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上传一张照片，可以输出照片内容的文字说明吗？

回答

上传一张照片是可以输出照片内容的文字说明的。以下为两种常见的实现方式：

  1. 利用 Sadtalker 进行处理：在图片预处理方式中，crop 只截取图片的头部，full 就是保留整张照片，下面的勾选项有文字解释，可自行尝试几次。点击 generate 后，由于涉及到视频的推理和转换，输出时间会远远大于 AI 绘图和 sovits 的声音推理，需做好等待准备。例如导入一个 13 秒的音频，预计需要 3 - 5 分钟（3060 12g 显卡）。最终生成的视频长度与音频一致，若想制作长视频，最好剪成小段分别推理再合并。完成后，可打开输出目录或下载视频文件查看效果。
  2. 借助 GPT 识图功能：我们可以借用 GPT 来对图片的内容进行细致描述，当然也可以自行描述。例如对一张人物照片的描述：图片中的人物是一位年轻的男性，年纪大约在 20 到 30 岁之间。他的头发黑亮，整齐地梳向后方，呈现出一种利落而正式的发型，发尾略有一些微卷，显得时尚而有型。他的肤色白皙，面部线条分明，五官端正。他的眉毛浓密而有形，眼睛大而有神，显得非常有精神。鼻梁高挺，鼻翼略窄，嘴唇薄而有弧度，整体面部表情略显严肃，但却不失英俊。下巴线条明显，脸部轮廓立体分明，整体给人一种非常帅气且有魅力的感觉。他穿着一套正式的黑色西装，内搭白色衬衫，并佩戴了一条黑色领结。西装的剪裁非常合身，显示出他的修长身材和优雅气质。他左手握着一只话筒，似乎正在参加某个正式场合或发表演讲。背景较为简约，以浅色为主，突出人物的主体地位，进一步增强了他正式而庄重的形象。总体来看，这位年轻男性看起来像是东亚人种，具有典型的亚洲男性特征，且散发出一种自信和专业的气质。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

实战教程：使用Sadtalker让照片说话

图片预处理方式中，crop只截取图片的头部，full就是保留整张照片，下面的勾选项已经有文字解释，自己可以试几次点击generate由于涉及到视频的推理和转换，输出时间要远远大于ai绘图和sovits的声音推理，做好等待的准备。下图中，我导入了一个13秒的音频，预计需要3-5分钟（3060 12g显卡）最终生成的视频长度与音频一致，如果想制作一个长视频，最好是剪成小段，分别推理，然后合并。完成后，可以打开输出目录或者下载视频文件。看看效果带面部修复的效果：

AI 带你穿越时空，去拥抱儿时的自己

我们这边需要对图片的内容进行描述，所以我们可以借用GPT来进行，当然大家自行描述也是可以的。这段提示词是用来分别对两张人物照片进行解析的。提示词效果展示成年图片中的人物是一位年轻的男性，年纪大约在20到30岁之间。他的头发黑亮，整齐地梳向后方，呈现出一种利落而正式的发型，发尾略有一些微卷，显得时尚而有型。他的肤色白皙，面部线条分明，五官端正。他的眉毛浓密而有形，眼睛大而有神，显得非常有精神。鼻梁高挺，鼻翼略窄，嘴唇薄而有弧度，整体面部表情略显严肃，但却不失英俊。下巴线条明显，脸部轮廓立体分明，整体给人一种非常帅气且有魅力的感觉。他穿着一套正式的黑色西装，内搭白色衬衫，并佩戴了一条黑色领结。西装的剪裁非常合身，显示出他的修长身材和优雅气质。他左手握着一只话筒，似乎正在参加某个正式场合或发表演讲。背景较为简约，以浅色为主，突出人物的主体地位，进一步增强了他正式而庄重的形象。总体来看，这位年轻男性看起来像是东亚人种，具有典型的亚洲男性特征，且散发出一种自信和专业的气质。

OpenAI2Claude转换器

|功能|OpenAI Prompt|Claude Prompt|贡献者|<br>|-|-|-|-|<br>|Grammar correction |You will be provided with statements,and your task is to convert them to standard English |Your task is to take the text provided and rewrite it into a clear,grammatically correct version while preserving the original meaning as closely as possible.Correct any spelling mistakes,punctuation errors,verb tense issues,word choice problems,and other grammatical mistakes.|卡尔|<br>|Airport code extractor |You will be provided with a text,and your task is to extract the airport codes from it.|Your task is to analyze the provided text and identify any airport codes mentioned within it.Present these airport codes as a list in the order they appear in the text.If no airport codes are found,return an empty list.|卡尔|<br>|Mood to color |You will be provided with a description of a mood,and your task is to generate the CSS code for a color that matches it.Write your output in json with a single key called"css_code".|Your task is to take the provided text description of a mood or emotion and generate a HEX color code that visually represents that mood.Use color psychology principles and common associations to determine the most appropriate color for the given mood.If the text description is unclear,ambiguous,or does not provide enough information to determine a suitable color,respond with"Unable to determine a HEX color code for the given mood."|卡尔|

其他人在问
旧照片修复
旧照片修复是 AI 绘画领域中的一项重要应用。以下是关于旧照片修复的一些相关信息： 以往解决旧照片修复问题往往需要搭建极为复杂的工作流，现在 GPT 4O 只需要一句话就可以实现。 图像放大修复是 AI 绘画领域必不可少的一部分，利用 AI 技术进行图像修复，可以让模糊的旧照片重现清晰，保留珍贵回忆。例如，以前手机拍摄的低分辨率图片，放到如今智能手机上观看会非常模糊，这时可用 AI 技术进行高清修复。 ComfyUI 结合特定工作流，只需十几个基础节点就能实现较好的老照片修复效果。 参数调节方面，一般先确认放大倍数，然后根据出来的图片调整 controlNet 的强度。 Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型，可直接与 diffusers 库一起使用，采用合成复杂数据退化方案进行训练，目的是让模型学会处理各种真实世界中可能遇到的图像退化情况。 Flux Ultimator 能增加小细节，增强色彩，在 0.1 的强度设置下也有显著效果，能顺利集成到工作流程中，与其他 LORA 结合使用时强度需小于 0.5。 若图片质量细节不够，可选择 T5 Clip 的 fp16 版本。
2025-04-14
如果改变照片中人物的表情
要改变照片中人物的表情，可以通过以下几种方式： 1. 在使用 SD 脸部修复插件 After Detailer 时，输入如“伤心、流泪”这样针对表情的正负提示词，人物的表情会进行相应改变。但输入“带着墨镜”可能没有效果。 2. 使用 Magic Brush 工具，选中人物的眉毛、眼睛、嘴唇等部位，通过调节轨迹的方向来实现合理的表情变化。 3. 在 Midjourney V6 中，若遇到无法改变角色脸部等问题，可按照以下步骤排除故障：首先确保写了强有力的提示以建议新的姿势、风格或细节；若角色抗拒被操纵，可能是 cref 图像支配了提示，可通过使用 cw进行处理，尝试将提示与较低的 cref 权重一起使用，如 cw 60，按照特定步骤操作，还可考虑使用 来恢复面部区域。
2025-04-14
老照片修复
老照片修复是一个具有一定复杂性但通过 AI 技术可以实现较好效果的领域。以下是一些相关信息： 在解决老照片修复问题上，以往 AI 往往需要搭建极为复杂的工作流，而现在 GPT 4O 只需要一句话就可以实现。 对于老照片上色，可启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，在显存不够的情况下将图片放大到足够倍数。 对于复杂的老照片，如人物多、场景复杂、像素低的情况，可在 PS 里进行角度调整和照片裁切，然后上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 模型，给出简单关键词如“蓝天、绿树、灰石砖”。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流，以前的工作流较复杂，现在只要十几个基础节点就能实现同样甚至更好的效果。一般先确认放大倍数，再根据图片调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型，可直接与 diffusers 库一起使用，采用特定训练方式处理各种真实世界中可能遇到的图像退化情况。Flux Ultimator 能增加小细节和放大色调丰富性、深度，在 0.1 强度设置下有显著增强效果，能顺利集成到工作流程中，与其他 LORA 结合使用时强度需小于 0.5。若图片质量细节不够，可选择 fp16 版本的 T5 Clip。
2025-04-14
老照片变高清
以下是使用 AI 将老照片变高清的步骤： 1. 给老照片上色：为做到颜色与内容统一，可启用 cutoff 插件，按顺序设置好颜色提示词。不了解该插件的可参考文章。 2. 使照片人脸变清晰：将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法，可参考文章。但此步骤无法使头发、衣服等元素变清晰。 3. 放大照片：将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的，可参考文章。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。 4. 显存不够时：启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能帮助放大图片。 5. 处理复杂照片：对于人物多、场景复杂、像素低的照片，可先在 ps 里调整角度和裁切，然后上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 控制颜色，使用 t2ia_color 模型，给出简单关键词，如“蓝天、绿树、灰石砖”。最后进行脸部修复和放大。
2025-04-13
如何让老照片变清晰
以下是让老照片变清晰的方法： 1. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。您可以参考文章。 2. 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章。 3. 切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写以免对原图产生干扰。 4. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。 5. 对于复杂的照片，可先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切，然后使用上述步骤进行上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装的颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，给出简单的关键词，如“蓝天、绿树、灰石砖”。 另外，进行超清无损放大修复需要准备以下文件和操作： 1. 使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 2. 将 StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 3. 将 VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。
2025-04-13
老照片修复
老照片修复是一项具有一定复杂性的工作，但随着 AI 技术的发展，实现方式也在不断改进和优化。 以往，AI 在解决老照片修复问题时，往往需要搭建极为复杂的工作流。而现在，例如 GPT 4O 只需要一句话，就可以实现部分修复需求。 在具体的修复方法中，如使用 SD 进行老照片上色，可以启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。对于复杂的老照片，如人物多、场景复杂、像素低的情况，可以先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切，然后进行上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装的颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定，还可加入第二个 controlnet 来控制颜色。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流，以前复杂的工作流现在只要十几个基础的节点就能实现同样的效果甚至更好。其中涉及参数的调节，一般先确认放大的倍数，然后根据出来的图片来调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型，可直接与 diffusers 库一起使用，采用合成复杂数据退化方案进行训练。Flux Ultimator 能增加小细节和放大色调的丰富性和深度，在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果，能顺利集成到工作流程中。若图片质量细节不够，T5 Clip 选择 fp16 的版本。
2025-04-11
coze搭建智能体，用上传的文件和知识库的文件做对比，分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
目前有哪些AI可以支持对用户上传的视频进行理解分析?
目前以下 AI 可以支持对用户上传的视频进行理解分析： 1. Gemini 2.0 Flash Thinking：是解析视频的不错选择，可在 AIStudio（访问 aistudio.google.com，需海外 IP）上传视频进行解析。 2. MiniMax 视频模型：能准确识别用户上传的图片，生成的视频在形象保持、光影色调、指令响应、表情呈现等方面表现出色，还支持 2000 字提示词以更精准调控。 3. 百炼大模型平台：应用广场里的影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文，有清晰使用步骤，还能根据偏好调试提示词。
2025-04-09
文本转化成ppt的AI工具，上传自己的模版
以下为一些可将文本转化成 PPT 且能上传自己模版的 AI 工具及使用指南： 1. 闪击 网址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 选择模版 输入大纲和要点：由于闪击的语法和准备的大纲内容可能有偏差，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650，将大纲转换成适配闪击的语法。 生成 PPT：点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定。 在线编辑 导出：导出有一些限制，PPT 需要会员才能导出。 2. Process ON 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制，相对比较耗时间。 导入方式： 复制最终大纲的内容，到本地的 txt 文件后，将后缀改为.md。如果看不见后缀，可以自行搜索开启后缀。 打开 Xmind 软件，将 md 文件导入 Xmind 文件中。 Process ON 导入 Xmind 文件。以导入方式新建思维导图。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题，点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版，再点击下载。 3. 其他 AI PPT 工具： Gamma：在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列的智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。网址：https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/
2025-03-30
我上传一个ai人物形象，有什么AI能驱动他当做数字人来口播，免费的那种
以下为您介绍一些可以免费驱动 AI 人物形象当做数字人进行口播的工具及使用方法： 1. HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 使用方法： 点击网址注册后，进入数字人制作，选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示，My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后，点击 Create with AI Studio，进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 最后点击 Submit，就可以得到一段数字人视频。 2. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法： 点击网址，点击右上角的 Create vedio。 选择人物形象，可以点击 ADD 添加您的照片，或者使用 DID 给出的人物形象。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 最后，点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很 AI。 使用方法： 点击网址，注册后获得 120 免费 k 币，这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作，选择自定义照片。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 最后，点击生成视频。 4. 剪映： 优势：作为字节跳动旗下的产品，在抖音平台上被广泛应用，海外版 CapCut 也有出色表现。其拥有六大 AI 功能，能在编辑器里完成脚本生成、语音克隆、数字人口播等环节。 下载地址：剪映 制作流程： 打开剪映，添加一个文本到文字轨道，并修改好需要朗读的文字。 点击朗读，并进行声音克隆，剪映的声音克隆现在只用念一句话就可以完成克隆。 克隆完成后，选择喜欢的数字人形象，并把自己的克隆音色换上去。 一键智能生成字幕，再自行调整文字样式并校准。 生成数字人： 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费的、适合的数字人形象。 当选择一个数字人形象时，软件会马上播放出该数字人的声音。点击右下角的“添加数字人”，就会将选择的数字人添加到当前视频中。 左下角会提示渲染何时完成。然后可以点击预览按钮，查看生成的数字人效果。 增加背景图片： 可以直接删除先前导入的文本内容。 为视频增加背景图片，点击左上角的“媒体”菜单，并点击“导入”按钮，来选择本地的一张图片上传。 点击图片右下角的加号，将图片添加到视频的轨道上（会覆盖数字人）。 点击轨道最右侧的竖线，向右拖拽，直到视频的最后，也就是和视频对齐。
2025-03-27
有没有能对上传的音乐进行点评的AI
目前有一些 AI 工具可以对上传的音乐进行一定的处理和分析。例如，在某些音乐处理软件中，上传参考音轨后，AI 会参考音频特征进行处理，但需要注意的是，AI 并不能将您的音轨处理到目标音轨的完全相同的音质，缺失的声音细节也难以通过母带处理还原。 此外，有相关的研究和实践，如“我实现了一个人工智能音乐评论家”。同时，Suno 和 Udio 推出了上传音频文件生成音乐的功能，能实现对速度、旋律、配器、合成等方面的控制和处理。
2025-03-19
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
输入文本就可以输出视频的免费AI工具
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。
2025-04-09
用扣子的时候怎么让大模型严格按照知识库内容进行输出
以下是关于让大模型严格按照知识库内容进行输出的相关信息： 扣子的知识库功能强大，可上传和存储知识内容，提供多种查找方法。在智能体中使用知识库，收集相关内容，当智能体回答用户时会先检索知识库，使回复更准确。 在“掘金 x 扣子 Hackathon 活动 深圳站”的总冠军工作流中，对于用户向小说人物角色的提问，通过一系列节点，包括开始节点接收问题、知识库节点检索、大模型节点生成答案等，本质上是一个根据用户 query 进行检索增强生成（RAG）的任务，每个工作流中都嵌入了知识库节点，维护了如小说合集等知识库。 大模型节点是调用大语言模型，使用变量和提示词生成回复。按需选择基础版或专业版模型，基础版支持扣子预设的一批模型资源，专业版除默认添加的豆包模型外，还支持按需接入火山引擎方舟平台的模型资源。模型选择右下角生成多样性可从多个维度调整不同模型在生成内容时的随机性，有精确模式、平衡模式和创意模式等预置模式。输入方面，开启智能体对话历史后，上下文信息将自动携带进入大模型，参数名可随意设置但建议有规律，变量值可引用前面链接过的节点的输出或进行输入。
2025-03-26
计算两个时间差的绝对值，输出相差的完整天数。 获得用户输入的两个与时间相关的字符串，两个时间用逗号分隔，每个时间字符串格式示例如下：2018年08月01日17点21分21秒。 以此为要求写出python代码
以下是计算两个指定格式时间差的绝对值并输出相差完整天数的 Python 代码： ```python import datetime def calculate_days_difference: 解析时间字符串 time1 = datetime.datetime.strptime time2 = datetime.datetime.strptime 计算时间差 time_difference = abs 转换为天数并返回 return time_difference.days 示例用法 time1_str = "2023年08月01日17点21分21秒" time2_str = "2023年08月10日17点21分21秒" print ```
2025-03-22