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可以推薦我市面上最好、CP值最高的三個AI課程嗎?

Answer

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  • 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI -摄影虚拟的真实、AI -电影-穿越的大门等内容。
  • 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。
  • SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。
  • ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心-文风、格式、思维模型等内容。
  • ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。
  • 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识-欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。

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References

如果让我推荐一门AI课

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
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。
2025-04-20
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
MCP是什么
模型上下文协议(Model Context Protocol,简称 MCP)是一种全新的开放协议,主要用于标准化地为大语言模型(LLMs)提供应用场景和数据背景。 它就像 AI 领域的“USBC 接口”,能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。其具有以下特点和优势: 简化开发:一次整合,多次复用,不再重复开发。 灵活性强:轻松切换 AI 模型或工具,无需复杂的重新配置。 实时互动:长连接保证数据实时更新。 安全可靠:内置标准化安全和权限控制。 扩展性强:AI 系统扩展时,只需连接新的 MCP 服务器。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发,现已成为一个开放协议,越来越多的企业和开发者开始采用。 与传统 API 相比,通常 AI 系统连接外部工具时,需要单独整合多个不同的 API,每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护,极大地增加了开发复杂度。而 MCP 提供了更简单的集成方式。 但如果应用场景需要精准且严格受控的交互方式,传统 API 可能更合适,比如在需要细粒度控制、功能严格限制,更偏好紧耦合以提升性能,希望最大化交互的可预测性等场景。 若要开始使用 MCP,可参考以下快速集成步骤: 1. 定义能力:明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层:按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式:本地连接(标准输入输出)或远程连接(如 WebSockets)。 4. 创建资源/工具:开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接:与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 是一个典型的客户端服务端架构,对于有编程基础的同学来说较容易理解。通过简单案例,如让 AI 根据输入自动规划并调用 MCP 服务端,给本地电脑创建文件并写入一句话,可对其有初步且正确的认知。
2025-04-18
MCP是什么
模型上下文协议(Model Context Protocol,简称 MCP)是一种全新的开放协议,专门用于标准化地为大语言模型(LLMs)提供应用场景和数据背景。 它就像为 AI 模型量身定制的“USBC 接口”,能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 MCP 的好处包括: 简化开发:一次整合,多次复用,不再重复开发。 灵活性强:轻松切换 AI 模型或工具,无需复杂的重新配置。 实时互动:长连接保证数据实时更新。 安全可靠:内置标准化安全和权限控制。 扩展性强:AI 系统扩展时,只需连接新的 MCP 服务器。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发,现在已成为一个开放协议,越来越多的企业和开发者开始采用。 MCP 是一个典型的客户端服务端架构,对于有编程基础的同学来说容易理解,就像开发中常见的 MySQL 一样。 与传统 API 相比,通常 AI 系统连接外部工具时,需要单独整合多个不同的 API,每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护,极大地增加了开发复杂度。而 MCP 能简化这一过程。 在某些情况下,传统 API 更适合,比如应用场景需要精准且严格受控的交互方式,如需要细粒度控制、功能严格限制;更偏好紧耦合以提升性能;希望最大化交互的可预测性。 要开始使用 MCP,可按以下步骤: 1. 定义能力:明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层:按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式:本地连接(标准输入输出)或远程连接(如 WebSockets)。 4. 创建资源/工具:开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接:与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 总之,MCP 让 AI 与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。
2025-04-14
如何使用MCP?提供教程
以下是关于如何使用 MCP 的详细教程: 前置准备工作: 任选一个客户端软件进行配置,大致分为四步: 1. 填入大模型 API 密钥。 2. 找到 MCP 配置界面。 3. 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 4. 使用 MCP。 不同客户端软件的配置方法: 1. Cherry Studio(推荐): 版本:2025 年 4 月发布的 1.1.17。 配置大模型 API:填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP:例如,图中填写的就是 Playwright 的 MCP Server 和百度地图的 MCP Server。 使用 MCP。 2. Cursor(推荐): 配置大模型 API:如果 Cursor Pro 在免费试用期,这一步可以不做;如果不在免费试用期,最好的办法是氪金,也可以试试填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP Server:填入 MCP Server 的 json,保存。 回到 Cursor 的 MCP 配置页面,等待几秒钟,多点几次蓝色框里的按钮,直到绿灯亮起,并显示出所有 MCP 工具。 使用 MCP:Ctrl+Shift+L 新建对话,将模式设置为 Agent。 3. Claude Desktop: 配置 MCP Server:用文本编辑器(VSCode、Sublime Text 等)打开 claude_desktop_config.json 文件,填入 MCP Server 对应的 json 文件,保存。 重启 Claude Desktop。 查看 MCP Server 连接状态。 使用 MCP。 MCP 的好处: 1. 简化开发:一次整合,多次复用,不再重复开发。 2. 灵活性强:轻松切换 AI 模型或工具,无需复杂的重新配置。 3. 实时互动:长连接保证数据实时更新。 4. 安全可靠:内置标准化安全和权限控制。 5. 扩展性强:AI 系统扩展时,只需连接新的 MCP 服务器。 传统 API 更适合的场景: 1. 需要细粒度控制、功能严格限制。 2. 更偏好紧耦合以提升性能。 3. 希望最大化交互的可预测性。 快速集成 MCP 的步骤: 1. 定义能力:明确您的 MCP 服务器提供哪些功能。 2. 实现 MCP 层:按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式:本地连接(标准输入输出)或远程连接(如 WebSockets)。 4. 创建资源/工具:开发或连接您的数据源和服务。 5. 建立客户端连接:与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 与 API 的比较: MCP 与传统 API 之间的主要区别在于: 1. 单一协议:MCP 充当标准化的“连接器”,因此集成一个 MCP 意味着可能访问多个工具和服务,而不仅仅是一个。 2. 动态发现:MCP 允许 AI 模型动态发现可用工具并与之交互,而无需对每个集成进行硬编码知识。 3. 双向通信:MCP 支持持久的实时双向通信 类似于 WebSockets。AI 模型既可以检索信息,也可以动态触发操作。 以 Cursor 驱动 blender 自动化建模的 MCP 项目为例: 首先,在 github 上找到项目说明(https://github.com/ahujasid/blendermcp)。以 Mac 安装为例,首先要安装一个 uv 包(如果不懂,就直接新建一个项目文件夹后,将相关需求丢给 AI)。显示 uv 安装完毕后(初次使用可能需要安装一系列的环境,只要一路让 AI 安装就可以了),还是找到点击界面右上角的小齿轮图标。找到 MCP 模块 Add new global MCP server,将相关内容粘贴进去。退回 MCP 界面时,就会发现已经连接上了这个 blender 服务器,并且增加了很多具体功能。
2025-04-13
如何开发MCP
MCP(模型上下文协议)是由 Anthropic 在 2024 年 11 月推出并开源的一项创新标准。它就像一个“转接头”或“通用插座”,其核心作用是统一不同的外部服务(如 Google Drive、GitHub、Slack、本地文件系统等),通过标准化接口与 AI 模型对接。 MCP 的好处包括: 简化开发:一次整合,多次复用,不再重复开发。 灵活性强:轻松切换 AI 模型或工具,无需复杂的重新配置。 实时互动:长连接保证数据实时更新。 安全可靠:内置标准化安全和权限控制。 扩展性强:AI 系统扩展时,只需连接新的 MCP 服务器。 与传统 API 相比,MCP 更适合需要上下文理解的场景,而传统 API 更适合需要精准且严格受控的交互方式,如需要细粒度控制、功能严格限制,更偏好紧耦合以提升性能,希望最大化交互的可预测性的场景。 开发 MCP 的步骤如下: 1. 定义能力:明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层:按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式:本地连接(标准输入输出)或远程连接(如 WebSockets)。 4. 创建资源/工具:开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接:与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 是一个典型的 CS 架构,对于有编程基础的同学来说容易理解。开发 MCP 前需要进行环境安装,包括下载并安装 Python(官网:https://www.python.org/),安装 uv(借助 uv 进行虚拟环境创建和依赖管理,它是一个 Python 依赖管理工具,采用 Rust 编写,兼有创建虚拟环境和包管理工具的功能,可以平替 pip,venv)。
2025-04-12
我想找与高德地图MCP相关的教程
以下是为您整理的与高德地图 MCP 相关的教程内容: 1. 在 2025 年 4 月 3 日的智能纪要中,演示了通过 Figma 样式生成网页及整合新闻信息的操作过程,包括读取 Figma 样式、存储为公共样式、自动完成任务大闭环等,还计划打通多点连贯性,新建 news RSS 以整合信息。 2. 演示了 MCP 服务下的网页渲染生成及配置应用,提到模型 API 配置一次可反复调用,选择合适供应商和工具并填入密钥,展示了生成火星新闻页面的效果,探讨了交互问题,如添加网址跳转,还介绍了按需求文档开发页面的方式,最后打算尝试小程序开发,提及接入高德地图 API。 3. 新起项目相关安排及高德地图 API key 获取步骤,银海提议新建项目,创建新编辑页,建一个名为 PRD 点 MD 的需求文档,告知相关页面。还提到需要高德地图的 MCP 服务,因当前无高德,打算从豆哥市场获取。讨论了调用需 API key,介绍了获取 API key 的步骤,包括登录高德控制台,创建新应用并添加 key 等。 4. 银海关于获取 API key、连接高德 MCP 及后续开发需求说明,先是拿到高德 API key 并尝试在豆哥的高的 MCP 连接、测试,运行输入杭州未返回信息,先不管运行结果进行配置添加,添加成功后默认高德服务可行。之后要求阅读 PRD、NT 文档,按需求实现所有页面,如需用高德地图直接调用工具,部分文档内容可写进 PRD。 5. 观察其获取页面数据及实现 iOS 地图应用过程,先是等待程序读取页面信息,期间发现勾选后仍需重复 approve疑似有小 bug。之后程序获取到 5 个页面数据,准备实现 iOS 地图应用。提到实现 iOS 应用可用 switch 等编程语言,但希望写成 html 结构,不想用需 x code 运行的 switch,只需等待其实现即可。 6. 应用自动写页面与代码的过程及相关讨论,银海介绍应用开发进度,称可解放双手等待页面生成,目前 5 个页面框架已做好,样式在编写。还提到高德地图密钥未给,探讨地图渲染方式。指出代码无 rules 易截断,分享 cursor decore 网站,其中有诸多代码规范,建议配置 rules 提升代码可读性。 7. 黄叔用 AI 解决约会地点选择难题,使用 Windsurf+高德 MCP+32kw.com,只花了 20 分钟就完成了需求验证,并做出了相关网页,您可以通过 https://www.32kw.com/view/b109136 查看。
2025-04-11
MCP是什么?未来的发展趋势如何?
MCP(模型上下文协议)是一种于 2024 年 11 月推出的开放协议,允许系统以跨集成的泛化方式为 AI 模型提供上下文。该协议定义了 AI 模型如何调用外部工具、获取数据和与服务交互。 MCP 已经在重塑 AI 智能体和代理的生态系统。其未来的发展趋势取决于如何应对基础性挑战,如果处理得当,可能成为 AI 与工具交互的默认接口,并开启新一代自主、多模态、深度集成的 AI 体验。如果被广泛采用,它可能代表工具构建、消费和货币化方式的转变。 今年将是关键的一年,可能会面临一些关键问题,比如是否会看到一个统一的 MCP 市场崛起,AI 代理的认证是否会变得无缝,多步执行能否被正式纳入协议等。 MCP 从 LSP(语言服务器协议)中获取灵感,超越 LSP 的地方在于其以智能体为中心的执行模型,LSP 主要是被动响应,而 MCP 专门为支持自主的 AI 工作流而设计,根据上下文,AI 智能体可以决定使用哪些工具、按什么顺序以及如何将它们串在一起来完成任务。MCP 还引入了人工参与的功能,允许人类提供额外的数据并批准执行。
2025-04-10
换臉 Ai推薦及操作
以下为您推荐的换脸 AI 及操作方法: 吴珂在 0 绘画基础下用 AI 为儿子做蜘蛛侠生日海报的实操步骤中,关于换脸部分:原本以为有 cref 和 insight face swap 就能轻松完成换脸,但实际并非如此。由于蜘蛛侠是 3D 动漫风格,直接导入真实人像畸变概率高。所以先将人像 3D 化,再换脸到蜘蛛侠下,效果显著,还收获了一堆可爱的 3D 头像。相关内容可参考:https://bytedance.larkoffice.com/docx/EC79ddneToZLItxEoBocTXwRnvepartX25hd8Peso0vCfxosqecYel5nNd 、https://bytedance.larkoffice.com/docx/EC79ddneToZLItxEoBocTXwRnvepartTpXKdyfv9oPmUixWta7cNDvln0b 海螺的新功能主体一致:不推崇给已有视频主角“换脸”,建议发挥创造力用好主体一致带来的角色特征稳定性。操作步骤为:点击海外(https://alpha.hailuoai.video/ )或国内(https://alpha.hailuoai.com/video )任意链接进入海螺 AI 官网,点击左边生成按钮,选择主体参考模式,上传一张主体照片(目前只能支持单一主体),输入对应的 prompt,耐心等待 2 3 分钟看效果。生成一次需 45 积分。关于海螺 AI 其他介绍可参考:
2025-03-02
换險 AI推薦及操作
以下是关于换脸 AI 的推荐及操作的相关内容: 一、AI 编程与炼金术:Build on Trae 1. 开发接入 DeepSeek R1 的 Life Coach 网站 在本地新建一个文件夹,用 Trae 打开。 在 Trae 里新建一个文件“AI Rules”,将相关代码复制进去并保存(Mac 可用 Command+S 快捷键,或点“文件”》“保存”)。 在和 AI 沟通需求时引入保存的 AI Rules。 2. 修改 bug 终端处出现命令执行失败,可点击错误代码区域,在弹出的“添加到对话”中操作,或在测试网页功能时按“F12”,点击 Console 查看调试台的报错信息并截图发给 Trae。 二、IDE 设置 1. 进入 Trae AI 设置部分 在界面右上角点击头像,在快捷菜单中选择设置,打开设置窗口。 从左侧导航栏中选择 Trae AI 进入 AI 设置部分。 2. 设置 AI 对话语言 在 AI 会话语言处,可选择“Auto 自动”(按用户提问时所用语言回答,若无法判断则根据用户历史对话或 Trae 的语言)、“中文”(若用户未指定语言则使用中文回答)、“English”(若用户未指定语言则使用英语回答)。 三、AI 带你穿越时空,去拥抱儿时的自己 1. 快影(可灵)处理图片 打开快影(需先通过内测申请),选择 AI 创作。 选择 AI 生成视频。 选择图生视频。 上传处理好的图片,填写想要的互动动作和效果,点击生成视频,排队等待生成结束后点击下载。 2. 效果展示 由于图片本身效果较差,转换为视频后效果不太理想。 还可参考 GitHub 上的 Fooocus https://github.com/lllyasviel/Fooocus?tab=readmeovfile 等项目。
2025-03-02
轉臉 Ai方法及推薦軟件
以下是一种使用 AI 进行换脸的方法及相关软件推荐: 方法: 1. 利用云服务解决方案,如 AutoDL。注册完成后,在算力市场中选择能接受价格且 GPU 配置较高的算力服务器。 2. 通过模型镜像启动 GPU 服务器,在算法社区查找 facefusion 镜像,选择合适的镜像启动。 3. 点击右下角的创建实例按钮,创建并启动实例。 4. 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab,打开工具。 5. 点击顶部的“+”号选项卡,新打开一个终端窗口。 6. 在终端窗口中输入以下命令: 查看文件列表,输入“ls”并按回车。 进入 facefusion 目录,输入“cd facefusion”并按回车。 启动 facefusion,输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”。 软件推荐: facefusion 是一个开源、免费的可实现换脸效果的软件。 开源地址:https://github.com/facefusion/facefusion 注意事项: 1. facefusion 软件需要 Python 环境以及安装视频解码器等多个依赖软件,本地安装需要一定编程知识。 2. facefusion 的运行推理计算速度非常依赖 GPU,本地计算机若无 GPU 或 GPU 显存较小,执行速度会很慢。 3. 启动 facefusion 时,后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要,若不加“cuda”,默认不使用 GPU 能力,推理将非常慢。 4. 使用云服务方案会产生一定费用。
2025-03-02
我想做一篇工作總結,你推薦我用什麼AI?
以下是为您推荐的可用于工作总结的 AI 工具和方法: 1. GPT 系列: 可以总结各种文章(文章不超过 2 万字),您打开后直接全选复制全文,然后粘贴发送给 GPTs 即可。GPT4 能识别出重点内容。 对于有字幕的 B 站视频,可先通过油猴脚本(如)提取字幕,再将字文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 2. 会议总结类工具: 3. 简历编写类工具: Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 Rezi:是一个领先的 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 以上工具都可以帮助您快速、高效地完成工作总结,您可以根据自己的需要选择最适合您的工具。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-15
推薦一個可以用AI做招募宣傳圖的工具
以下为您推荐可以用 AI 做招募宣传图的工具: Canva(可画):https://www.canva.cn/ 是一个受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,用户通过简单拖放操作创建海报,其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案,稍作调整即可完成完美设计。 VistaCreate:https://create.vista.com/ 是简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面,用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,还集成丰富模板库和自动图像编辑功能,如智能布局和文字优化,简化设计流程。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-06
我想用一張現成的圖片作為背景 然去利用AI去制作一張邀請卡 請問有什麼推薦?
以下是为您推荐的用现成图片作为背景利用 AI 制作邀请卡的方法: 1. 确定主题与文案:先明确邀请卡的主题,然后可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具来协助完成文案。 2. 选择风格与布局:根据文案和您的喜好确定想要的风格意向,背景不一定空白,可灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选底图:使用无界 AI,输入相关关键词,生成并挑选一张满意的海报底图。 4. 配文与排版:将准备好的素材进行合理排版,得到成品。排版过程中可以参考 AIGC 海报的成果。 另外,从游戏截图升级到高品质画面的方法也可供您参考: 1. 底图制作: 简单粗暴的背景贴人物合成,可以使用游戏截图和立绘均可。 通过一些简单加工,更形象地帮助 AI 理解您的需求。比如将做好的图片直接丢进 AI 后,若效果不佳,可以在图片上使用画笔画一些简单光效,AI 即可识别出相应效果。甚至可以使用 PSbeta 版的 AI 工具生成一些元素。 2. 定制化处理: 结合 3D 软件定制内容。这个流程一般会用作参考 demo 后由画师手动修改,但将最后的渲染步骤交给 AI 后,流程可以得到一些改善。 您可以根据实际情况选择和运用这些方法来制作您的邀请卡。
2024-09-16
面試主管請您於第二次面試時回答以下三個問題並以PPT呈現出來。 1. AI 在教育中的發展趨勢 AI 技術未來幾年在教育領域的發展趨勢是什麼?哪些創新技術或應用會對教育產生重大影響? 2. AI 對教育角色的改變 隨著 AI 的應用增多,教師和學生的角色會發生哪些轉變?您如何看待 AI 在教學過程中的定位? 3. AI 賦能的教育未來 請描述一個您心中 AI 賦能的未來教育場景。這個場景下,AI 如何幫助學生、教師和管理者提升教學與學習體驗?
很抱歉,目前知识库中没有关于您所提到的这三个问题的相关内容。但以下是为您提供的一些初步分析和思路: 对于“AI 在教育中的发展趋势”: AI 技术在未来几年于教育领域的发展趋势可能包括更加个性化的学习体验、智能化的教学辅助工具、虚拟现实和增强现实技术的融合应用等。创新技术如自适应学习系统能够根据学生的学习进度和特点提供定制化的学习内容;自然语言处理技术可以实现更智能的辅导和答疑。 对于“AI 对教育角色的改变”: 随着 AI 的应用增多,教师可能会从知识传授者转变为引导者和促进者,更多地关注学生的情感需求和综合素质培养。学生则会更加主动地参与学习过程,成为自我导向的学习者。AI 在教学过程中可以作为辅助工具,帮助教师提高教学效率,为学生提供个性化支持。 对于“AI 赋能的教育未来”: 在一个 AI 赋能的未来教育场景中,学生可以通过智能设备随时随地获取个性化的学习资源,AI 能够根据学生的学习情况实时调整教学内容和进度。教师可以借助 AI 分析学生的学习数据,更精准地进行教学设计和辅导。管理者能够利用 AI 进行教育资源的优化配置和决策制定,提升教育管理的效率和质量。 以上内容仅供参考,您可以根据实际情况进一步深入研究和完善。
2024-10-11