直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

我需要你提供大量的AIGC制作团队

回答

以下是为您提供的一些 AIGC 制作团队：

  • 尾鳍 Vicky 团队：成员包括来自影视技术系的 Zoik，来自视听传媒学院的子真子平、夏一川、高威濂，剪辑师志明，来自声音学院的 Ray，以及 AI 行业优秀的一线创作者吉川老师和齐马老师等。这个团队在商业级 AIGC 广告片《当咪咕 AI 遇上欧洲杯》的制作中，因周期短、项目要求高以及重视前期策划、声音和后期制作，保留了多个专业职位的人员。
  • 北京分队：
    • 黄伟玲：在武汉从事 UI 设计，主要是大屏设计和华为对应运营商的后台界面相关设计，学习 AI 知识约 2 个月，正在学习 MJ，曾做过销售和运营工作。
    • Lucky：在信息技术领域公司任职 7 年以上，担任江西 5 家公司企业级 information security 管理，负责 3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理，5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问，拥有 20 人+的 AI 项目团队，能提供包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。
    • 粉仔：抖音上的 AIGC 相关博主，粉丝画像受中老年妇女喜爱，熟悉主流 AIGC 工具，坐标北京。
    • sam：从事技术行业，热爱互联网和 AI 技术。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

尾鳍Vicky：分镜拆解教程｜商业级AIGC广告片《当咪咕AI遇上欧洲杯》

[title]尾鳍Vicky：分镜拆解教程｜商业级AIGC广告片《当咪咕AI遇上欧洲杯》Zoik来自影视技术系，也是我经常合作的艺术家；子真子平来自视听传媒学院，兼具影视背景与AI技术探索能力；游艺和焦点是团队的吉祥物；志明是非常专业的剪辑师，我们完成了很好的工作配合；Ray来自声音学院，她不仅有电影声音制作的全流程能力，对AI声音相关的工具也运用得非常娴熟；夏一川、高威濂均来自视听传媒学院，特效制作非常成熟；吉川老师和齐马老师都是AI行业优秀的一线创作者，感谢他们的帮助。有人可能会疑惑，为什么AI制作还需要这么多人，其实这已经比传统的广告制作和影视制作少了很多了，如果要达到商用级别的制作标准，每个职位还是必须保留1-2个专业制作人员来负责和对接，否则很难在有周期交付要求的情况下，去完成高质量的制作。大家真正地去走一遍商业制作的流程就明白了，这不是学生作业也不是个人兴趣创作，是真实地需要不同人员进行对接的。因为一旦涉及到商业级项目的制作，我们就是在服务客户，也必须为客户负责，不能在每一步的制作出现纰漏和失误，必须为自己的专业负责。千万不要为了节省所谓的成本而导致项目出现问题，因为最重要的事情就是在规定周期内高质量地完成项目。当然了，如果周期长，也许可以不用用到这么多的人，甚至有的项目可能会剪辑声音包装都只交给一个人做，这种情况我的很多传统影视制作的同行和朋友他们是几乎无法容忍的，他们确实无法接受剪辑和声音都同一个人做……因为声音制作是非常复杂的，需要长时间的训练和实践，但AI制作在很多人的观念里可能还达不到这种精细化制作的量级。不过我觉得还是得看具体项目的具体情况，看不同项目的体量、难度和交付周期，也不可一概而论。

尾鳍Vicky：分镜拆解教程｜商业级AIGC广告片《当咪咕AI遇上欧洲杯》

[title]尾鳍Vicky：分镜拆解教程｜商业级AIGC广告片《当咪咕AI遇上欧洲杯》这个项目确实需要这么多人的原因是周期短、项目要求高，以及我自己非常重视前期策划、声音和后期的制作，所以认为还是需要专业能力强的人来完成对应部分的工作，毕竟AI不是万能的。我不追求全部AI，只追求与AI结合的最好视听呈现效果。我也相信AI的视听内容制作会走出一条属于它的发展路线。如果只是将AI生成内容简单地接入传统影视制作流程去降低成本，那可能真的太低估AI制作的能力了。现阶段AI制作和传统影视最大的区别就是，目前的技术变化太快了。在进行本片制作时，那会才六月初，Luma、可灵和Gen3都还没出来，等到我们交片前一两天的时候，Luma出来了，我们连夜替换了很多镜头，别提当时有多崩溃了。不过那会还是Luma DIT的早期模型，效果肯定没有现在好，但我相信，分镜制作的逻辑，是可以迁移的。就像我们以前学过的视听语言、实拍项目的制作经验，到了AI制作的时代，同样受用。希望大家真的能够去探索AI之下的视听内容，到底能不能有新的业务场景产生，它的未来不应该只是附庸，也不应该是噱头，它应该成为新场景下的一种新的生产手段，去满足新的需求，而具体的路径到底是怎样实现的，还需要大家一同探索。这也是我对自己内容制作的反思。最后的最后，如果你喜欢我的分享的话，感谢你的点赞、转发、评论、在看，一键四连！祝福你每天吃得好、睡得好、开开心心，身体倍棒！

北京分队介绍

[title]北京分队介绍OhTqYuth1rLcr92InIh)|序号|昵称|技能与经验|职业与工作领域|兴趣爱好与活动|坐标|<br>|-|-|-|-|-|-|<br>|120|黄伟玲|目前在武汉做UI设计，主要是大屏设计，还有一些华为对应运营商的后台界面相关设计做得比较多，目前学习AI方面知识大约2个月，正在学习MJ，很久以前曾经也做过销售和运营工作，入群之前就知道群里大牛很多，还请各位大佬多多指教，咱们团队工作有用得上我的地方，还请尽管吩咐！|UI设计||武汉|<br>|121|Lucky|【个人介绍】<br>-在信息技术领域公司任职7年+<br>-目前担任江西5家公司企业级information security管理<br>-3个地区千万级企业级confidentiality Project管理<br>-5个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳information security体系建设管理顾问<br>-目前一只20人+AI项目团队<br>-终身学习践行者<br><br>【我能提供】<br>-AI相关技术的所有项目，<br>包括AI图片视频、2D动画视频、AI prompt、AI提示词企业培训、AI大模型、AI agent、数字人等产品。|高管||南昌|<br>|122|粉仔|目前抖音上的AIGC相关博主，粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱，俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的AIGC工具。坐标北京。|博主||北京|<br>|123|sam|我是山姆小子，我做技术行业，之前忘自我介绍了[调皮]，热爱互联网和AI技术，希望和大家多多学习，谢谢大家|技术|||

其他人在问
我想让我的论文降低AIGC使用率，请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法： 1. 使用 AIGC 论文检测工具： Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统会提供详细报告。 ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 此外，为了从根本上降低 AIGC 使用率，您还需要注重自身的思考和研究，确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
想要学习AIGC，推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐： ：归臧整理的 AIGC 周刊，关注 AI 的朋友每周必读。 ：连续创业者，Prompt 版块共建者。 。 ：“互联网的那点事”，微博互联网观察家。 ZHO：建筑师｜ComfyUI 设计师。 ：AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心：最新最快的 AI 资讯，作者大聪明。 张蔚：华兴资本经理，架构和投资版块共建者。 ：热爱分享，永远好奇，AI 高质量社群组织者。 汗青：产品经理｜AI 设计师。 此外，还有北京分队中的一些相关人士： Lucky：在信息技术领域公司任职 7 年+，目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理，3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理，5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问，目前一只 20 人+AI 项目团队，终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目，包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔：目前抖音上的 AIGC 相关博主，粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱，俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam：做技术行业，热爱互联网和 AI 技术。 海地老师：AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim：自由体验设计师，前保利威设计负责人，先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣，目前在做 AI 口语教育类产品（上线了），和 web3 相关设计，以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔：国企工作 10 余年，后沉迷 AI 提示词研究编写，小七姐第一期课程毕业生，微软、讯飞认证提示词工程师，曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练，共创有约 10 万字 AI+教育手册，使用 AI 辅助阅读和开智，标书、论文的写作，玄学取名和头像设计，目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin：目前在家科技公司从事产品工作，主要和 Ai，3D 视觉内容+数字人相关；有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
降低AIGC查重率的提示语
以下是关于降低 AIGC 查重率的提示语相关内容： 结构化提示词对于控制 AIGC 输出效果有重要作用，但原有的结构化提示词在 DeepSeek 上可能不好使，主要原因包括：详细规定思考步骤限制模型自主思考能力、包含大量低信息价值内容降低信息密度、严格的输出格式要求限制模型表达方式。 针对此问题，可设计新的提示词结构，基础结构如下： 1. 符合角色扮演的，基于 html 标签语法编写格式，好处是不用再学 Markdown 语法，降低学习门槛，有更完善逻辑结构且逻辑可嵌套，但坏处是比 Markdown 语法逻辑负担重，初学者易忘记写闭合标签。 2. 您也可以继续使用 MarkDown，只要抽象出来的元素不瞎换位置就行，因为目前这个次序是实际组合排列测试中效果最好的。 同时，还有关于 AIGC 其他方面的内容，如： 1. AI 将使任何人都能够创建游戏，包括人工智能+人类共同创作工具、提示共享和搜索等方面。 2. AIGC 存在刑事法律风险，如利用 AIGC 传递假新闻、诈骗等，服务提供者应遵循相关规定，采取标识、保存日志、设置反馈机制等措施以确保合规。
2025-04-14
写论文，AI写的部分比较多，如何降低AIGC呢？
以下是一些降低论文中 AIGC 比例的方法和常用的 AIGC 论文检测网站： 降低 AIGC 比例的方法：需要您更多地进行自主思考、研究和创作，减少对 AI 生成内容的依赖。 AIGC 论文检测网站： Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为上传论文，系统自动分析并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽非专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统提供分析结果。 GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统分析并提供报告。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容，确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求选择适合的工具来进行检测。
2025-04-13
降低让写论文时aigc查重的提示词
以下是一些可能有助于降低写论文时 AIGC 查重的提示词相关内容： 1. 利用连锁密度法撰写摘要：来自相关文章，您向其索取一篇文章后，需通过重复特定步骤来撰写逐渐简洁、重点突出的摘要。步骤包括找出遗漏的关键要素并编写新的更精炼的摘要，要遵循一系列原则，如与主要内容紧密相关、具体简明、新颖、忠实原文等，最终以 JSON 格式回答，包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 2. 适配 DeepSeek 的结构化提示词：结构化提示词对整理逻辑内容有帮助，当前旧的结构化提示词在 DeepSeek 上不好使的主要原因包括限制模型自主思考能力、包含低信息价值内容、严格的输出格式要求限制表达方式等，应设计新的提示词结构，如基于 html 标签语法的编写格式，其有降低学习门槛、完善逻辑结构等好处，也有逻辑负担重等坏处。 3. RAG 提示工程（二）中的安全与防护实践：文章最初发表于 LangGPT 社区，融入了宝贵见解。提到之前提过的提示词安全问题，展示了某 toC 产品泄漏提示词及模型回复的情况，强调对于生产级应用，安全是第一位的，在讲解更进一步的提示词技术前要先关注提示词安全。
2025-04-11
什么是AIGC
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。 具体来说： 1. 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。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 又称为生成式 AI，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 的产品项目和媒介很多，包括但不限于： 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言等。 语音声音类：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：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 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。 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。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 GPT4 和 Gemini Ultra。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。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性，以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面，AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而，著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外，AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-04-10
COE团队需要什么AI能力，比如AI辅助编程；AI部署+和调优；AI智能体；AI提示词； OCR识别
COE 团队可能需要以下 AI 能力： 1. AI 辅助编程：虽然 AI CODING 目前适用于小场景和产品的第一个版本，但在复杂应用中可能存在需求理解错误导致产品出错的情况。 2. AI 部署和调优：涵盖服务器创建、搭建微信机器人到引入 coze API 的全过程，包括 Docker 部署、本地运行、RailWay 部署等多种方式。 3. AI 智能体：从最初只有对话框的 chatbot 到有更多交互方式，低代码或零代码的工作流等场景做得较好。例如以证件照为例，实现了相关智能体和交互。创建智能体工作流包括创建、编辑人设、编排设计等步骤。 4. AI 提示词：在编写系统提示词时需要用{{input}}作为参数引入，以使大模型知道需要生成与输入相关的结果。 5. OCR 识别：未提及相关具体内容。 同时，在图像能力方面，支持图片生成、图片识别、图生图等，可选择 Dal3、stable diffusion、replicate、midjourney、CogView3、vision 模型。具有丰富插件，支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字险、敏感词过滤、聊天记录总结、文档总结和对话、联网搜索等插件。通过上传知识库文件可自定义专属机器人，作为数字分身、智能客服、私域助手使用，基于 LinkAI 实现。
2025-04-09
我们是搜索团队的产品经理，团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位，现在要做AI相关的产品规划，请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式，介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言，插件应该做什么，可以做什么 3、思考对于大模型来说，有哪些（通用或垂类）的模块/功能/插件是无法绕开的，或高频使用的，作为我们团队后续争取的发力点（如搜索推荐对于传统综合搜索结果页）
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
通往agi之路是一个怎样的团队
“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它具有以下特点： 1. 目标是助力每一个怀揣 AI 梦想的人在探索知识的道路上“无弯路，全速前进”。 2. 这里既是知识的消费者，也是知识的创作者。 3. 拥有 200 多个微信群和 140 多个高校群。 4. 举办了 AIPO 等相关活动，活动遵循先共学再以赛代练的学习路径，邀请了 10 位 AI 界大佬分享经验。 5. 有赛博禅心主理人大聪明等人员的参与和支持，赛博禅心公众号有 5000 个 AI 项目详解，可为活动提供灵感。 6. 中科院翟教授曾开场致辞。 7. 提供了 v two agi.com 网站供注册进入知识库。 同时，“通往 AGI 之路”还有众多友情链接，涉及麦橘、orange、Web3 天空之城、Ragnar 瑞哥那、海辛、三思、云中江树、陈财猫、阿文等在 AI 领域的不同角色，如产品经理、艺术家、工程师等。
2025-03-22
AI应用赛道中top应用介绍，实现的功能和应用场景，产品Launch时间：AIGC功能 Launch时间、当前月活用户数、营收利润、一年成本投入、市场占有率、目前融资金额及估值、创始团队介绍、公司员工规模、所属国家、用户来源、用户来自于哪些国家、用户profile、转化率、ROI等等, 盈利模式，优劣势与未来发展趋势。
以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍： 应用场景：涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术： 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统，记忆模块实现长期和短期记忆，以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整，多模态融合涉及多种数据类型，低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征：包括自主性、交互性和适应性，如通过自我对弈和博弈不断进化，在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线：从有语言能力的 AI 到有推理能力，再到能使用工具、发明创新以及形成组织，共五级。 智能体框架类型：分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体，每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系：大模型是中枢和基石，智能体是行动引擎，两者协同演进，智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势：智能体可能在中小企业中更具效益，人机协作中人类成为监督角色，但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向： 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。 2. 自媒体创业：视频号等平台尚有蓝海空间，需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业：个人或团队可做轻量化游戏，结合 AI 技术，满足放松和社交需求，专注垂类赛道，避免与大厂竞争。 4. 影视创业：25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术，如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业：重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： 1. 创业难点：创业对创业者综合能力要求极高，找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展：从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人，其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链：包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇：AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口，提前布局未来有潜力的赛道，准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息： 1. 10 月 26 日，AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行，公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能，帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日，Perplexity 最新估值约为 5 亿美元，较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上，当前的付费用户数量达到了 1.5 万人，截止本月，Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元，最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品，分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用；多模态技术持续发展，图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用；企业级应用等。
2025-03-14
角色：你是一名软件开发公司的运营经理 背景：现在要准备入局AI导航网站市场，通过AI导航网站实现布局产品流量入口，来获取AI风口的流量。 任务：请你完成AI导航网站的国内外市场调研 要求：调研内容包括AI网站导航的市场、竞品、用户分析以及产品规划、团队人员需求及资源需求、有哪些风险点
以下是对您需求的调研分析： 一、市场分析 目前，AI 领域发展迅速，AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口，具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高，对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接，涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统，帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能，根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员：负责网站的开发和维护，如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑：收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员：负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源，以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈，可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速，需要及时更新网站内容，以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战，需要提供优质的服务和用户体验。
2025-03-11
哪里可以找到了解AI模型微调和RAG知识库的外包开发团队？
以下是一些可能找到了解 AI 模型微调和 RAG 知识库的外包开发团队的途径： 1. 相关技术社区和论坛：例如一些专注于 AI 开发的社区，开发者可能会在其中分享经验和提供服务。 2. 专业的自由职业者平台：如 Upwork、Freelancer 等，您可以在这些平台上发布需求，寻找合适的团队或个人。 3. 参考行业报告和研究：部分报告中可能会提及相关的优秀开发团队或公司。 4. 联系 AI 领域的知名机构或公司：他们可能会推荐或提供相关的外包服务。 5. 社交媒体和专业群组：在如 LinkedIn 等社交媒体上的 AI 相关群组中发布需求，可能会得到相关团队的回应。 另外，从提供的资料中，以下信息可能对您有所帮助： 红杉的相关分析提到，迁移学习技术如 RLHF 和微调正变得更加可用，开发者可以从 Hugging Face 下载开源模型并微调以实现优质性能，检索增强生成（RAG）正在引入关于业务或用户的上下文，像 Pinecone 这样的公司的向量数据库已成为 RAG 的基础设施支柱。彬子的经历中，有出海垂直领域 Agent 平台的项目经理咨询 RAG 策略优化。2024 人工智能报告中提到对增强生成检索（RAG）的兴趣增长促使了嵌入模型质量的提高，传统 RAG 解决方案中的问题得到解决。
2025-03-04
如果制作智能体
制作智能体的方法如下： Logo 设计智能体： 江树提供了提示词模板，使用方法为将品牌、行业、理念等信息替换成自己的，复制到 GPT4o 中，即可瞬间呈现高质量 Logo。 若想进一步提升设计效果，可使用江树设计的 Logo 智能体生成更精准的提示词，访问链接 https://chatgpt.com/g/g67f4bf538f9081918073af13ba5c2cfelogodesigner ，生成的提示词可直接复制到 GPT4o 中，并借助最新的 AI 绘图能力达到专业设计水准。 Coze 智能体（字段捷径）获取笔记+评论信息： 第一步，创建一个智能体，使用单 Agent 对话流模式。 第二步，编排对话流，点击创建新的对话流（记得要和智能体关联）。 第三步，在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie，note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。 第四步，使用代码节点进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 第五步，测试。找到一篇小红书笔记，试运行对话流，直接在对话窗口输入地址，看到数据即为成功。回到智能体的编排页面，同样方式测试，确保对话流执行成功。 第六步，发布。点发布后只选择多维表格，然后点配置。输出类型选文本，输入类型选择字段选择器。完善上架信息，填个表格，选发布范围时可选仅自己可用以加快审核。提交上架信息后，返回配置界面显示已完成即可完成最终提交。 其他智能体： 如创建一个输入人设等信息的智能体，放上已创建的工作流。但注意工作流中若有消耗个人资源的部分，如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是个人 token，不能直接发布。可将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户购买后输入 api_token 再发布。
2025-04-14
最好的制作ppt的大模型是哪个
目前在制作 PPT 方面，没有绝对的“最好”的大模型。例如，Claude 3.7 在将 PDF 转换为 HTML 方面效果较好，但国内用户使用不太方便，可改用 DeepSeekR1 实现。某上市公司使用某互联网大厂研发的千亿 AI 大模型产品声称能 3 分钟制作 PPT，但接入公司系统时出现“一连接就死机”的情况。同时需要注意的是，过去几个月内国内的 AI 大模型在某些方面大同小异，且大部分远未达到可商用化程度。
2025-04-13
AI 制作短视频的方法
以下是关于 AI 制作短视频的方法： 1. 确定视频风格和主题：使用 Fanbook 中的 niji6 模型及sref 指令，加上每张图片的提示词来确定视频风格的一致性。比如根据丝绸之路的古风主题确定风格和时长，然后设定故事主线和镜头。 2. 创作故事剧本和分镜头：参考分镜头的基本格式要求，按照场景、地点、镜号、画面描述、台词、音效等维度进行填充。尽可能精简人物对话，提炼重点。当缺乏画面灵感时，可以借助语言大模型，如 Kimi 来获取帮助。 3. 生成角色和场景：根据剧本中的人物性格特征和时代背景，描绘人物的提示词、上传角色参考图cref，并将角色背景扣除以便于进行角色加背景的融合生成时进行垫图操作。场景提示词从剧本中的画面描述进行提取，采用文生图模式，画面风格选择提前准备好的风格图进行垫图，上传角色图、场景背景进行参考生成，提高人物和场景的融合度。 4. 让图片动起来：使用即梦进行图生视频，上传图片至视频生成模块，用简单提示词描绘画面中的动态内容，可生成时长为 3 秒钟的画面。运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置，主要设置以随机运镜为主，生成速度根据视频节奏选择。 此外，根据视频脚本生成短视频的 AI 工具有多种，适用于不同的应用场景和需求，包括： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户提供文本描述来生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway：能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-13
我想通过AI制作H5页面
以下是关于通过 AI 制作 H5 页面的相关信息： AI+高德 MCP 可以帮助您制作 H5 页面。目前，该工具已经有 1000 多人进行制作，还有几十位同学已经发出了自己的产品。 这次更新带来了三个超级实用的功能： 1. 24 种超酷的 H5 风格可供选择，如同选衣服一样简单。 2. 具备一键导航功能，无需复制粘贴地址。 3. 数据更真实，不用担心 AI 瞎编。 使用这些功能，10 分钟就能全部搞定。 在上期文章《》中，详细讲解了获取高德地图的密钥、cursor 如何设置 MCP、询问高德 MCP 生成旅游信息以及美化页面展示等内容。如果您还未阅读，可以点击查看。 另外，使用 Cursor 制作主页的步骤如下： 在搞定一个简单小游戏后，可以做个人介绍网站。假设要做一个《全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船》项目，首先要有初步的项目介绍，然后新建一个相关文件夹并打开，在 AI 对话框中输入介绍内容，等待 AI 制作并加入修改意见。 若想让别人看到您的作品预览，可以通过网站 https://www.yourware.so/ 将项目文件夹整体上传，生成临时浏览链接，在不需要域名和服务器的情况下让外部看到作品。如果发现 cursor 卡顿，注意是否需要在终端区或者对话区确认重要操作，可将左下角的 ask every time 修改为 auto run 实现全自动化。
2025-04-13
有没有免费制作数字人的网站？
以下是一些免费制作数字人的网站及使用方法： HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 使用方法：点击网址注册后，进入数字人制作，选择Photo Avatar上传自己的照片。上传后效果如图所示，My Avatar处显示上传的照片。点开大图后，点击Create with AI Studio，进入数字人制作。写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。最后点击Submit，就可以得到一段数字人视频。 DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法：点击上面的网址，点击右上角的Create vedio。选择人物形象，可以点击ADD添加照片，或者使用DID给出的人物形象。配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。最后，点击Generate vedio就可以生成一段视频。打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很AI。 使用方法：点击上面的网址，注册后获得120免费k币，这里选择“照片数字人口播”的功能。点击开始创作，选择自定义照片。配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。最后，点击生成视频。 此外，在剪映中也可以生成数字人：在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费的、适合的数字人形象，比如“婉婉青春”。选择数字人形象时，软件会播放声音，可判断是否需要，点击右下角的“添加数字人”，将其添加到当前视频中。软件会根据提供的内容生成对应音视频，并添加到当前视频文件的轨道中。左下角会提示渲染完成，可点击预览按钮查看效果。还可以为视频增加背景图片，删除先前导入的文本内容，点击左上角的“媒体”菜单并点击“导入”按钮，选择本地图片上传，将图片添加到视频轨道上，通过拖拽轨道右侧竖线使其与视频对齐。
2025-04-11
如何使用AI制作真人表情包？
以下是使用 AI 制作真人表情包的方法： 1. 使用 Gemini 2.0 Flash： 场景：表情包在社交媒体中是不可或缺的表达工具，但制作个性化表情包对许多人来说并不容易，有的工具可以生成根据某一个主体生成不同的表情，但是生成出来的图会多多少少改变原主体。 实用性：用户只需上传一张主体图片（例如一个小女孩的照片），通过简单的自然语言指令（如“让她开心大笑”），Gemini 就会自动生成相应的表情图片。 指令：“生成 XXX + XXX 的表情” 2. 使用 ChatGPT 4o： 输入提示词并加上最初的真人图片，例如：创建图片：一个戴着深蓝色蝴蝶结领结的柴犬，表情参考我上传的图片，3D 风格，毛绒绒质感，不要太逼真，比例为 1:1。如果对生成的第一个表情不满意，可以重新输入指令进行调整，如“让它看起来得意一点”。 一次生成九宫格表情包的方法：先收集很多自己喜欢的表情包，将每组拼图为 9 个，然后将先前做好的真人原图和一张九宫格拼图一起上传到 4o 对话框，输入相应指令，如：创建图片：参考图二的动作和道具制作表情包九宫格，每个图案都替换为图一为主角，保持风格为图一的质感，整整齐齐无留白排列，颜色明亮不偏黄，文字内容仔细核对不要出错。 另外，有的地方需要上传封面图，也可以由 4o 生成，先要求它做一个比例约 3:2 的。如果有个很喜欢的表情，使用九宫格出的效果不好，也可以单个一个个去生成，但比较费时间，且可能会受出图限制等待更久。最后将所有图片下载下来，挑选出需要的表情图片。
2025-04-11
阅读大量特定网页并提取信息的大模型推荐
以下为您推荐几款能够阅读大量特定网页并提取信息的大模型： 1. 一款 AI 浏览器插件： 其 idea 来自早先挖的坑，在词生卡刚火时，想进一步发挥大模型对话产品的能力，做一个真正的提示词智能体。 目标是输入任意文章链接后，AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。 为达到这一效果，大模型对话产品需完成关键步骤：自行访问链接并解析网页内容、根据提示词要求提炼标题等信息、利用 qrcode.js 库生成二维码图片、基于特定模板设计要求生成卡片样式。 编写的「网页分享卡片生成」词生卡 Prompt 有新的组织方法，把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”，再细分为“布局与尺寸”等独立模块，并结合“内容结构”进行要求提示。这种方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性的优势。 2. 本地部署资讯问答机器人： 导入依赖库，包括 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型。 从订阅源获取内容，通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，将长文本拆分成较小的块并附带相关元数据，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，使用文本向量模型 bgem3，其具有支持多语言等特点。从 hf 下载好模型后，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 3. 伊登： 工作流程包括内容获取，只需输入新闻链接，系统就能自动提取核心内容。 开始节点输入新闻链接和视频合成插件 api_key，添加网页图片链接提取插件获取图片，使用链接读取节点提取文字内容，利用大模型节点重写新闻成为口播稿子，可使用 DeepseekR1 模型生成有吸引力的口播内容。
2025-03-18
如何将大量记录的文本内容输入知识库，并且形成有效问答问答
要将大量记录的文本内容输入知识库并形成有效问答，可参考以下方法： 1. 使用 embeddings 技术： 将文本转换成向量（一串数字），可理解为索引。 把大文本拆分成若干小文本块（chunk），通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，这些向量与文本块的语义相关。 在向量储存库中保存 embeddings 向量和文本块。 当用户提出问题时，将问题转换成向量，与向量储存库的向量比对，查找距离最小的几个向量，提取对应的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 2. 创建知识库并上传文本内容： 在线数据： 自动采集：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。 在文本格式页签选择在线数据，单击下一步。 单击自动采集。 单击新增 URL，输入网站地址，选择是否定期同步及周期，单击确认。 上传完成后单击下一步，系统自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。 安装扩展程序，参考。 在文本格式页签选择在线数据，单击下一步。 点击手动采集，完成授权。 输入采集内容网址，标注提取内容，查看数据确认后完成采集。 本地文档： 在文本格式页签选择本地文档，单击下一步。 拖拽或选择要上传的文档，支持.txt、.pdf、.docx 格式，每个文件不大于 20M，一次最多上传 10 个文件。 上传完成后单击下一步，选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（系统自动处理）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则）。
2025-02-28
如何更好的使用知识库，我在知识库中增加了很多文档，但是反而感觉导致AI产生大量幻觉和混乱
以下是关于如何更好使用知识库以及 RAG 相关的知识： RAG 技术是 AI 领域的重要技术，但存在一些常见误区： 不能随意输入任何文档就期望得到准确回答，RAG 流程包含离线环节（文档解析、切割及向量化写入向量数据库）和在线检索环节（用户问题理解、初步检索、重排序及大模型生成），任何环节都会影响最终质量，且有效实现 RAG 系统需要考虑多个复杂因素，如文档预处理、高效索引、相关性排序等。 RAG 虽然能显著减少幻觉，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，最终还是将知识库中检索的结果给到 LLM，由 LLM 进行重新整理输出。 对于使用知识库的建议： 知识库在不断更新，常来逛逛。 遇到问题先搜索，搜不到就提问。 好用的内容要收藏，方便下次查找。 每个人都有自己的节奏，不要着急。 一旦有了自己的方向和持续玩的 AI 角度，知识库中的大量高质量教程就是最好的助力。 当成为高手并愿意分享时，为社区留下内容。 开源知识库和社区的意义在于共建、共学、互相帮助。 不要怕犯错，大胆尝试。 RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，由检索器和生成器组成，检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务，能提供详细准确的回答。
2025-02-11
我的工作需要根据元数据表在本地查询大量数据，并把匹配的数据参数复制到元数据表，有没有智能体可以做这个工作
智能体可以帮助您完成根据元数据表在本地查询大量数据，并把匹配的数据参数复制到元数据表的工作。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。比如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 在实际应用中，多智能体 AI 搜索引擎的方案如下： 1. 第一步，快速搜索补充参考信息：根据用户的任务，使用搜索工具补充更多的信息，例如使用工具 API WebSearchPro。 2. 第二步，用模型规划和分解子任务：使用大模型把用户问题拆分成若干子搜索任务，并转换为 JSON 格式。 3. 第三步，用搜索智能体完成子任务：AI 搜索智能体具备联网搜索的能力，还能够自主分析并进行多轮搜索任务。 4. 第四步，总结子任务生成思维导图：智能体能调用各种插件，如思维导图、流程图、PPT 工具等。 此外，生物医药小助手智能体是由 1 个工作流和 6 个数据库实现的。工作流相对简单，而数据库包括公众号文章、执业药师教材、执业医师讲义、药监局新药审评报告、中国医药企业融资动态、药物对外授权动态、全球药物销售额等。在医疗领域，为保证回答的准确性，提示词约定回答只能来自于知识库。其商业化场景包括医药企业研发立项、科研机构临床转化评估、投资机构评估标的公司等。
2025-02-07
现在智算非常火热，大家都在建立智算中心，提供大量的算力，请问一下，这些算力，都是哪些行业，哪些企业在消耗这些算力？
目前消耗大量算力的行业和企业主要包括以下方面： 1. 科技巨头：如 Google 拥有大量的 GPU 和 TPU 算力，用于复杂的推理任务和模型训练。 2. 云计算公司：例如 Amazon 和 Microsoft，其 AI 云计算收入主要来自模型托管。 3. 从事 AI 研发的公司：像 xAI 计划用十万块 H100 连成巨大集群，OpenAI 拉上微软打造算力中心 StarGate。 4. 特定领域的企业：如 Apple 利用自身优势发展边缘和远端混合的组合模型。 对于小公司而言，直接参与基础设施建设机会较小，但为当地企业提供 AI 训练的算力支持，并配备服务团队帮助整理知识、寻找业务场景、做垂直训练和微调等，可能存在一定机会。
2025-01-02
将活动主题拆解为大量结构化提示词，用于文生视频
以下是将活动主题拆解为大量结构化提示词用于文生视频的相关内容： 技巧 1：提示词的结构 当提示词有清晰的结构时，提示效果最有效。可使用简单公式：。 例如：无结构提示词“小男孩喝咖啡”，有结构的提示词“摄影机平移（镜头移动），一个小男孩坐在公园的长椅上（主体描述），手里拿着一杯热气腾腾的咖啡（主体动作）。他穿着一件蓝色的衬衫，看起来很愉快（主体细节描述），背景是绿树成荫的公园，阳光透过树叶洒在男孩身上（所处环境描述）”。 技巧 2：提示词的优化 有三个原则： 1. 强调关键信息：在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 2. 聚焦出现内容：尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 3. 规避负面效果：在提示词中写明不需要的效果。 写提示词时，首先要明确场景中的人物和冲突，其次是对场景进行详细描述，包括地点、人物形象、任务动作等细节，使用生动的动词营造动态和戏剧化氛围，第三要加强镜头语言，如推、拉、摇、移、升、降等，每种镜头运动都有其特定作用和效果。 PixelDance V1.4 提示词指南 图生视频的基础提示词结构为：主体+运动。当主体有突出特征时可加上，需基于输入图片内容写，明确写出主体及想做的动作或运镜，提示词不要与图片内容/基础参数存在事实矛盾。
2024-12-09