以下是一些文本生成短视频的工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可生成视频脚本，剪映能根据脚本自动分析并生成视频所需要素和框架，实现从文字到画面的快速转化。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持多模态输入转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容，无需视频编辑经验。 4. VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助用户从图像制作视频并规划内容。 5. Runway：能将文本转化为风格化视频内容，适用于多种场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 此外，还有以下文字生成视频的 AI 产品： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作且支持视频编辑。 2. SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 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。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多文生视频的网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能够帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。通过 ChatGPT 生成文案，复制到支持 AI 文字转视频的工具内，可实现短视频自动生成。腾讯智影有数字人播报功能，手机版剪映有图文成片功能，这类工具让大众生产视频更轻松。

以下是关于学习 AI 开发的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么，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，您将找到一系列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。 6. 逐步学习和开发： 真正的实践中，按照项目规划，学习一个 POC，将其应用到大项目中；再学一个 POC，再运用。 当遇到错误的时候，复制错误信息，复制相关的代码，扔给 AI 让它找错误并修复。如果用可以识图的 claude 或 GPT4o，截图+错误信息+代码三件套会非常好用。 遇到问题时，找文档（您可以让 GPT 给您文档链接，或者问 perplexity），或者去 stackoverflow 上找答案（注意回答和评论的日期）。然后，把文档或找到的答案提供给 AI，让它基于这些信息再来帮您修复。 如有可能，找一个老师傅随时为您提供支援。

以下是关于视频理解模型 Vidu 的提示词相关信息： Vidu 全球上线，Web 端访问：https://www.vidu.studio/ 。它具有极速生成、动漫风格、角色可控、精准理解、大片质感等特点。为保证更好的画面效果，丰富准确的提示词很重要。 Vidu Prompt 关键词中的拍摄及动作方式包括： 延时（Timelaspe） 水下摄影（Underwater Photography） 第一人称视角（FPV） 俯视（Overhead） 手持（Hand held） 特写（Close up） 生长（Grows） 爆炸（Explodes） 粉碎（Shatters） 这些示例只是起点，您可以自由探索和创新，发挥想象。

对于无编程基础的人学习 AI 工具的使用，以下是一些建议： 1. 从编程语言入手：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续学习 AI 打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验其应用场景。也可以探索面向大众的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等），以及其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考其对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 另外，在借助 AI 学习编程方面，要打通学习与反馈循环。比如从“Hello World”起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS），先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。遇到问题时采取复现、精确描述、回滚的步骤。同时要记住，AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。 如果您对 Python 和 AI 的相互调用感兴趣，Python 就像哆拉 A 梦，拥有丰富的标准库，还可以通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新的工具。OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。

以下是系统化学习 AI 技术的方法： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，找到一系列为初学者设计的课程。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。特别推荐李宏毅老师的课程。 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），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作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 如果您想偏向技术研究方向： 1. 数学基础：掌握线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：熟悉监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：了解神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：掌握语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：熟悉图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：关注大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：进行论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您想偏向应用方向： 1. 编程基础：掌握 Python、C++等。 2. 机器学习基础：熟悉监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：学会 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：深入自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：做好数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：掌握模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：参与项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

利用 AI 实现爬虫可以参考以下步骤： 1. 在 Colab 中抓取网页的正文内容，需要使用 Python 的 requests 库获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 2. 首先要确保在 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果未安装，可以使用“!pip install beautifulsoup4 requests”命令进行安装。 3. 然后使用相应的代码抓取并解析指定的网页内容。但需注意，微信公众号文章可能有特殊的反爬措施，代码可能需要根据实际情况调整。比如提取正文内容的部分（即 soup.find 那一行）可能要根据实际的 HTML 结构进行调整。若文章有反爬虫机制，可能还需进一步处理，如设置请求头模拟浏览器访问等。 4. 运行代码时，先复制安装库的命令并运行，然后点击左上方“+代码”按钮，新建一个新的代码块，再复制后面的代码并运行。 5. 在和 AI 配合写代码的过程中，若遇到 Bug，可以直接将问题报给 ChatGPT，然后把 ChatGPT 给出的结果粘贴回去（若还不行，就反复调试）。 另外，在许多情况下，我们只需给 AI 下达明确的命令来完成一次性任务，例如制作一个简单的 Chrome 插件、编写脚本、或创建 Python 爬虫。但当 AI 满足了简单需求并获得正反馈后，期待会提高，此时需要了解 AI 编程的边界和限制。比如优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用；对于 API 功能，先找现成的开源工具，然后考虑付费服务，都找不到现成方案时才考虑自己编程。毕竟，人生苦短，能不编尽量不编。如果真要编写，也要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。

利用 AI 绘画可以参考以下方法： 关键词简介：着色画是未上色原稿，由简单线条勾勒物体或场景轮廓，可手绘或数字格式，为创作者提供填充色彩和纹理的空间。 艺术效果介绍：包括色彩丰富性、情感表达、细节和纹理突出以及创意发挥等方面。 AI 绘画的关键词结构思路： 基础描述：定义画面基本元素，如“a beautiful and cute princess”。 风格指定：指定艺术风格，如“line art”或“flat illustration”。 色彩要求：指定特定色彩效果，如“black and white color matching”。 细节强调：强调线条粗细变化，如“changes in line thickness”。 进阶玩法： 用 MJ 的 Retexture 功能，通过写提示词或垫图功能给着色画上色。 用即梦参考功能，通过写提示词或垫图功能给着色画上色。 AI 绘画为艺术家带来了前所未有的创作可能性，改变了传统艺术创作的灵感获取方式。通过机器学习算法分析大量艺术作品和图像数据，能快速生成新的艺术作品，为艺术家提供无限可能性，成为创作工具和灵感来源，促使他们不断探索和突破艺术边界。 从语言学角度研究 AI 艺术，提示词像“咒语”，与自然语言有众多差异性，如强目的性、强精确性、强变异性、强符号性和探索本能。语言驱动的画笔是概念的画笔，描绘观念的织体，但目前还未找到合适画布。AI 生成式空间计算的使命是创造生命体验，未来将带来全新的艺术形态。

以下是关于如何学习 AI 工具使用的全面指导： 一、使用 AI 工具学习外语 1. 语言学习应用 Duolingo 功能：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。 使用方法：下载应用，选择要学习的语言，按照课程指引学习。 Babbel 功能：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，重点在于实际交流所需的语言技能。 使用方法：注册账户，选择语言课程，按照学习计划学习。 Rosetta Stone 功能：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。 使用方法：注册并选择学习语言，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 2. AI 对话助手 ChatGPT 功能：可用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。 使用方法：在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant 功能：支持多种语言，可用于日常对话练习和词汇学习。 使用方法：设置目标语言，通过语音命令或文本输入与助手互动，练习日常用语。 二、中学生学习 AI 的建议 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 三、使用 AI 学习外语的方法建议 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 通过这些 AI 工具和方法，可以有效地学习一门外语，提升语言能力。坚持使用，并结合实际交流，不断进步。

以下是一些专门针对代码的 AI 产品： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助提高编程效率。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，具备行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等帮助软件开发人员。 生成性 AI 作为程序员的助手是最早的应用之一。模型在大量代码库上训练，在程序员编码时给出建议，效果出色。但编程中正确性至关重要，如研究发现 40%的 AI 生成代码包含漏洞，用户需在生成足够代码提升生产力和保证正确性间找到平衡。Copilot 帮助提高了开发人员生产力，但增长在 2 倍或更少范围内。 对于不会代码的朋友，学习 Python 和 AI 相互调用可在 20 分钟内完成以下任务：完成简单程序、爬虫应用抓取公众号文章、完成 AI 应用为公众号文章生成概述。Python 拥有标准库，可通过 pip 工具和 GitHub 平台获取更多功能。OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用服务，通过 OpenAI API 提供更灵活服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同，可根据需求选择最适合的工具。

以下为您介绍一些关于动物开口说话、对口型的 API 相关信息： 即梦 AI： 对口型功能是即梦 AI 「视频生成」中的二次编辑功能，现支持中文、英文配音。 目前主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成，为用户的创作提供更多视听信息传达的能力。 可上传包含完整人物面容的图片，进行视频生成，待视频生成完成后，点击预览视频下的「对口型」按钮，输入台词并选择音色，或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持语言：中文（全部音色），英文（推荐「超拟真」内的音色）。 技巧：上传写实/近写实的人物单人图片，目前不支持多人物图片对口型；输入 prompt，选择参数，点击生成视频，尽量确保人物无形变等扭曲效果；确保人物生成的情绪与希望匹配的口型内容匹配；在生成的视频下方，点击【对口型】；输入或上传需要配音的内容，注意视频生成时长和配音试听时长尽量对齐，点击生成；先对口型，再超分补帧。 快手可灵 AI： 快手旗下可灵 AI（Kling AI）新增对口型功能，全面开放 API，并支持创意圈发布作品。 希望以上内容对您有所帮助。