以下是一些可以通过文字生成视频的 AI 工具： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下根据视频脚本生成短视频的工具： 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，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，用户提供文本描述，Pictory 帮助生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供 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：AI 视频创作工具，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。 如果您想用 AI 把小说做成视频，可以参考以下工具和网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址： 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址： 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址： 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址： 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址： 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 以上工具均适合于不同的使用场景和需求，您可以根据自己的具体情况进行选择。更多的文生视频的网站可以查看这里： 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

ChatGPT 是一种基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发。它是一种自然语言处理（NLP）工具，能够理解和生成接近人类水平的文本。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度不如 GPT4 高，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）和 GPTs 商店、高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4，需升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。此外，GPT4 还有团队版和企业版，功能更多，限制更少，但费用也更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 ChatGPT 实质功能是“单字接龙”，长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑即模型需要训练，训练方式是通过材料学习不断形成模型。训练目的是学习“提问和回答的通用规律”，实现举一反三。但它也有缺点，可能混淆记忆，无法直接查看和更新所学，且高度依赖学习材料，缺乏及时性和准确性。 ChatGPT 从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成“类似”的文本，特别是能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。其基本概念简单，神经网络由简单元素组成，操作也简单，但能生成成功类似于网络、书籍等内容的文本。ChatGPT 在生成文本方面表现出色，结果接近人类所产生的，这表明人类语言及背后思维模式的结构比想象中更具“法律属性”，其基本人工神经网络结构基于大脑的理想化模型，人类生成语言时的许多方面与之相似。

以下是搭建工作流编排智能体的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 创建 Bot。 填写 Bot 介绍。 切换模型为“通义千问”（测试下来，通义对提示词理解、执行效果最好）。 把配置好的工作流添加到 Bot 中。 新增变量{{app_token}}。 添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。完成上述步骤后，在「预览与调试」窗口可与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。 2. 选择工作流的对话模式： 创建一个工作流对话模式的智能体。 先完成创建，然后切换工作流的模式为对话模式。注意一定要在开始调整工作流节点之前切换模式，因为切换成对话模式会将工作流清空，重置为对话模式默认节点。 3. 确认分支情况： 根据需求分析，确定特定分支（如根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联）和默认分支，以保证用户其他对话能得到良好回复。 4. 用户意图识别： 通过理解用户意图走不同分支，需将意图介绍写清楚、准确，否则可能导致意图识别不好用。 5. 幸运数字分支： 用代码分支获取用户输入的数字，然后匹配知识库，再对匹配的春联做赏析。代码里有容错机制，返回时加“.0”是为了按指定的幸运数字在知识库里匹配。 6. 名字写祝福： 根据用户输入的名字和祝福信息，通过提示词调试生成对应对联并输出。 7. 通用兜底回复： 在用户不符合前两个意图时进行友好回复。首先匹配知识库，然后让大模型结合匹配结果、历史记录、当前输入，输出符合对话内容的回复。 8. 知识库： 知识库是使用大模型生成的 100 对对联，都比较好看、经典、有意义。

以下是 Dify 的使用教程： 1. 构建知识库： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，并进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档，并编写良好的描述。 配置索引方式：Dify 提供三种索引方式，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的方式。 集成至应用：将数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行优化和迭代，定期更新知识库。 2. 部署网站： 云服务版本：直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 部署社区版：开源，可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用无限制。部署前提条件为 2 核 4G 云服务器一台。 3. 接入企业微信： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat

以下是一些比较好用的 AI 相关价格插件： AiTC 车辆执行项：由吉利研究院提供。根据输入车辆操作参数，输出车辆操作结果，包含空调、后视镜等多种执行项。链接： 懂车帝：由懂车帝提供。SecondHandCar 是一款专为二手车市场设计的信息查询工具，可对二手车进行深度的数据挖掘和分析。CarSeries 可以查询新车或特定车系信息。链接： 此外，在价格对比方面： 主流 AI 视频会员价格对比中，可灵最近开放全球价格体系，中国以外可付美金享受。价格情况为 Runway 最贵，Haiper 其次，Luma 中规中矩，可灵最便宜。链接：

以下是关于 Coze 的使用教程： Coze 概述： 字节的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都能在该平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单问答到处理复杂逻辑对话，并可将 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上与用户互动。 个人观点：Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品，在 Coze 中称 AI Agent 为 Bot。 部署站点： 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可参考文档白嫖 ChatGPT4），访问需突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为以下几个区块： 提示词和人设的区块 Bot 的技能组件 插件 工作流 Bot 的记忆组件 知识库 变量 数据库 长记忆 文件盒子 一些先进的配置 触发器：例如定时发送早报 开场白：用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语 自动建议：每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议 声音：和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色 搭建教学： 基础框架：本 bot 基于三部分构成，包括提示词（使用结构化提示词框架，通过提示要求大模型根据不同行为调用不同工作流）、数据库（能够记录不同用户历史记账记录的关键，工作流里会用到）、工作流（增加记账调用 add_accounting_record 工作流；查询账户余额调用 query_accounting_balance 工作流；删除所有记账记录调用 init_accounting_records）。 数据库：数据库是 Coze 用来长久存放用户自己生成的数据的功能，可通过 mysql 语句写入数据到数据库中，也可从数据库中读取已存储数据用于加工或显示。本次记账功能定义了三个字段：item（记账的事项，字段类型 string）、occurrence_time（记账发生时间，字段类型 string）、account_change（变得的金额，即收入或花费的金额数，字段类型 integer，单位是分，例如 1.23 元，记录进入数据库是 123，注意一定要用 integer 类型，不能使用 number，不然当金额有小数时计算会不准）。

以下是关于如何使用 Cursor 的详细介绍： 1. 了解构建即时申请：您可以在我们的中阅读更多相关信息。 2. 应用代码块：Cursor 的 Apply 功能允许您将聊天中的代码块建议快速集成到您的代码中。要应用代码块建议，您可以按每个聊天代码块右上角的播放按钮。由于在 Chat 中您可以添加最多的上下文并与模型进行最多的来回交流，因此对于更复杂的 AI 驱动的代码更改，建议使用 Chat+Apply 。 3. 接受或拒绝更改：应用代码块后，您可以浏览差异并接受或拒绝更改。您也可以点击聊天代码块右上角的“接受”或“拒绝”按钮，或者使用 Ctrl/⌘Enter 键接受，Ctrl/⌘Backspace 键拒绝。 此外，还有以下相关内容： 1. Cursor 官方介绍：Cursor 旨在让您极其高效，是使用 AI 进行编码的最佳方式。您可以参考： 了解更多。 2. 0 编程基础入门极简使用指南： 下载 cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用自己的邮箱（如 google/github/163/qq 邮箱）登录，也可直接接受二维码登录。 安装中文包插件。 参考 在设置中 Rule for AI 配置，然后按 ctrl/cmd+i 输入需求，例如“帮我做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩”，并清晰表达需求，如详细说明游戏规则、逻辑等。

对话流在不同的场景中具有多种作用： 在与律师相关的场景中，其工作流设计要点包括： 有独特的欢迎语，如“十方诸天尊，其数如沙尘，化形十方界，普济度天人。灵机应召来也！”，能改善心理状态，还可根据需求灵活变化。 设计了检查环节，若觉得不对劲偏离要求，可通过“守符诏令”指令重新发挥效力。 采用对话式、分模块每次确认的形式，最终生成质量往往更高。 请用户检查写作方案是否符合要求，重点关注操作建议的具体性、清晰性和对实际解决问题的帮助，若不满意会重新生成。若满意则进一步深化写作，每次对话输出文章的一个部分。 在 Coze 平台中，工作流是核心概念，它是一系列有序的任务或操作，用于完成特定的业务流程。适用场景广泛，如多步骤任务、插件调用、数据处理等。通过可视化方式将不同功能模块串联，可更直观地设计和管理复杂任务，提高开发效率和系统可维护性。创建工作流一般建议直接在 bot 里新建，若创建的工作流不见了，可在首页工作空间资源库工作流中查找。 在 LangGraph 中，构建图时从一个节点开始，用用户当前信息预填充状态。每个小工作流程包含 5 个节点：enter_、助手、_safe_tools、_sensitive_tools、leave_skill。由于工作流程相似，本可定义工厂函数生成，但教程中会逐一明确定义，如创建航班预订助手、租车助手、酒店预订、旅行预订助手和主助手等工作流程图。

在大模型的相关辩论中： 邬嘉文认为在 CES 2024 上，李飞飞争论 LLM 和 AIGC 名称不能混用，吴恩达觉得在公众传播中没关系，李飞飞难以接受，可能是因为这模糊了大模型的本质。在公众传播层面，AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容；LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT；GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC；AGI 指通用人工智能，部分人觉得 LLM 具有 AGI 潜力，LeCun 反对。公众传播一般会混用上述名词，其底层是 Transformer 结构。Transformer 底层是 function loss 损失函数，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，能在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容实现“生成”能力。大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容，与 Alpha Go 有差异，Alpha Go 是增强学习模型，有推理能力，而大语言模型这块很弱，Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。 Ranger 针对唱衰 AI 大模型的风潮指出，唱衰者认为大模型仅能实现如 chatbox、文生图等功能，难以找到商用场景且存在幻觉问题，同时算力有成本。但这种观点建立在大模型后续仅能用于特定功能且算力费用持续居高不下这两个前提上，而实际上，今年内算力成本问题将不再是难题，并且对于大模型能带来的改变，需要明晰其运作原理，期望通过简单描述帮助非技术人员理解大模型。

以下是关于用 AI 做笔记的相关内容： 即刻用户拐子狼分享的工作流：用飞书妙计将音频转换为文字，找不到合适封面图时使用 Midjourney 制作，用 Raycast AI 初步检索关键词，用 Notion AI 总结全文内容。将整篇笔记分为 AI 总结、ShowNotes、节目文字版和笔记四个部分，笔记部分对节目提及的关键词做拓展阅读，若解读品牌会放上该品牌在节目所讨论年份的财报。 相关案例： 学习：用 AI 做播客笔记，干货为主的播客都可尝试，以后也许按此方式做英文播客笔记顺便学英语。 教学：帮助学生做好组会准备，只使用了 Claude+Gamma.app，Claude 节省绝大部分时间。 医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成，用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研：用特定 prompt 2 小时帮同学干完 3 篇调研报告，先确定调研报告大纲目录。 做调研：用 ChatGPT 做调研，研究其帮助创建用户体验调查或其他调查的方法。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 第一阶段迈出第一步，看书听课进社区。 DAY8 看完李宏毅的 AI 课程，全程做笔记，认为课程能看懂，需要系统性了解生成式人工智能底层原理。 DAY9 了解小红书的 AI 博主，认为小红书内容产出方式费时间，现阶段要更深入了解 AI 而非做皮毛信息加工，因 AI 加工信息容易，只做信息加工易被替代。