以下是关于智能视频生成的相关内容： Adobe 相关： 在 Adobe 的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号，帮助启动流程并控制 AI 创建内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，可以重新生成类似的视频剪辑。选择 Generate 即可生成。 现阶段应用场景： 1. 专业创作者（艺术家、影视人等）：AI 生成能够为作品赋予独特风格和想象力，为创作者提供灵感。配合高超的剪辑技巧和叙事能力，可以制作出超乎想象的效果。低成本动捕能大幅降低后期制作的门槛和成本，自动识别背景生成绿幕、视频主体跟随运动等能够辅助视频编辑，为后期制作增加更多空间。目前该应用主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。一些 AI 视频平台也积极寻求创意合作，为创作者提供免费支持。 2. 自媒体、非专业创作者：这部分人群通常有非常具体且明确的视频剪辑痛点。比如科技、财经、资讯类重脚本内容的视频在制作时需花费大量时间寻找视频素材，还需注意视频版权问题。一些产品（Invideo AI、Pictory）已经在发力脚本生成分镜、视频，帮助创作者降低视频素材制作门槛。Gamma AI 已经实现了文章高效转 PPT 的能力，若能结合 Synthesia、HeyGen AI、DID 等产品的 Avatar、语音生成能力也可快速转化为视频内容。不同平台适合不同内容形式，创作者想要将同一个素材在不同平台分发意味着制作成本的升高，而 OpusClip 提供的长视频转短视频致力于解决这一痛点。 3. 企业客户：对于没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构来说，AI 视频生成可以大幅缩减成本。 产品分类： 1. 若从生成方式分类，AI 视频生成包含： 文生视频、图生视频（Runway、Pika labs、SD+Deforum、SD+Infinite zoom、SD+AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation） 视频生视频：又分逐帧生成（SD+Mov2Mov）、关键帧+补帧（SD+Ebsynth、Rerender A Video）、动态捕捉（Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics）、视频修复（Topaz Video AI） AI Avatar+语音生成：Synthesia、HeyGen AI、DID 长视频生短视频：Opus Clip 脚本生成+视频匹配：Invideo AI 剧情生成：Showrunner AI 2. 若从产品阶段和可用维度分类：具体内容未详细说明。

以下是一些可以通过图片和文字生成产品介绍视频的工具： 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，但需要注意是收费的。 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，您还可以通过以下方式生成产品介绍视频： 1. 使用 TecCreative 工具，输入产品链接，一键生成数字人产品介绍视频。目前产品链接主要支持 Amazon、Shopify、ETSY、Ebay、Appstore、Google Play、WIKI 等，其他网站来源持续接入中。如遇生成失败的问题，可尝试删除链接后缀，点击重新生成。 2. 利用剪映 App 对视频进行简单处理。先准备一段视频中播放的内容文字，然后在电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”，选择顶部工具栏中的“文本”，并点击默认文本右下角的“+”号，添加文字内容的轨道，将准备好的文字内容替换默认文本内容。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是李飞飞相关文章的获取渠道： 《》 《》

NotebookLM 是一个受到关注的相关应用或技术： Meta 推出了 NotebookLlama，使用 Llama 模型从 PDF 中提取文本生成干净的.txt 文件，转化文本为播客转录并进行戏剧化处理，最终转换为播客音频，支持多种 TTS 模型。详细介绍：https://xiaohu.ai/p/15036 ，GitHub：https://github.com/metallama/llamarecipes/tree/main/recipes/quickstart/NotebookLlama 。 谷歌推出的 NotebookLM，有人称其为笔记工具、AI 学习工具或播客生成器。体验地址：https://notebooklm.google/ 。只要上传文档、音频或网页链接，它就能生成专业的播客，其中主持人对话生动自然。例如，可以将公众号文章变成双人对谈播客。 2024 年 9 月 29 日的历史更新中提到，NotebookLM 是 Google AI Lab 开发的笔记应用，基于 Gemini 1.5 Pro 的长文本理解和多模态能力，用户可上传文件或链接快速生成笔记和音频内容，适合教育和研究等场景，支持协作，适合整理公众号文章、编写书稿等多种用途。

以下是一些 AI 模拟面试的产品： 1. 智联招聘面试模拟功能：利用自然语言处理和机器学习技术，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 2. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 3. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 4. InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。

个人在本地搭建 AI 大模型可以参考以下步骤： 1. 选择合适的部署方式：包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源：确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础：可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练：根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型：将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护：大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，可以使用 AnythingLLM 软件。其安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中，有一个 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。具体操作包括： 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式，AnythingLLM 提供了两种对话模式：Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 4. 测试对话。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，按照他的视频进行实操，并附加了一些关于 RAG 的额外知识。读完本文，您将学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型，通过搭建本地的聊天工具，了解 ChatGPT 的信息流转，RAG 的概念以及所用到的一些核心技术，如何通过 AnythingLLM 这款软件搭建完全本地化的数据库。

搭建个人 AI 大模型主要包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，还有一种全程白嫖搭建拥有一个 AI 大模型的微信助手的方法： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，若不想接入微信，搭建到此即可，其本身有问答界面。 3. 搭建。 大模型的构建过程包括： 1. 收集海量数据：如同让孩子阅读大量书籍等，研究人员会收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：如同为孩子整理资料，研究人员需要清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员需要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如 Transformer 架构。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，AI 模型开始“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词等方式，逐渐学会理解和生成人类语言。

知识模型对个人具有以下作用： 1. 扩展记忆与智力：OpenAI 的首席科学家伊尔亚·苏茨克维认为，高效压缩信息即得到知识，而 GPT3 及 GPT4 等模型虽通过预测下一个单词进行工作，但已包含世界信息且能持续提高能力。 2. 构建个人知识库：虽然个人搭建本地知识库可能面临机器配置要求较高的问题，如运行大模型需要较高的硬件配置，如生成文字大模型的最低配置为 8G RAM + 4G VRAM，建议配置为 16G RAM + 8G VRAM，理想配置为 32G RAM + 24G VRAM（若要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型）；生成图片大模型的最低配置为 16G RAM + 4G VRAM，建议配置为 32G RAM + 12G VRAM；生成音频大模型的最低配置为 8G VRAM 等。但实操可以加深对大模型构建的知识库底层原理的了解。 3. 形成外脑（ExoBrain）：利用软件工具和大语言模型相关技术扩展记忆和智力的新机制或系统，被称为外脑。语言模型是心智界面，如 ChatGPT 等，除用储备的知识库响应问题外，还能理解复杂文档、生成想法甚至驱动其他软件完成任务，如同心灵副驾，通过自然语言输入和输出实现快速理解、记忆唤起、想法连接和驱动外部软件自动工作。

以下是关于学习 AI 编程的一些建议和相关内容： 1. 借助 AI 学习编程的关键： 打通学习与反馈循环，从 Hello World 起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。 使用流行语言和框架，如 React、Next.js、TailwindCSS。 先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。 借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。 遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。要记住，AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。原文： 2. 齐码蓝的观点： 作者构建了一个 AI 编程 Master GPTs，您可以让它根据不同的对话 hash id 进行 git 命令式操作，如 branch、tag、fork 等。例如，根据对话 ID 创建分支、打 tag 等。用 GPT4 构建了个 GPTs:AI 编程 Master（文末有链接）。 3. 和 Cursor AI 一起学 Python 编程： 课程内容包括 Python 是什么、Cursor 使用、notebook 远程编程。 熟悉 Cursor 界面，包括安装和设置，指导下载安装 Cursor 编辑器，了解界面布局和基本功能。 编写第一个程序，使用 Cursor 编写一个打印“你好，世界！”的简单程序，体验 AI 辅助功能，如代码自动补全和错误提示。 使用进行远程编程，包括注册和登录，帮助注册 Bohrium 账户并登录在线编程平台，在线编写和运行代码，在 Bohrium 上编写同样的“你好，世界！”程序，演示如何在云端运行代码并查看输出。 教学目标是了解 Python 对于人文学科的意义，掌握 Cursor 和 Jupyter Notebook 编程环境的基本使用，能够在本地和云端运行简单的 Python 代码，体验 AI 技术如何辅助编程和学习。

以下是关于如何使用提示词的全面指导： 一、理解提示词的作用 提示词向模型提供了上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量，能让模型更准确地理解并完成所需任务。 二、学习提示词的构建技巧 1. 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 2. 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 3. 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 4. 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 三、参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中找到大量案例。 四、实践、迭代、优化 多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 五、活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI，可辅助构建和优化提示词。 六、跟上前沿研究 提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。 七、具体应用场景 以星流一站式 AI 设计工具为例： 1. 在 prompt 输入框中可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。 2. 提示词用于描绘想生成的画面，输入语言支持中英文。 3. 写好提示词的要点： 内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，帮助 AI 理解不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，更优先。 预设词组，小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 辅助功能包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，是高效使用大模型的关键技能。多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。