以下为您介绍一些 AI 编曲工具及相关知识： ACE Studio 入门教程及工作流： 1. 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。若男歌女唱或女歌男唱，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。 2. 干声转换：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。 3. 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。 AI 对音乐创作的改变： 过去一首歌的制作流程包括作词与作曲、编曲、录音、混音/修音、母带等环节，需多人长时间协作，普通音乐爱好者难以完成。现在 AI 合并了很多环节，1 个人不到 1 天可创作出一首歌曲。AI 能帮创作者迅速搭起一首歌的框架，创作者可把更多精力投入到歌词、音色、节奏等个人表达部分。如创作《西游不能停》时，大量时间花在歌词创作和 flow 打磨上，beats 和 rap 用 AI 生成。但 AI 也有生成结果不可控、保真度低等不足。 AI 音乐自定义前奏的工作流： Suno 和 Udio 推出上传音频文件生成音乐的功能，有了前置旋律，可精确控制速度（Tempo）、旋律（Melody）、配器（Instrumentation）、合成（synthesizer）。上传音频节省了点数消耗，点数可用于多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子并存好旋律素材，也可用于 roll 更多细节调整提升作品品质。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是我能为您提供的服务： 1. 指导您如何使用 AI 来做事，例如： 利用 AI 草拟各种初稿，如博客文章、论文、宣传材料等，并通过与系统互动优化提示来提高写作质量。 让 AI 帮助改进已有的文本，或按照特定要求创建不同风格的草稿，以激发您创作出更好的作品。 把 AI 当作实习生，让其协助完成写邮件、创建销售模板、提供商业计划下一步等任务。 借助 AI 让自己在面对困难挑战时保持动力。 2. 回答关于如何搭建类似群问答机器人的问题，比如飞书怎么做一个 FAQ 的机器人等。 3. 为您提供关于工作效率的相关知识，例如： 强调选择正确工作对生产力的重要性。 培养独立思考和坚持信念的信心。 合理安排日程，留出时间思考要做的事。 避免在不关心或不喜欢的事情上工作，以免影响士气和动力。 了解他人的喜好和擅长，进行合理委派。 长期不喜欢所做工作时，考虑换工作。 相信自己可以快速学习和提升。 与积极向上、能激励自己的人共事。

以下是一些通过 AI 抖音变现的方式： 1. 利用抖音平台对实体商家的流量扶持，开发 AI 抖音发广告的软件，向实体商家出售，每年基础曝光量达 100 多万，售价 3000 元、9000 元、10800 元不等。此方式需要懂软件开发的技术人员，并且熟悉抖音。 2. 开发 AI 私域做客户培育/用户旅程的软件，帮助不同商家自动跟进/培育客户。此方式需要懂软件开发的技术人员，并且熟悉微信。 3. 通过在小红书、抖音等公域平台发布婴儿的四维彩超 AI 预测相关笔记，吸引准爸爸妈妈咨询，将客户引到私域上接单变现。操作流程为客户提供四维彩超图原图后，在 Midjourney 里进行垫图+特定描述词，整个流程不超过 10 分钟就能出图。 4. 作为自媒体人，可通过以下方式变现： 直播带货。 橱窗带货，抖音需要 1000 粉丝、托管橱窗。 接商单，如 AI 绘图十二生肖、化妆品公司产品设计、产品包装设计、海报设计、游戏背景设计、儿童绘本、AI 漫画、PFP 头像设计、AI 图片+视频（徐悲鸿教育系列 AI 内容）、AIGC+地方文旅、重庆美术馆数字人、长沙美仑美术馆数字人、玛莎拉蒂汽车宣传片、喜马拉雅微短剧等。 介绍粉丝接项目。 平台活动奖励。 广告，可通过平台（抖音星图、B 站花火）接私单，视频广告价格可自定义设置。 视频挂载，如在视频号挂载课程，成交后返佣。

对于 AI 小白来说，可以按照以下步骤开启学习之旅： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是通过 AI 变现的一些方式： 1. 写作方面： 项目启动：确定目标客户群体，如大学生、职场人士、自媒体从业者等，并选择合适的 AI 写作工具满足不同客户需求。 准备阶段：学习并实践 AI 写作技术，通过书籍、在线课程等资源提升写作技能，同时构建团队，培养和扩充团队成员以提高运营效率。 商业模式构建：确定服务内容，如提供论文、报告、文案等直接写作服务，并制定质量控制标准确保写作内容满足客户要求。 运营与推广：在淘宝等电商平台开设店铺展示并销售写作服务，建立写作培训社群分享写作技巧和 AI 应用经验提升品牌影响力，通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设，与绘画团队、其他写作工作室等合作共同开发新项目。 项目优化与发展：持续关注 AI 技术进展提升服务质量和效率，根据市场需求拓展新的服务和产品，收集客户反馈不断优化和改进服务。 2. 电商方面：针对宝妈群体，如四维彩超 AI 预测、头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等都是不错的变现方式。若懂私域的精细化运营，做好朋友圈运营，宝妈群体具有超高经济价值。 3. 艺术创作方面：生成式 AI 使想象变为现实，内容创作是其主流用例，如在 Lensa 所看到的。肖像画只是开始，生成式 AI 产品将服务于各种用例，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利，且已在几乎每一种媒介中推出。

AI在职场有以下应用： 1. 医疗保健： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速研发过程。 个性化医疗：提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出贷款决策。 投资分析：辅助投资者决策。 客户服务：提供 24/7 服务。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：根据客户数据推荐产品。 搜索和个性化：改善搜索结果和购物体验。 动态定价：根据市场需求调整价格。 聊天机器人：回答客户问题。 4. 制造业： 预测性维护：避免机器故障停机。 质量控制：检测产品缺陷。 供应链管理：优化供应链。 机器人自动化：提高生产效率。 5. 交通运输：（未给出具体应用内容） 6. 办公领域： AI 办公文件分类系统：自动分类文件方便管理。 7. 其他领域： AI 菜谱口味调整工具：根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台：帮助语言学习者纠正错误。 AI 电影剧情分析系统：分析电影剧情提供深度解读。 AI 美容护肤方案定制平台：根据用户肤质定制护肤方案。 在企业运营方面，包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询、法律文书起草、案例分析、法律条文梳理、人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域，协助评估学生学习情况、为职业规划提供建议、定制化学习内容、论文初稿搭建及审核、帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 在游戏/媒体行业，有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局、出海文案生成、语言翻译及辅助广告投放和运营、数字虚拟人直播、游戏平台代码重构、AI 自动生成副本。 在零售/电商领域，包括舆情、投诉、突发事件监测及分析、品牌营销内容撰写及投放、自动化库存管理、自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配、客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业，有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、欺诈活动风险识别检测、客服中心分析及内容洞察。

AI 绘画是一个对艺术界产生双向影响的领域： 背景：从生成艺术作品到辅助艺术创作，AI 绘画逐渐改变传统艺术面貌，艺术界的反馈也促使其显著进展。AI 技术在艺术创作中的应用改变了创作方式、审美观念和市场需求，从早期机械臂机器人到当前大语言模型，技术进步使创作质量和速度有新突破，推动传统艺术数字化和普及化。 争议：AI 在艺术创作中的应用引发讨论。人们对 AI 驱动的机器人创作和人类创作的艺术品接受程度相似，但不太愿意将机器人视为艺术家，表明其在表达情感和创造性意图方面有局限性。艺术家态度复杂，有对创新潜力的期待，也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。此外，还带来从业者职业安全焦虑和“侵权”反对之声，反映新技术对行业生态和现有法律伦理框架的挑战。 积极影响：为艺术创作提供新可能性，帮助艺术家探索新创意表达方式，提高制作效率，降低制作成本，促进艺术与观众互动，提供个性化和互动的艺术体验。 着色画： 关键词简介：中文为着色画，英文为 Coloring page。它提供基础框架，由简单线条勾勒物体或场景轮廓，留给创作者无限想象空间填充色彩和纹理，可手绘或数字格式。 艺术效果：体现在色彩丰富性、情感表达、细节和纹理突出、创意发挥等方面。 AI 绘画的关键词结构思路：包括基础描述、风格指定、色彩要求、细节强调等。 进阶玩法：可用 MJ 的 Retexture 功能或即梦参考功能，通过写提示词或垫图功能给着色画上色。 AI 绘画的关键词指南： 公式：主题+环境+气氛+灯光+色彩+构图+风格参考。 比如：可找喜欢的艺术家、灯光、颜色调色板风格，分别放到相应的关键词里。

以下是一些 AI+信息图的产品： 在 11 月 9 日至 10 日的“AI 切磋大会”现场，有众多“AI+”产品，如非遗 AI 刮刮乐、AI 3D 打印、AI 视频转绘、AI 量化交易、AI 产品设计等。 AI 玩聚摊位根据您的 MBTI 和星座生成专属鸡尾酒配方，并自动生成海报，摊主现场调制鸡尾酒。 摊位列表中的产品包括：简单高效地构建 AI+装修，AI+行业应用平台，并进行模型的训练和微调；AI+家庭教育咨询与体验服务；摄影+AI 效果叠加；AI 模型部署，使用，交流的一站式平台；团队开发的帮助普通人轻松撰写自传的 AI 应用“自传语伴”；与“成为艺术”展台合作的“AI+AR~玩转新视野”，实现 AI+AR 照片的合并。

以下是一些将文本转换为视觉的 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 6. Napkin AI：将文本内容转换为视觉图像，生成图表、流程图等，可编辑和个性化设计元素，并导出多种格式。 7. Trellis AI：能从非结构化内容中提取数据，将复杂数据源高效转换成结构化的 SQL 格式。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 此外，在软件架构设计中，以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 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。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可自动生成多种视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供架构图创建功能。 9. Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。

以下是为您提供的关于 RAG 案例的相关内容： 在商业化问答场景中，存在大模型根据知识库回复不准确的情况，如回答牛头不对马嘴、未依据正确内容回答等错误场景，这凸显了优化大模型根据知识库回答准确性的重要性，而在 AI 领域中，此优化过程称为 RAG。 RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，由检索器和生成器两部分组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统。 在案例研究中： 案例 B 中，用户查询特定研究论文中的“表格 8”及所列因变量，ChatDOC 能有效检索整个表格，包括标题和内容，准确响应查询，而 Baseline 模型未检索到真正的“表格 8”。 OpenAI 在提升 RAG 准确率方面，从 45%开始，尝试多种方法，如假设性文档嵌入和精调嵌入等效果不理想，通过调整信息块大小、嵌入不同内容部分、Reranking、对不同类别问题特别处理、提示工程、查询扩展等方法，最终达到 98%的准确率，强调了模型精调和 RAG 结合使用的潜力。