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ai生产骨骼动画

Answer

以下是关于 AI 生产骨骼动画的相关信息:

在 AI 创作方面,有以下一些案例和工具:

  • 晨然的作品《Devices》:使用 Blender 制作白模动画,导出深度图、线框图帧序列,使用 ComfyUI 进行风格迥异的渲染。传统工作流在可控性中寻找创新的随机性,而 AI 工作流更多是在随机性中寻找可控性,需要思考如何平衡可控性与不可控性。
  • VIGGLE:这是一款创新的可控视频生成平台,基于 JST-1 技术,允许用户自由创建和控制 3D 角色的动作。Viggle AI 是一款利用骨骼动画将图片转化为一致性角色动画的工具,简化了动画制作流程。操作时需注意上传任意尺寸的角色图像,为获得更好效果,使用背景干净的全身照片,图像大小最大 10MB,上传的照片必须符合社区规则。体验地址:https://www.viggle.ai/ 官方 Discord:https://discord.gg/viggle
  • 腾讯推出的「AI 全流程 3D 工厂」:基于开源的 Hunyuan3D-1 模型,支持从文本生成 3D 模型,并提供丰富的后处理功能,如骨骼绑定、动画生成和 PBR 贴图。新发布的 Hunyuan3D-2 模型提升了生成精度,并支持低多边形和自定义渲染。该平台还允许用户构建个性化的 3D 生成工作流,为游戏开发和内容创作提供了高效解决方案。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

晨然:万字复盘我的AI作品《Devices》| 解析AI创作中的变与不变

本篇适合任何对AI创作感兴趣的人,我写的会比较通俗易懂,小白可以看懂。专业人士也可以获取一些创作思路灵感~《Devices》中呈现了色彩缤纷的电子设备的变换,每一帧视频截图都美极了。[heading2]可控与不可控的权衡[content]简单来说,工作流用一句话总结:使用Blender制作白模动画,导出深度图、线框图帧序列,使用ComfyUI进行风格迥异的渲染。我一直在思考一个问题:AI视频到底跟传统工作流制作视频的区别是什么?其实两者各有优缺点,并不是替代关系。AI内容速度碾压,接近零成本无限生成。AI极其不可控,很难可控构图、一致人物。AI画面粗糙,经不起细看。传统工作流(动画、电影)慢,极其可控,在制作之前即可预测内容。传统工作流成本高,需要规范流程由小到大制作。AI与传统工作流各有优劣,我觉得思考如何使用AI替代传统艺术工业,不如思考AI如何迸发新时代艺术创作流程。让AI做好AI擅长的内容,传统工作流做好传统工作流擅长的内容,两者结合,不谈替代。我想,我这不是拍过微电影又会AI嘛,为啥不结合一下呢?于是,就尝试了一下利用Blender的可控性和ComfyUI的随机性制作AI原生内容。传统工作流是在可控性中寻找创新的随机性,而AI工作流更多是在随机性中寻找可控性,那么最重要的问题变成了:如何平衡可控性与不可控性?这个思考会贯穿整个创作流程。ComfyUI节点编排工作流

视频工具:VIGGLE

VIGGLE是一款创新的可控视频生成平台,基于JST-1技术,允许用户自由创建和控制3D角色的动作。它在游戏开发、动画制作及VR/AR等领域展现出巨大潜力。Viggle AI则是一款利用骨骼动画将图片转化为一致性角色动画的工具,简化了动画制作流程,让用户能够快速生成引人入胜的角色视频,助力故事讲述。?体验地址:https://www.viggle.ai/?官方Discord:https://discord.gg/viggle[ViggleAI.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Q8nNb0lG3oxjNBxxTLlcDSv4nBg?allow_redirect=1)[azcL6aaXrbH17NI_.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/KkP7bQZJmoExh3xd3o8cyGnknCb?allow_redirect=1)操作方式:*(以网页端举例)注意事项:Upload a character image of any size.上传任意尺寸的角色图像。For better results,use a full-body photo with a clean background.为了获得更好的效果,请使用背景干净的全身照片。Image size(10MB max)图像大小(最大10MB)The photo you upload must comply with[Community Rules](https://viggle.ai/community-rules)您上传的照片必须符合社区规则

1月23日 社区动态速览

《[降维打击!腾讯祭出「AI全流程3D工厂」,一句话生成带骨骼动画的完整游戏角色](https://mp.weixin.qq.com/s/9lBUuNnIBYE8jJAt07nPew)》腾讯推出了「AI全流程3D工厂」,基于开源的Hunyuan3D-1模型,支持从文本生成3D模型,并提供丰富的后处理功能,如骨骼绑定、动画生成和PBR贴图。新发布的Hunyuan3D-2模型提升了生成精度,并支持低多边形和自定义渲染。该平台还允许用户构建个性化的3D生成工作流,为游戏开发和内容创作提供了高效解决方案。德勤发布《[AI时代的抉择——以“信”筑基,行稳“智”远](https://waytoagi.feishu.cn/record/EMvOrqruRezcnLc0rNJcUzoUnKf)》报告,探讨亚太地区AI治理现状与挑战。报告指出,AI的快速采用带来了安全、隐私、法律等风险,但多数组织的AI治理成熟度仍处于初级或发展中水平。德勤提出高可信AI框架,强调透明、可解释、公平、稳健、保护隐私等七大要素,并通过AI治理成熟度指数评估组织的治理水平。调研发现,91%的亚太地区组织需提升AI治理能力,尤其在政策与程序方面。

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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
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
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。
2025-04-20
纯AI打造的儿童绘本动画剧集《森林童话会》即将上线
很抱歉,目前没有关于纯 AI 打造的儿童绘本动画剧集《森林童话会》的更多详细信息。
2025-04-15
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
comfyui动画片工作流怎么构建
构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下: 1. 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流,也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外,还有以下相关工作流搭建的信息供您参考: 1. 搭建艺术二维码工作流:打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点(可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等,并提供了相应链接)、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点(选用 qrcode_monster V2 版本,下载链接:https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 )、采样器节点(Step 选择高步数,35 50 即可,采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde )。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流:从零开始搭建时,首先准备加载大模型的节点,在工作区鼠标右键点击,选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint,并选择对应的模型。然后加载 Conditioning(条件),在工作区鼠标右键点击,选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode,输入正反向提示词。添加采样器时,部分参数设置与 WEB_UI 有所不同,如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项,采样器和调度器是分开的。
2025-04-13
动画设计AI
以下是为您提供的有关动画设计 AI 的相关内容: 和 AI 一起做动画:作者介绍了几类工具与对应教程,制作了一个 AI 风格迁移视频,在短视频平台爆火。工具涉及 Runway Gen1、Stable Diffusion + EbSynth、Rerender、Warpfusion 等。作者为,原文发布时间 2023.07,入库时间 2023/10/18。 图片转动画|Ai 帮我 1 分钟做 32 个动画|AIGC:今天教大家用 Ai 把图片转动画的方法,用到的 Ai 工具是 ANIMATED DRAWINGS,作者为,入库时间 2023/10/26。 以下是一些相关的 AI 网站: ZMO.AI:只需单击一个按钮,即可从文本或图像生成令人惊叹的 AI 艺术、图像、动漫、逼真的照片。公司名为 ZMO,网站分类为图像设计,链接为,添加时间 2023/05/25。 稿定设计 AI:稿定 AI 是一款 AI 人工智能在线设计工具,简单易用。公司名为稿定,分类为图像设计、图像编辑、去除背景,链接为,添加时间 2023/05/25。
2025-04-11
coze怎么搭建矢量图动画
以下是搭建矢量图动画的 coze 步骤: 1. 创建工作流: 点击工作流后面的“➕”来添加一个工作流。 点击创建工作流。 给工作流起名字和描述,名字只能用字母、数字和下划线,描述清晰避免误会。 2. 初始化的工作流: 左边有各种插件和搭建 Agent 的工具,可通过点击加号或直接拖拽使用。插件一般有参数说明,之后只介绍需要使用的插件,其他可自行尝试。 初始化后会生成开始模块和结束模块,默认生成且有且只有一个,只能以开始模块启动,结束模块终结工作流。 可观看工作流的视频教程: ,注意视频中有个小 bug,使用 text2image 时最后的 prompt 参数设置错了,可自行调整。 3. 需求分析:主要需求是国内可直接使用且能批量生产,选用扣子搭建工作流。 批量生成句子:不同于手动搭建,一次性生成的句子都进行生成图片处理,建议一次不要生成太多,设置为一次生成五句。 句子提取:把生成的句子一个一个提取出来,针对每个句子画图。 图片生成:根据生成的句子,结合特有画风等描述绘图。 图片和句子结合:扣子工作流本身支持 Python 代码,但环境缺少画图、图片处理的包,可替换成搞定设计的方式处理图片,会 PS 脚本效果也不错。 4. 扣子使用链接分享: 试用链接分享:豆包使用链接未发布,扣子使用链接:https://www.coze.cn/s/iMCq73wp/ 。 效果展示:可自行查看。 5. 批量生产图片:可观看视频演示: 及效果展示。 总结:第一次用录视频方式展示,怕截图说不清楚,文字处理及批量放入 excel 文件操作可用 ai 辅助,有问题可留言。
2025-04-08
动画方面的AI
以下是关于动画方面的 AI 相关信息: AI 漫画 Anifusion: 网址:https://anifusion.ai/ ,Twitter 账号:https://x.com/anifusion_ai 功能: AI 文本生成漫画:输入描述性提示生成漫画页面或图像。 直观的布局工具:提供预设模板,可自定义漫画布局。 强大的画布编辑器:在浏览器中优化和完善生成的作品。 多种 AI 模型支持:高级用户可访问多种 LoRA 模型实现不同风格和效果。 商业使用权:用户对创作作品拥有完整商业使用权。 使用案例: 独立漫画创作:帮助无绘画技能的艺术家实现故事创作。 快速原型设计:专业艺术家快速可视化故事概念和布局。 教育内容:为课程和演示创建视觉内容。 营销材料:制作动漫风格促销漫画或活动分镜脚本。 粉丝艺术和同人志:基于喜欢的作品创作衍生作品。 优点:非艺术家也能轻松创作漫画;基于浏览器,无需安装额外软件;快速迭代和原型设计能力;拥有创作的全部商业权利。 3 月 12 日 AI 资讯中的动画相关: 【AI 3D】 BlenderMCP:与 Claude AI 沟通,在 Blender 实现快速 3D 建模 MIDI:单幅图像到 3D 场景生成 Move AI:更新动作捕捉能力,提出 Gen 2 Spatial Motion 【AI 写作】 MMStoryAgent:AI 多模态故事生成系统 【AI 视频】 VACE:阿里推出一体化视频创作和编辑技术 VideoPainter:腾讯开源视频编辑技术 Wonder Dynamics:推出摄像机轨道(Camera Track)和清洁板(Clean Plate)功能 【其他】 OpenAI:为开发者推出一套 AI Agent 开发套件 R1Omni:阿里情感识别模型,通过视频识别情感 Luma AI:发布新的预训练范式 IMM,旨在突破算法瓶颈,提高生成预训练算法的性能 Manus:宣布与阿里通义千问团队达成战略合作 游戏中的生成式 AI 革命中的动画相关: 生成纹理:几个团队正在追求根据文本或图像提示轻松生成纹理的机会,包括 BariumAI(https://barium.ai/)、Ponzu(https://www.ponzu.gg/)和 ArmorLab(https://armorlab.org/)。 动画生成与处理:涉足从视频中捕捉动画及给现有动画应用滤镜的公司包括 Kinetix(https://www.kinetix.tech/)、DeepMotion(https://www.deepmotion.com/)、RADiCAL(https://getrad.co/)、Move Ai(https://www.move.ai/)和 Plask(https://plask.ai/)。
2025-03-21
ai控制骨骼动画
以下是关于 AI 控制骨骼动画的相关信息: 在 Stable Diffusion 中,使用 ControlNet 插件进行姿态约束时,对于国风 3 模型,点击生成可能得到相应姿势,但 AI 识别可能不准确,会出现骨骼错位等问题,需要耐心刷图和调整参数。作者还收集了不同 pose 的骨架图,可在公众号【白马与少年】回复【SD】获取以作人物动作参考。 Tripo AI 的模型详情页提供丰富工具和选项,可对模型进行编辑和下载等操作。模型工具包括收藏、分享、动态旋转或暂停、删除等按钮,在模型区域按住鼠标并拖动可自由旋转模型。编辑工具中的 Auto Rigging 可自动绑定骨骼,后续可在 Blender 里做动画。风格化选项有原始、乐高、像素化、沃罗诺伊图等,Custom 设置可根据特定软件或用途进行定制,Retopologize 提供不同精度的拓扑网格选项,Format 提供多种模型文件格式,选择“Download”可下载模型,使用“Refine”可进一步精修。 晨然在其 AI 作品《Devices》的创作中,工作流是使用 Blender 制作白模动画,导出深度图、线框图帧序列,使用 ComfyUI 进行风格迥异的渲染。他认为 AI 视频与传统工作流制作视频各有优缺点,不是替代关系。AI 内容生成速度快、成本低但不可控、画面粗糙;传统工作流可控性强但慢、成本高。应让 AI 与传统工作流结合,在随机性中寻找可控性,平衡两者以创造新的艺术创作流程。
2024-10-10
分析AI颠覆性发展的生产策略调查的研究情况综述
以下是关于企业构建和购买生成式 AI 方式的 16 个变化的研究情况综述: 生成式人工智能在 2023 年迅速席卷消费市场,创下超过 10 亿美元的消费支出纪录。预计 2024 年企业领域的收入机会将数倍于消费市场。去年,企业对 genAI 的参与多局限于少数明显用例,且以“GPTwrapper(GPT 套壳)”产品作为新的 SKU 交付,一些人对其在企业中的扩展持怀疑态度。 然而,在过去几个月,a16Z 与数十家财富 500 强和顶级企业领导人交谈并对 70 多位进行调查后发现,过去 6 个月里,企业对生成式 AI 的资源配置和态度有显著变化。尽管仍有保留,但企业领导人几乎将预算增加两倍,更多应用部署在较小的开源模型上,并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 这对创始人是巨大机遇。a16Z 认为,为客户“以 AI 为中心的战略计划”构建解决方案,能预见痛点,从重服务模式转向构建可扩展产品的人工智能初创公司,将抓住新投资浪潮并占据重要市场份额。 任何时候,为企业构建和销售产品都需深入了解客户预算、关注点和路线图。a16Z 根据访谈结果总结了 16 个最为关键的考虑因素,涉及资源、模型和应用。
2025-04-15
请问DeepSeek如何与生产型企业进行结合创造效益 ?
DeepSeek 与生产型企业的结合可以从以下几个方面创造效益: 1. 模型优化与性能提升:英伟达基于 FP4 优化的 DeepSeekR1 检查点现已在 Hugging Face 上开源。这种优化将模型Transformer 模块内的线性算子的权重和激活量化到了 FP4,适用于 TensorRTLLM 推理。每个参数从 8 位减少到 4 位,使磁盘空间和 GPU 显存的需求减少约 1.6 倍。使用 TensorRTLLM 部署时,需要支持 TensorRTLLM 的英伟达 GPU(如 B200),并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算,实现高效、低成本的推理,适合生产环境或高吞吐量应用。 2. 部署指南:社区伙伴 Hua 投稿的《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》,手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1(671B)模型的完整部署流程,包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 3. 为企业带来实质提升:DeepSeek 的强化学习和联网搜索能力改变了信息获取方式,从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”,大幅提升工作效率。其开源策略打破了技术垄断,让国内大模型能力迅速提升。在企业级部署方面,通过行业知识蒸馏和领域自适应训练,实现对企业非结构化数据的深度解析能力。特别是在实时决策支持、多模态交互及复杂知识图谱构建方面,为企业打造具备持续进化能力的数字神经中枢。这种“AI 即服务”的部署模式,重构了传统工作流效率,并通过预测性分析和认知自动化开启企业智能化的第二增长曲线。同时,还可以考虑垂直场景强化学习机制的增加,如在智能制造场景中嵌入设备故障模式自发现的奖惩机制;以及可信计算架构的升级,针对金融、医疗等高合规需求场景。
2025-04-10
怎么用AI标准化批量生产内容
以下是关于如何用 AI 标准化批量生产内容的详细指导: 一、需求分析 在批量制作单词卡片时,为降低人工成本和节约时间,选用搞定设计来批量产图。因为其对新手友好,且借助 AI 加成模板容易制作。 二、提示词编写测试 1. 完整提示词:核心是生成符合要求的单词卡内容并将其填入 Excel 文件中,需给出基本示例和规则限制。 2. 测试结果:一次输入多个单词可同时解析,虽效果有差异但大体格式符合要求,部分设定有改变,可通过复制粘贴调整。 三、批量产出 1. 准备压缩格式的文件(如 zip、rar、7z),内含放置内容的 Excel 文档,格式固定。 2. 利用 ChatGPT 生成单词内容并整理填入 Excel。 3. 上传压缩文件,完成套版,获得符合要求的单词卡片。 此外,在测试 AI 视频产品模型 txt2vid、img2vid 能力时,撰写提示词通常基于特定结构,也可让 Claude 等大模型协助,参考“我正在测试 Runway、Luma 等视频生成产品对文本的语义理解能力和视频生成效果,现在需要你帮我写几段提示词。提示词需要满足:主体物+场景+运动内容+相机视角+氛围描述的基本内容描写,请分别给出中英文提示词内容。”今年 AI 技术进步迅速,图像、视频生成主要解决素材生产问题,各产品在数据集、模型能力等方面竞争,AI 功能的打磨需要团队多方面精心投入,对使用者综合能力要求高。
2025-04-09
有没有免费的生产一分钟时长的数字人AI工具
以下为您介绍免费生成一分钟时长数字人的方法: 1. 利用剪映App: 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”。 选择数字人形象时,软件会播放其声音,可判断是否需要,然后点击右下角“添加数字人”,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中。 左下角会提示渲染完成时间,可点击预览按钮查看生成的数字人效果。 2. 增加背景图片: 可直接删除先前导入的文本内容,因为视频音频已包含文字内容。 点击左上角“媒体”菜单并点击“导入”按钮,选择本地一张图片上传。 点击图片右下角的加号将图片添加到视频轨道上(会覆盖数字人)。 点击轨道最右侧的竖线向右拖拽,直到与视频对齐。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-27
AI生产三视图
以下是关于 AI 生产三视图的相关信息: DALL·E 3 操作中,生成游戏角色三视图时最大的挑战是正确生成侧视图,若失败可删除聊天重新开始。 设计师三思用 Midjourney 生成了精致可爱且一致性和完成度非常好的小鹿吉祥物三视图。 AI 绘画常用提示词中,与视图相关的有:front,side,rear view(前视图、侧视图、后视图)、Bottom view(底视图)、product view(产品视图)、extreme closeup view(极端特写视图)、look up(仰视)、firstperson view(第一人称视角)、isometric view(等距视图)、closeup view(特写视图)、high angle view(高角度视图)、microscopic view(微观)、super side angle(超博角)、thirdperson perspective(第三人称视角)、Aerial view(鸟瞰图)、twopoint perspective(两点透视)、Threepoint perspective(三点透视)、portrait(肖像)、Elevation perspective(立面透视)、ultra wide shot(超广角镜头)、headshot(爆头)、a crosssection view of(景深)
2025-03-24
怎么快速生产训练语料
以下是快速生产训练语料的一些方法: 1. 在 LORA 模型训练中: 首先在脚本的 LoraTraining 目录下新建训练文件夹命名为 train。 如果需要训练多个概念,就在(input_角色名称)下面再新建一个文件夹,命名写(训练次数_角色名称_泳装)进行文件夹区分。 在脚本根目录下面建立一个训练文件夹(train),在(train)文件夹内建立一个概念文件夹和一个正则化文件夹(reg,不需要正则化可不建立),在概念文件夹内建立训练素材文件夹(训练素材文件夹前面的需要加“_”你想训练的次数)之后将训练素材放置进去即可。 正则化素材方面,正则化在深度学习中指的是给模型加一些规则和约束,限制要优化的参数有效防止过拟合。假设在训练集里面放入了一个泳装角色的训练素材,那么为了防止过拟合的问题,在正则化文件夹内放入一些同样是泳装的图片素材。正则化素材注意不要过多,不然机器会过多的学习到里面的素材导致跟训练目标角色不一致。 2. 对于神经网络大模型: 大模型生成文字的过程,是根据输入的文字,预测下一个字。通过一次又一次反复的调用同一个神经网络模型,一个一个字的往后续写,直到输出结束符号为止。 大模型的输出并不是一个字,而是所有字都输出一个概率。可以选择最高概率的或者第二高的汉字作为输出结果,也可以从前几名当中随机挑选。 可以将任何网络上的文本直接当作训练素材来训练神经网络模型。把任意一段文字的前几个字作为输入,而下一个字作为答案用做训练素材,从而方便地得到大量的训练素材。 3. 在雅思口语备考中: 如果时间充裕,建议把每个 topic 的问题喂给 GPT,让它一道道问您,您回答,然后转成文本查看发音问题。 让 GPT 对您的内容执行 correct 或者 another native answer 两个指令。前者可以基于您的内容做修正,后者是在自己完全没思路时让它给出答案。 对语料进行分类归纳,如按照教育、工作、购物、科技、消费分成几大类,再弄吃、环保、交通、历史等专题,挑最不熟悉、现场水不出来的准备。考前 1 小时,再顺一遍语料,多看两眼关键表达。
2025-03-14