提供数据源和工具。官网解释:MCP 是一个开放协议,用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式,可以将其想象成 AI 应用程序的 USBC 接口。 此外,还有文章介绍了如何通过 MCP 连接 Claude 3.7 与 Blender,实现一句话生成 3D 场景的功能。随着 MCP 的崛起,AI 不再是数据孤岛,未来的 AI 智能体将能自主完成更复杂的任务,开启创作的新纪元。
2025-03-25
四轮腿机器人资料
以下是关于四轮腿机器人的相关资料: 宇树科技在该领域的情况: 推动了 AI + 机器人技术的标准化、模块化、智能化,实现快速、低成本落地。 基于企业训练数据完善深度学习训练模型及预测代码,通过四足机器人完成救援场景任务执行。 其四足机器人产品能力出众,多场景头部客户落地验证。 发布了 Aliengo 四足机器人,采用全新设计的动力系统,更轻量集成,一体化机身设计。 其 CEO 王兴兴在硕士期间独立开发了低成本外转子无刷电机驱动的高性能四足机器人 Xdog,开创了全球低成本高性能四足机器人方案的技术先河,并于 2016 年创立宇树科技。 2021 年 6 月发布伴随仿生机器人 Go1,以超低价格和优秀的感知运动能力,成为人类科技史上首款真正走入大众生活的移动机器人。2022 年 2 月“泰哥”亮相,2022 年 4 月推出 PUMP 健身泵。2023 年 4 月发布仿生 4D 激光雷达 L1。未来还将推出 Go 1 升级版、行业版、人形机器人等产品。 具身智能方面: 具身智能是将机器学习算法适配至物理实体,从而与物理世界交互的人工智能范式。以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”使用大模型通过网页端、手机 APP 与用户进行交互,具身智能体则将大模型嵌入到物理实体上,通过机器配备的传感器与人类交流,强调智能体与物理环境之间的交互。通俗讲就是给人工智能装上“身体”,人形机器人是具身智能的代表产品。 具身智能的三要素包括“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础,不同环境下会有不同形态的硬件本体适应环境,比如室内平地适用轮式机器人,崎岖不平地面适用四足机器人。 具身智能的行动分为“感知 决策 行动 反馈”四个步骤,分别由四个模块完成,并形成一个闭环。
2025-03-25