输入文字，生成组织架构图

以下是一些可以帮助产品自动生成功能架构图的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型的图表，包括逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。

以下是一些可以生成组织架构图的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

以下是一些可以输入文本快速生成组织架构图的软件推荐： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。

以下是关于 RAG 架构图和实现案例的相关内容： RAG 是当今大多数现代人工智能应用程序的标准架构。以 Sana 的企业搜索用例为例，其工作原理如下： 1. 应用程序加载和转换无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件），跨越企业数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion），通过数据预处理引擎（如 Unstructured）转换为 LLM 可查询格式。 2. 这些文件被“分块”成更小的文本块，以实现更精确的检索，并作为向量嵌入存储在数据库（如 Pinecone）中。 3. 当用户提出问题时，系统检索语义上最相关的上下文块，并将其折叠到“元提示”中，与检索到的信息一起馈送给 LLM。LLM 从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 在生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含数十甚至数百个检索步骤，通常具有“提示链”，不同类型的任务并行执行多个“提示链”，然后将结果综合在一起生成最终输出。 随着 RAG 的发展，出现了自适应的检索（也被称作主动检索），其核心思想与 LLM Agent 相似。根据判断依据可分为 Promptbase 和 Tuningbase： 1. Promptbase：通过 Prompt Engineering 的方式让 LLM 对流程进行控制。典型实现案例是 FLARE，其核心思想是 LM 仅在缺乏所需知识时进行检索，以避免被动检索增强的 LM 中出现不必要或不适当的检索。FLARE 迭代地生成下一个临时句子，并检查是否包含低概率标记。如果是这样，系统将检索相关文档并重新生成句子。 2. Tuningbase：对 LLM 进行微调使其生成特殊的 token，以此来触发检索或生成。典型案例是 SelfRAG，具体步骤包括：给定输入提示和前面的生成结果，首先预测特殊 token“Retrieve”判断是否通过检索段落对继续的生成进行增强是有帮助；如果有帮助，调用检索模型，模型会生成一个 critique token 来评估检索段的相关性、下一个响应片段和一个批判令牌来评估响应片段中的信息是否得到了检索段的支持；最后，一个新的批判令牌评估响应的整体效用。模型会并行处理这些内容，并选择最佳结果作为最终的输出。 此外，系统的内存是 LMM 的上下文窗口，存在架构限制，窗口越大推理越慢，同时模型会失焦，降低推理的准确度。前沿模型研发团队都力争做到吞吐量、速度还有准确度的最佳平衡。大模型应用领域常用的方法是 RAG，例如 Perplexity、面向企业知识库的 Glean 以及面向个人知识库的 Maimo 等应用。

以下是一些可以用于生成架构图的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源建模语言，用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 编码器解码器架构： 训练结束后，在服务时间，从提供编码器表示开始，给解码器一个特殊起始标记如“GO”提示生成第一个单词。生成阶段包括起始标记嵌入、循环层状态更新、生成单词概率和选择单词，单词通过贪婪搜索或波束搜索的最高概率块选择。该架构与大型语言模型的区别在于编码器和解码器块内部的内容，简单的 RNN 网络被 Transformer 块取代，这是基于注意力机制的架构。若想了解更多，还有两门概览课程：注意力机制概览，以及 Transformer 模型和 BERT 模型概览。此外还有实验室演练，展示如何在代码中生成诗歌。 增强版 Bot： 1. 图片理解与生成：在对话框输入诉求，可生成常见的系统架构风格的架构设计图，还能根据图片提取关键知识内容。 2. PPT 一键生成：根据上下文在对话框输入诉求，可生成包含架构风格的完整 PPT 及相关模板选择。 3. PDF 智能制作：根据上下文在对话框输入诉求，可生成常见系统架构风格的 PDF 文件及可选模板。 4. 系统架构论文一键创作。 温馨提示：经过不断锤炼并提取升华而来的提示词有中文版和英文版。

以下是 AI+知识库应用的架构图相关内容： 一、问题解析阶段 1. 接收并预处理问题，通过嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，确保问题向量能有效用于后续检索。 二、知识库检索阶段 1. 知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段并抽取传递给下一步骤。 2. 文档向量化：要在向量中进行检索，知识库被转化成一个巨大的向量库。 三、信息整合阶段 1. 接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本。 信息筛选与确认：对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，包括对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中的重复信息。 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等。 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合。 语义融合：合并意义相近但表达不同的信息片段，以减少语义上的重复并增强信息的表达力。 预备生成阶段：整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式，如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。 四、大模型生成回答阶段 1. 整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM（大语言模型），模型逐词构建回答，最终输出给用户。因为这个上下文包括了检索到的信息，大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案，通过 LLM 的全文理解，最后生成一个准确和连贯的答案。 五、其他预处理阶段 1. 文本预处理：包括去除无关字符、标准化文本（例如将所有字符转换为小写）、分词等，以清洁和准备文本数据。 2. 嵌入表示：将预处理后的文本（词或短语）转换为向量，通常通过使用预训练的嵌入模型来完成。 3. 特征提取：对于整个问题句子，可能会应用进一步的特征提取技术，比如句子级别的嵌入，或使用深度学习模型（如 BERT）直接提取整个句子的表示。 4. 向量优化：问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化，例如通过调整模型参数来更好地与检索系统的其他部分协同工作。

以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。 效果展示：可查看。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具：Coze平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格： 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道，重点是飞书多维表格，填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用： 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置后使用字段捷径功能，使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送：点击多维表格右上角的“自动化”，创建所需的自动化流程。 另外，伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下： 第一步是内容获取，只需输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点入参包括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，获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例，添加图片链接提取节点，提取新闻主图，调整图片格式，利用链接读取节点提取文字内容，使用大模型节点重写新闻成为口播稿子，可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容，若想加上自己的特征，可在提示词里添加个性化台词。

以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。

以下是关于您提问的相关内容： AI 的学习方式与人类有相似之处，也有不同之处。在医疗保健领域，为产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践，通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能反映对基本元素的理解和预测能力，可能会平行于人类教育范例发展，也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易，且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时，应让 AI 接触现实世界互动，避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而，您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习，然后期望它像课程老师一样回答问题，目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。

以下是关于 AI 输入法的相关信息： 在 Cursor 的 AI 输入框中，如 Cmd K、Chat 或终端 Cmd K，您可以通过键入@来使用@符号。会出现带有建议列表的弹出菜单，并自动过滤显示基于输入的最相关建议。您可以使用向上/向下箭头键浏览建议列表，按 Enter 键选择建议。若建议是类别，如 Files，建议将被筛选为仅显示该类别中最相关的项目。 《ShowMeAI 周刊 No.14》提到了五花八门的 AI 输入法应用，以及 AI 输入法是上周有讨论度的话题之一。 在 AI 输入框中，如 Cursor Chat 和 Cmd K，可以使用@Files 引用整个文件。继续在@后键入，将在策略之后看到文件搜索结果。为确保引用的文件正确，Cursor 会显示文件路径的预览，这在不同文件夹中有多个同名文件时尤其有用。在 Cursor 的聊天中，如果文件内容太长，Cursor 会将文件分块为较小的块，并根据与查询的相关性重新排序。

以下是一些输入文本就可以输出视频的免费 AI 工具： 1. Stuart：实践中采用了 GPTSoVITS 和 BertVITS2 两个开源模型，项目免费且好用。可直接找到需要的音色，输入文字，点击“合成语音”生成后就能下载。 GPTSoVITS 在线一键语音生成合集：https://www.modelscope.cn/studios/xzjosh/GPTSoVITS/summary BertVITS2 在线一键语音生成合集：https://www.modelscope.cn/studios/xzjosh/BertVITS2/summary 2. Pika：是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。 3. 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。 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。

以下是关于输入文本生成视频的相关内容： 使用 Adobe Firefly 生成视频： 1. 在上，选择“生成视频”。 2. 在 Generate video 页面上，在 Prompt 字段中输入文本提示，您还可以使用 Upload 选项在 Image 部分上传图像用于第一帧，并为视频剪辑提供方向参考。 3. 在 General settings 部分，确定 Aspect ratio 和 Frames per second。 4. 在 Advanced 部分，可使用 Seed 选项添加种子编号来控制 AI 创建内容的随机性。 使用 Pika Labs 生成视频： 1. 加入 Pika Labs 的 Discord 频道：在浏览器中打开链接，点击加入邀请 https://discord.gg/dmtmQVKEgt 。 2. 在 generate 区生成：左边栏出现一只狐狸的头像就意味着操作成功了，如果没成功点开头像把机器人邀请至服务器。接着在 Discord 频道的左侧，找到“generate”子区，随便选择一个进入。 3. 生成视频： 输入指令生成：输入/create，在弹出的 prompt 文本框内输入描述，比如/create prompt:future war,4K ar 16:9，按 Enter 发送出去就能生成视频。 本地图片生成：输入/create，在弹出的 prompt 文本框内输入描述，点击“增加”上传本地图片，就能让指定图片生成对应指令动态效果。 4. 喜欢的效果直接右上角点击下载保存到本地。如果对生成的视频不满意，如图像清晰度不够高或场景切换不够流畅等，可以点击再次生成按钮，系统会进一步优化生成的效果。 Pika Labs 被网友评价为目前全球最好用的文本生成视频 AI，其生成服务和 midjourney 一样，都托管在 discord 中，目前内测免费。

以下是关于生成提示词的相关内容： 生成提示词的思路和方法： 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果，结合不同字体效果的描述，打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后，AI 会根据给定文字的文义，判断适合的情绪风格，然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等，加上一些质量/品质词，形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格，可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤： 打开 AI 工具的对话框，将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后，发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字，也可以发送图片（适合有多模态的 AI）让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点： 提示词生成提示词并非必要，不一定能生成最好的 Prompt 框架，修改过程可能耗时且不一定能修改好，不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难，只能大概给出框架和构思，需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点： 即使是简短的描述，生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求，找出核心要点和潜在的诠释点，并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强，而不是发散，生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本，国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比： 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0（https://jimeng.jianying.com/aitool/home）、WHEE（https://www.whee.com）、豆包（https://www.doubao.com/chat）、可灵（https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new）、通义万相（https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation）、星流（https://www.xingliu.art）、LibiblibAI（https://www.liblib.art），以及国外版的相关工具。

目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。

以下是几种自动生成文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化： 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径：通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频；发布 coze 智能体到飞书多维表格；在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体；在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》： 实现原理： 先看工作流：包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个（可略过）、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流：包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案： 步骤：通过 ChatGPT 生成文案，将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内，从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频，系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。

以下是关于小红书图文批量生成的详细内容： 流量密码！小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产，这是一个保姆级教程，小白都能看得懂。 原理分析： 决定搞之后，思考生成这种视频的底层逻辑，进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成，带文字图片由文字和图片生成，文字和图片都可由 AI 生成，音频由文字生成，文字来源于图片，也就是说，关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后，先找好看的模版，未找到好看的视频模版，最后看到一个卡片模版，先把图片搞出来，才有资格继续思考如何把图片变成视频，搞不出来的话，大不了不发视频，先发图片，反正图片在小红书也很火。 拆模版： 要抄这种图片，搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个，但扣子的画板节点很难用，Pass 掉。用 PS 不行，太死板不灵活，html 网页代码可以，非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle，用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写，直接抄就行。要抄，首先要学会拆，不管用什么方式批量生成这样的图片，都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数，也就是【变量】，如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法： 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数，图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞，这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成，比如读到哪句，哪句就高亮起来，图片也可以随着读到的句子变更。最后，视频就是用这样的图片一张张拼起来的。

AI 生成表格通常可以通过以下技术实现： 1. 利用变分自编码器（VAEs）和序列到序列模型（Seq2Seq）等技术生成表格文件、表格公式，并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据，例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件，如飞书中的相关插件，先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中，然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外，在多模态数据生成中，结构化数据生成包括表格生成，多模态合成数据从大类来看有非结构化数据（图片、视频、语音等）和结构化数据（表格等）两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。

以下是关于图片提取文字的相关信息： 大模型招投标文件关键数据提取方案：输入模块设计用于处理各种格式的文档输入，包括 PDF、Word、Excel、网页等，转换成可解析的结构化文本。多种文件格式支持，对于图片，可以借助 OCR 工具进行文本提取，如开放平台工具：。网页可以使用网页爬虫工具抓取网页中的文本和表格数据。 谷歌 Gemini 多模态提示词培训课：多模态技术可以从图像中提取文本，使从表情包或文档扫描中提取文本成为可能。还能理解图像或视频中发生的事情，识别物体、场景，甚至情绪。 0 基础手搓 AI 拍立得：实现工作流包括上传输入图片、理解图片信息并提取图片中的文本内容信息、场景提示词优化/图像风格化处理、返回文本/图像结果。零代码版本选择 Coze 平台，主要步骤包括上传图片将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用，以及插件封装将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件。

以下是关于文字转语音的相关内容： DubbingX2.0.3： 界面与国内版相同，使用了沉浸式翻译功能，可能看起来较乱。 第一个选项是文字转语音，与国内版相同，不做重复演示。 重点介绍第二项“创建您的语音克隆”： 上传语音（想克隆的声音原始文件）。 给声音命名，方便以后配音选择。 选择语言。 勾选相关选项，点击转变即可生成。 注意：原音频若有背景音乐，最好在剪影中去除，以使生成的音色模型效果更好、更纯净。 Hedra： 可以直接文字转语音，目前有 6 个语音。 也可以直接上传音频。

图片文字转文档可以通过以下方式实现： coze 插件中的 OCR 插件： 插件名称：OCR 插件分类：实用工具 API 参数：Image2text，图片的 url 地址必填 用途：包括文档数字化、数据录入、图像检索、自动翻译、文字提取、自动化流程、历史文献数字化等。例如将纸质文档转换为可编辑的电子文档，自动识别表单、票据等中的信息，通过识别图像中的文字进行搜索和分类，识别文字后进行翻译，从图像中提取有用的文字信息，集成到其他系统中实现自动化处理，保护和传承文化遗产。 插件的使用技巧：暂未提及。 调用指令：暂未提及。 PailidoAI 拍立得（开源代码）： 逻辑：用户上传图片后，大模型根据所选场景生成相关的文字描述或解说文本。 核心：包括图片内容识别，大模型需要准确识别图片中的物体、场景、文字等信息；高质量文本生成，根据图片生成的文字不仅需要准确，还需符合专业领域的要求，保证文字的逻辑性、清晰性与可读性。 场景应用： 产品文档生成（电商/零售）：企业可以利用该功能将商品的图片（如电器、服饰、化妆品等）上传到系统后，自动生成商品的详细描述、规格和卖点总结，提高电商平台和零售商的商品上架效率，减少人工编写文案的工作量。 社交媒体内容生成（品牌营销）：企业可使用图片转文本功能，帮助生成社交媒体平台的营销文案。通过上传产品展示图片或品牌活动图片，模型可自动生成具有吸引力的宣传文案，直接用于社交媒体发布，提高营销效率。 法律文件自动生成（法律行业）：法律行业可以使用图片转文本技术，自动提取合同、证据材料等图片中的文本信息，生成法律文件摘要，辅助律师快速进行案件分析。

以下是去除图片中文字内容的方法： 1. 图像预处理： 图像去噪：使用去噪算法（如高斯滤波、中值滤波）去除图像中的噪声。 图像增强：通过增强算法（如直方图均衡化、对比度增强）提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割：使用图像分割算法将图片中的文字和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测：在分割后的图像中，使用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别出文字区域。 4. 文字识别：对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR（Optical Character Recognition）技术。 5. 后处理：根据需求进行后处理，如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练（可选）：如有足够的数据，可以采用机器学习技术训练模型，通过学习样本中的文字特征来自动去除图片上的文字。 7. 优化算法：对整个处理流程进行优化，提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 8. 移动端集成：将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中，以实现去除图片文字的功能。可以使用移动端开发框架（如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite）来实现模型的部署和调用。 此外，像 Gemini 2.0 Flash 等工具也可以通过自然语言指令来去除图片中的文字，指令如“去掉 XXX”。DALL·E 也能实现去掉图片中的错误文字等操作。

搭建链接转文字的智能体可以参考以下步骤： 1. 创建一个智能体，输入人设等信息，并放上相关工作流。 2. 配置完成后进行测试。但注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，为避免他人调用消耗您的费用，您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，让用户购买后输入使用，然后再发布。 3. 在阿里云百炼平台中，Deepseek R1 模型无需部署可直接使用。使用该模型需要解锁和授权，若没有授权按钮需对阿里云进行实名认证，可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行，共学群里有相关指引。 4. 新建智能体应用时，可选择模型并调整参数，如回复字数限制和携带上下文轮数等。 5. 对于模型的连接，可通过模型广场的 API 调用示例获取链接，截断后粘贴到 Chat Box 的设置中，添加自定义提供方，设置模型名称为 Deepseek R1，并获取 API key。还可重置 API key 以方便本地软件连接。

以下是关于文字生成故事视频的相关信息： Sora 具有文字生成视频的功能，时长可达 60 秒，还能进行图片生成视频、扩展视频等操作。 案例中有把学生写的函数小故事变成动画视频，如深圳福田区梅山中学梁玉老师使用百度文库的 AI 有声画本导入故事生成。 将小说转换成 AI 视频通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等步骤。可利用的工具及网址有： Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，网址： Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，网址： Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，网址： Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，网址： Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台，网址： VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能，网址： 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： 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具，网址：