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sora现在能生成多长时间视频

回答

Sora 是由 OpenAI 开发的文生视频模型,能够根据文字指令创造出逼真且充满想象力的场景,并生成长达 1 分钟的高质量视频,且具有一镜到底的特点,视频中的人物和背景能保持惊人的一致性和稳定性。与之前的视频生成模型相比,Sora 在生成时长和视频质量上有显著进步。同时,还有其他一些文字生成视频的 AI 产品,如 Pika 擅长动画制作且支持视频编辑,SVD 是基于 Stable Diffusion 的插件,Runway 是老牌的收费 AI 视频生成工具且提供实时涂抹修改视频功能,Kaiber 是视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

视频模型:Sora

卷疯了卷疯了,短短十几小时内,OpenAI和谷歌接连发布核弹级成果。国内还没睡的人们,经历了过山车般的疯狂一晚。就在刚刚,OpenAI突然发布首款文生视频模型——Sora。简单来说就是,AI视频要变天了!它不仅能够根据文字指令创造出既逼真又充满想象力的场景,而且生成长达1分钟的超长视频,还是一镜到底那种。Runway Gen 2、Pika等AI视频工具,都还在突破几秒内的连贯性,而OpenAI,已经达到了史诗级的纪录。60秒的一镜到底,视频中的女主角、背景人物,都达到了惊人的一致性,各种镜头随意切换,人物都是保持了神一般的稳定性。

Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

自从2022年11月ChatGPT发布以来,人工智能技术的出现标志着一个重大的转变,重塑了交互方式,并深入融入日常生活和行业的各个方面[1,2]。基于这一势头,OpenAI在2024年2月发布了Sora,一个文本到视频的生成式AI模型,能够根据文本提示生成现实或想象场景的视频。与之前的视频生成模型相比,Sora的特点是能够在遵循用户文本指令的同时,生成长达1分钟的高质量视频[3]。Sora的进步体现了长期以来人工智能研究任务的实质,即赋予AI系统(或AI代理)理解和与运动中的物理世界互动的能力。这涉及到开发不仅能解释复杂用户指令,而且能将这种理解应用于通过动态和富有上下文的模拟解决现实世界问题的AI模型。图2:Sora在文本到视频生成中的示例。文本指令被给予OpenAI Sora模型,它根据指令生成三个视频。Sora展示了准确解释和执行复杂人类指令的显著能力,如图2所示。该模型能生成包含多个执行特定动作的角色以及复杂背景的详细场景。研究人员将Sora的熟练程度归因于不仅处理用户生成的文本提示,而且还能辨别场景内元素之间复杂的相互作用。Sora最引人注目的方面之一是其生成长达一分钟的视频的能力,同时保持高视觉质量和引人入胜的视觉连贯性。与只能生成短视频片段的早期模型不同,Sora的一分钟长视频创作具有进展感和从第一帧到最后一帧的视觉一致性之旅。此外,Sora的进步在于其生成具有细腻运动和互动描绘的扩展视频序列的能力,克服了早期视频生成模型所特有的短片段和简单视觉呈现的限制。这一能力代表了AI驱动创意工具向前的一大步,允许用户将文本叙述转换为丰富的视觉故事。总的来说,这些进步展示了Sora作为世界模拟器的潜力,为描绘场景的物理和上下文动态提供了细腻的见解。[3]。

问:文字生成视频的 AI 产品有哪些?

"文生视频"通常指的是使用人工智能技术将文本内容转换成视频的服务。以下是一些国内外提供此类功能的产品推荐:1.Pika:这是一款非常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:如果你熟悉Stable Diffusion,可以直接安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频。这是由Stability AI开源的video model。3.Runway:这是一款老牌AI视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,不过需要注意的是,Runway是收费的。4.Kaiber:这是一款视频转视频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。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。另外,更多的文生视频的网站可以查看这里:[https://www.waytoagi.com/category/38](https://www.waytoagi.com/category/38)内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

其他人在问
sorabot怎么样
Sora 是 OpenAI 在 2024 年 2 月发布的文本到视频生成的 AI 模型。 其具有以下特点和相关情况: 足够惊艳,但关键问题仍需探讨。Sora 团队未明确表示已实现基于成熟的世界因果关系模型,而是用了世界模拟器的描述。顶尖学术圈对此较为严谨,Lecun 在世界政府峰会上不看好 Sora,指出其并非真正的世界模型,且仍会面临 GPT4 的巨大瓶颈。 自 ChatGPT 发布以来,人工智能技术标志着重大转变。Sora 能根据文本提示生成长达 1 分钟的高质量视频,具有准确解释和执行复杂人类指令的能力,能生成包含多个角色及复杂背景的详细场景,保持高视觉质量和视觉连贯性,克服了早期视频生成模型的一些限制,展示了作为世界模拟器的潜力。 基于公开的技术报告和逆向工程,有对其背景、技术、应用、挑战和未来方向的全面综述。涵盖了追溯发展、探究底层技术、描述在多行业中的应用和潜在影响、讨论主要挑战和局限性,以及对未来发展的探讨。
2025-03-20
如何使用sora生成一段视频
使用 Sora 生成一段视频的步骤如下: 1. 文本提示优化:类似于 DALLE3,Sora 在处理用户提供的文本提示时,可以利用 GPT 模型来扩展或优化提示。GPT 模型能将简短的用户提示转化为更详细、更富有描述性的文本,有助于 Sora 更准确地理解并生成符合用户意图的视频。 2. 生成视频:用户提供文本提示,Sora 根据提示在潜在空间中初始化视频的生成过程。利用训练好的扩散模型,Sora 从这些初始化的时空潜伏斑块开始,逐步生成清晰的视频内容。 3. 视频解码和后处理:使用与视频压缩相对应的解码器将潜在空间中的视频转换回原始像素视频。对生成的视频进行可能的后处理,如调整分辨率、裁剪等,以满足发布或展示的需求。 此外,Sora 采用了一些相关技术和原理: 1. 视频压缩网络:训练一个降低视觉数据维度的网络,接受原始视频作为输入,并输出在时间和空间上都被压缩的潜在表示。Sora 在这个压缩的潜在空间上进行训练,并随后生成视频。同时还训练了一个相应的解码器模型,将生成的潜在表示映射回像素空间。 2. 时空潜空间块:给定一个压缩的输入视频,提取一序列的时空分块作为 Transformer 变换器的 Token。这个方案也适用于图像,基于分块的表示使 Sora 能够训练具有不同分辨率、持续时间和纵横比的视频和图像。在推理时,可以通过在适当大小的网格中随机初始化分块来控制生成视频的大小。 3. 调整图像模型来生成视频:通过插入时间层来“扩增”预训练的文生图扩散模型,然后选择仅在视频上对新的层进行微调或完全避免进行额外的训练。新模型会继承文本 图像对的先验知识,有助于缓解对文本 视频对数据的需求。 4. 扩散视频建模:如 Singer et al. 在 2022 年提出的 MakeAVideo,在一个预训练扩散图像模型的基础上扩展一个时间维度,包含三个关键组件:一个在文本 图像对数据上训练的基础文生图模型;时空卷积和注意力层,使网络覆盖时间维度;一个帧插值网络,用于高帧率生成。
2025-01-10
sora和lora是什么
LoRA(LowRank Adaptation)是一种低阶自适应模型,您可以将其理解为基础模型(Checkpoint)的小插件。在生图时,LoRA可有可无,但它具有明显的价值,常见于对一些精细的控制,如面部、材质、物品等细节的控制。其权重在相关界面会有显示。 Sora 并非常见的 AI 领域特定术语,上述知识库中未提及相关内容。
2025-01-02
openai 发布的sora最新模型中,生成视频的提示词与一般问答提示词有什么区别或者注意事项?
Sora 是 OpenAI 于 2024 年 2 月发布的文本到视频的生成式 AI 模型。 生成视频的提示词与一般问答提示词的区别和注意事项如下: 1. 对于视频生成,神经网络是单射函数,拟合的是文本到视频的映射。由于视频的动态性高,值域大,因此需要丰富且复杂的提示词来扩大定义域,以学好这个函数。 2. 详细的文本提示能迫使神经网络学习文本到视频内容的映射,加强对提示词的理解和服从。 3. 和 DALL·E 3 一样,OpenAI 用内部工具(很可能基于 GPT4v)给视频详尽的描述,提升了模型服从提示词的能力以及视频的质量(包括视频中正确显示文本的能力)。但这会导致在使用时的偏差,即用户的描述相对较短。OpenAI 用 GPT 来扩充用户的描述以改善这个问题,并提高使用体验和视频生成的多样性。 4. 除了文本,Sora 也支持图像或者视频作为提示词,支持 SDEdit,并且可以向前或者向后生成视频,因此可以进行多样的视频编辑和继续创作,比如生成首尾相连重复循环的视频,甚至连接两个截然不同的视频。 以下是一些 Sora 的案例提示词,如:“小土豆国王戴着雄伟的王冠,坐在王座上,监督着他们广阔的土豆王国,里面充满了土豆臣民和土豆城堡。”“咖啡馆的小地图立体模型,装饰着室内植物。木梁在上方纵横交错,冷萃咖啡站里摆满了小瓶子和玻璃杯。”“一张写有‘SORA’的写实云朵图像。”“一群萨摩耶小狗学习成为厨师的电影预告片‘cinematic trailer for a group of samoyed puppies learning to become chefs’”
2024-12-27
sora教程
以下是关于 Sora 及相关的教程信息: AI 视频方面: 软件教程: 工具教程: 应用教程: Python + AI 方面: 对于不会代码的人,有 20 分钟上手的教程,包括通过 OpenAI 的 API 生成文章缩略信息的代码重写及相关操作步骤。同时提醒妥善保管 API Key,OpenAI 的综合文档、API 使用、API Playground、API 案例与答疑的相关网址为:https://platform.openai.com/docs/overview 、https://platform.openai.com/docs/apireference 、https://platform.openai.com/playground 、https://cookbook.openai.com/ 。 工具教程: 开放公测,群友有实测案例。可参考卡兹克的教程介绍:https://mp.weixin.qq.com/s/YGEnIzfYA3xGpT9_qh56RA 以及 zho 总结的官方网站的案例。目前除每日 150 个赠送积分外,还新增积分购买选项,可操作固定种子、步数、运动幅度,交互也很有意思,在生成过程中会有案例标注。 此外,还有几个视频 AIGC 工具:Opusclip 可将长视频剪成短视频,Raskai 能将短视频素材直接翻译至多语种,invideoAI 输入想法后可自动生成脚本和分镜描述进而生成视频再人工二编合成长视频,descript 可对屏幕/播客录制并以 PPT 方式做视频,veed.io 能自动翻译自动字幕,clipchamp 是微软的 AI 版剪映,typeframes 类似 invideoAI 但内容呈现文本主体比重更多,google vids 是一款相关工具。Sora 是 OpenAI 发布的超强视频生成 AI,能通过处理各种视觉数据生成视频,使用视频压缩网络和空间时间补丁统一不同来源数据,并借助文本条件化的 Diffusion 模型生成与文本提示匹配的视觉作品。
2024-12-17
sora优势
Sora 是 OpenAI 于 2024 年 2 月发布的文本到视频的生成式 AI 模型,具有以下优势: 1. 核心技术:Sora 的核心是一个预训练的扩散变换器,能够解析文本并理解复杂的用户指令。它将原始输入视频压缩成时空潜在表示,提取时空潜在补丁作为构建块,通过多步精炼生成视频。 2. 模拟能力:Sora 进行大规模训练,展现出模拟物理世界各方面的显著能力,包括具有动态相机运动、长距离连贯性、对象持久性和模拟与世界的简单互动,还能模拟数字环境。 3. 促进创造力:能根据文本提示快速生成现实或高度风格化的视频,加速设计过程,提高艺术家、电影制作人和设计师的创造力。 4. 数据预处理:Sora 能够在原始尺寸上训练、理解和生成视频及图像,拥抱视觉数据多样性,在各种格式上采样而不损害原始尺寸,显著改善生成视频的构图和框架,实现更自然和连贯的视觉叙事。 5. 生成能力:能根据用户文本指令生成长达 1 分钟的高质量视频,包含多个执行特定动作的角色以及复杂背景的详细场景,具有高视觉质量和引人入胜的视觉连贯性,能生成细腻运动和互动描绘的扩展视频序列。
2024-12-11
国内AI发展,需要多长时间可以与chatGPT不相上下?
目前国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 还有不小差距,甚至还不如临时拼凑的 Mistral 团队的水平。尽管国内大模型的发展水平表面看已经接近 GPT3.5 了,但实际上跟 GPT4 比还有一年半的差距。而且 OpenAI 可能还持有一些未公开的技术优势,中国跟美国在 AI 方面的差距可能还在加大。2023 年,中美在 AGI 技术的差距并没有缩小。至于国内 AI 发展到与 ChatGPT 不相上下所需的时间,难以准确预测,因为这受到多种因素的影响,包括技术创新、人才培养、资金投入、政策支持等。
2025-03-21
学完以上课程 熟练上手实操,需要多长时间,请回答需要多长时间而不是回答课程数量
学习不同的 AI 课程并熟练上手实操所需时间因人而异,但大致估计如下: 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中制作微信机器人的共学课程,包含 6 个分享,每个分享 2 3 小时,需要有大块完整时间,可能需要数天甚至更长时间才能学完。 入门强化学习,如果没有基础,学习概率论和线性代数相关课程大约需要周末一天时间;吴恩达和李宏毅的课程约 25 小时;《动手学深度学习》前五章约 10 小时;王树森课程的前几节约 5 小时;《动手学强化学习》看到 DQN 部分约十几小时。 微软 AI 初学者入门课程为期 12 周、共 24 课时。 需要注意的是,这只是一个大致的估计,实际所需时间会受到个人学习能力、投入程度等因素的影响。
2025-02-19
我是不懂编码的文科生,我学习扣子Coze的应用,难度大吗?大概需要多长时间?
对于不懂编码的文科生来说,学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的,但并非不可逾越。 根据相关资料,扣子 Coze 应用于 11 月底推出,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中,您需要熟悉操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。 课程安排方面,第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用,解决表单使用等卡点。 不过,社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间,难以给出确切的时长,这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习,逐步掌握相关知识和技能,相信会在一段时间内取得一定的成果。
2025-02-18
零基础学习ai 多长时间达到专家的水平
成为 AI 领域的专家并非一蹴而就,需要经历一个长期的过程。就像在医疗保健领域,成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育,再进行学徒实践,从该领域最出色的实践者那里学习,这个过程往往需要数年时间。 对于零基础学习 AI 而言,目前没有一个确切的时间能保证达到专家水平。这取决于多种因素,如个人的学习能力、投入的时间和精力、学习方法的有效性等。 而且,AI 技术发展迅速,需要不断学习和更新知识。按照当前的发展速度,5 年时间行业就可能发生巨大变化。如果不能持续跟进,很容易被更强大的 AI 技术所淘汰。 总之,要达到 AI 专家水平需要长期的积累和不断的学习,十几年内行业的变化可能会对学习者提出更高的要求。
2024-10-17
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
需要做一个自动化出视频的工作流
以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍: 优势: 全自动化处理,解放双手。 40 秒快速出片,效率提升。 成本低廉,每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进,例如可以加入配套 BGM,让视频更有感染力;增加更丰富的画面内容和转场效果;使用免费节点替代付费插件,进一步降低成本;优化模板样式,支持更多展示形式;增加自动化程度,支持批量处理。 工作流程: 1. 可以在扣子商店体验,建议自己搭建。 2. 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。 3. 选择发布渠道,重点如飞书多维表格,填写上架信息(为了快速审核,选择仅自己可用),确认发布等待审核,审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格,添加相关字段,配置选择“自动更新”,输入相关字段后,“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流,生成视频。 5. 表单分享,实现“填写表单,自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件,一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成,可能无法马上展现,需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助,请随时联系。
2025-04-14
生成提示词的提示词
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。
2025-04-20
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
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。
2025-04-18
如何自动生成文案
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。
2025-04-15
如何通过输入一些观点,生成精彩的口播文案
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。
2025-04-15
小红书图文批量生成
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。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
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。
2025-04-14