选择一首诗歌(可以自己写)利用A1工具生成图片

以下是对 a16z 的 AI top100 榜单的分析： A16Z 的 AI top100 榜单聚焦生成式 AI 应用。自 ChatGPT 将生成式 AI 引入公众视野以来，已涌现出成千上万面向消费者的相关产品。 在 AI 陪伴方面，它已成为生成式 AI 的主流应用场景之一。例如，Character.AI 在网页端和移动端榜单上表现出色。网页端有八家 AI 陪伴公司进入榜单，移动端有两家。其中，多数产品自诩“无限制”，用户可进行不受限的对话或互动，且访问主要通过移动网页，平均 75%的流量来自移动设备。对于有移动应用的陪伴产品，用户参与度高，如 Character.AI 每位用户平均每月会话次数达 298 次，Poly.AI 为 74 次。 时隔六个月更新分析，超过 40%的公司是首次出现在榜单上。与六个月前相比，有 30%的新公司。名次进步最大的是 Suno，从第 36 名到第 5 名。移动端最多的应用是图像和视频编辑，占 22%。Luzia 服务西班牙语用户值得关注。字节多款应用上榜，包括 Coze、豆包、CiCi、醒图、Gauth。美学和约会应用开始增加，为用户提供相关建议。此外，Discord 流量值得关注，相当多的应用在其平台完成 PMF 验证。 原文链接：https://a16z.com/100genaiapps/ 作者：A16Z Olivia Moore 发布时间：2024.03.13 去年 9 月的报告：

以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异： 在训练与推理方面： 对于大型模型的训练，许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难，且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型（LLM）的参数数量众多，通常需要分布到多个卡中，即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（例如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面： 大型 LLM 的参数数量太多，任何单卡都无法容纳，需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型，A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是，决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策，需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。

如果您想对一首歌填新词并合成演唱，可以使用以下 AI 工具： 1. ACE Studio： 实操步骤： 第一步：准备音频素材。使用干声转换，在软件中分别导入人声干声和伴奏，放在两个轨道上。干声用于转成 MIDI 做 AI 演唱。注意，男歌女唱或女歌男唱时，导入前先进行变调。常用工具如 TME Studio（地址：https://y.qq.com/tme_studio/index.html/editor ），可用于音频分离；Vocalremover（地址：https://vocalremover.org/zh/keybpmfinder ），包含音频分离、变调、BPM 查询等功能。 第二步：干声转换。转换前先将工程 BPM 设置为与歌曲一致，然后将音频轨道的文件拖入到空白的歌手轨道进行干声转换。 第三步：选择歌手。软件左侧有歌手可选择，长按拖动到歌手轨道的头像处即可切换歌手。 2. Suno 和 Udio：推出了上传音频文件生成音乐的功能，有了前置旋律，可以精确控制每首歌的速度、旋律、配器、合成等。可以用提示词多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子，把点数用来 roll 更多细节调整的部分，提升作品品质。

以下为您推荐一些免费的 AI 大模型及获取方式： 1. 国内： 阿里的通义千问大模型接口：您可以打开链接创建 API key。 智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）也有免费接口，但国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token。 2. 国外： 谷歌的 Gemini 大模型（gemini 1.5）。 海外版 Coze 的 GPT4 模型，此模型免费且能图片识别，但需要给服务器挂梯子。想使用的话，推荐参考张梦飞同学写的教程：，里面有手把手教您如何给服务器科学上网以及如何使用海外版 coze。 另外，为了帮助您更好地理解 AI 大模型的相关知识，以下是一些概念和原理的介绍： 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习使用的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

目前的 AI 技术可以帮助您将自己原创清唱配乐合成一首完整作品。有多种相关的软件和工具可供使用，例如一些专业的音频编辑软件，它们具备音频合成、混音等功能，可以将您的清唱和配乐进行整合和优化。但具体的效果可能会受到您的清唱质量、配乐选择以及操作技巧等因素的影响。

以下是为您提供的关于利用网络音频和 AI 视频展示诗歌的 Coze 工作流的相关指导： 1. 整体结构和参数配置： 工作流通常包括开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块和输出结果模块等。 每个模块都有其特定的参数配置，例如在开始模块中选择源语言和目标语言等。 2. 标题大模型参数配置： 您需要作为小红书爆款写作专家，根据输入内容产出 3 个标题，采用二极管标题法创作，并善于使用吸引人的特点和爆款关键词，同时要符合小红书平台的标题特性和创作规则。 3. 内容大模型参数配置： 作为小红书爆款写作专家，根据输入内容产出 1 篇正文，每段话包含适当的 emoji 表情，文末有合适的 tag 标签。写作时要注意风格、开篇方法、文本结构、互动引导方法、一些小技巧、爆炸词等，文章尽量口语化、简短，在 200 字左右。 4. 图片 Prompt 大模型参数配置： 作为绘图 Prompt 大师，将输入内容转成 AI 更容易理解的绘画 Prompt。 5. 工作流创建步骤： 点击工作流后面的“+”添加工作流，然后创建工作流。 给工作流起名字和描述，名字只能用字母、数字和下划线，描述要清晰。 初始化工作流后，会生成开始模块和结束模块，左边有各种插件和搭建 Agent 的工具，可根据需要添加和使用。 希望以上内容对您有所帮助，如果您在具体操作过程中还有其他疑问，请随时向我咨询。

以下是为您提供的关于利用网络音频和 AI 视频展示诗歌的 Coze 工作流的相关指导： 1. 整体结构和参数配置： 工作流通常包括开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块和输出结果模块等。 每个模块都有其特定的参数配置，例如在开始模块中选择源语言和目标语言等。 2. 标题大模型参数配置： 您需要作为小红书爆款写作专家，根据输入内容产出 3 个标题，采用二极管标题法创作，并善于使用吸引人的特点和爆款关键词，同时要符合小红书平台的标题特性和创作规则。 3. 内容大模型参数配置： 作为小红书爆款写作专家，根据输入内容产出 1 篇正文，每段话包含适当的 emoji 表情，文末有合适的 tag 标签。写作时要注意风格、开篇方法、文本结构、互动引导方法、一些小技巧、爆炸词等，文章尽量口语化、简短，在 200 字左右。 4. 图片 Prompt 大模型参数配置： 作为绘图 Prompt 大师，将输入内容转成 AI 更容易理解的绘画 Prompt。 5. 工作流创建步骤： 点击工作流后面的“+”添加工作流，然后创建工作流。 给工作流起名字和描述，名字只能用字母、数字和下划线，描述要清晰。 初始化工作流后，会生成开始模块和结束模块，左边有各种插件和搭建 Agent 的工具，可根据需要添加和使用。 希望以上内容对您有所帮助，如果您在具体操作过程中还有其他疑问，请随时向我咨询。

以下是关于如何用 AI 创作诗歌的相关内容： 有一种能写诗的“拍立得”，其内核搭载了树莓派微型电脑，可成像并调取 GPT4 的 API 。使用时，举起相机拍照，计算机视觉算法会分析视觉数据，人工智能模型解释图像，识别关键元素、颜色、环境、影调情绪等信息，生成诗歌并打印出来。 该设备的软件方面，需要 OpenAI 帐户和 API 密钥，每首诗的制作成本为几美分。目前在 Pi 上运行的脚本包括：单击快门按钮时拍照，将照片发送到 GPT4 以创作一首诗，收到来自 OpenAI 的人工智能生成的诗，在热敏收据打印机上打印诗歌。 实际上，个人也可以制作这样的诗歌相机。其内核是微型卡片计算机树莓派，再加上常见配件，如树莓派的相机模块、迷你热敏打印机、六个电池、一个按钮等。诗歌的生成需对接 ChatGPT4 的 API 密钥，按下快门时触发脚本，把采集到的图片发送到 GPT4 上创建一首诗，最后在热敏收据打印机上打印出来。两位开发者已写好全流程脚本，并在 GitHub 上公开了详细的 DIY 教程，按照步骤逐步设置，无需会编程和 3D 打印，也能制作出诗歌相机。

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。