在 Coze 中，提示词优化节点的相关信息如下： 这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可以加入它进行优化。参数很简单，只有一个要优化的提示词。 以文生图提示词“1 girl in real world”为例进行试用，优化后添加了很多具体信息，如在带着好奇心看书、环境中有阳光、色彩搭配的特点。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面，“in real world”控制效果比“realistic”好。 此外，Coze 还涉及其他节点，如智能抠图、画质提升等。在复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目时，工作流分为新建工作流、导入核心流程、设置节点等步骤，包括选择翻译的源语言和目标语言、选择大模型、配置反思优化的提示词等。

文字转语音方面的相关信息如下： 在游戏《神谕》中，ChatGPT 返回的中文文字通过 TTS 服务选择合适的声音播放出来，使用的是内部自研的 TTS 及代码平台。功能简述为让游戏开发者把文本直接转成语音。 在线 TTS 工具推荐： Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种应用程序使用，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，是一套服务，提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供自定义的语音模型。 Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 语音转文字推荐 OpenAI 的 wishper，相关链接： https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax 。此项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 在 WaytoAGI 的工具网站（https://www.waytoagi.com/sites/category/50 ）上还有一系列推荐。请注意，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的一些图片和视频处理应用： Runway：具有文生视频、Prompt+图像生成视频、无 Prompt 直接图片转视频等功能。支持 motion 控制和运镜调节，还提供 30 多项图片、视频处理能力，如 Inpainting 视频修复、Motion Tracking 视频主体跟随运动、Remove Any Background 删除视频元素/背景、3D Texture 生成 3D 纹理等。近期控制台上线了 Watch 模块，可查看官方精选的创意案例。 AiLogoArt：将您的 Logo 融入 AI 生成的图象中，能在几分钟内获得专业品牌图片。 PlainScribe：可将大文件转录为完美的文本，上传文件处理完成后可搜索文本或下载 CSV 文件，适用于各种大文件，有灵活的按需付费模式。 RIX：面向开发者的人工智能搜索引擎，可使用 Web 搜索模式查找最新信息或切换到 GPTknowledge 模式获得预先训练的知识即时答案，还能通过流行网站快捷方式简化搜索。 Magic Clips：能让人工智能挑选出录制的最佳时刻，并转化为适合媒体的短视频片段，可添加字幕。 以下是一些从事相关工作的人员： yangzec：学习多模态 AI 的使用和开发应用 凯叔 AI：插画设计 清墨.SALEX：日常工作 above：批量作图 ehhe：绘画，视频，人像，电商背景图 kone：AI 商业应用 xman：自媒体创作 Alan：绘画和视频处理 在野：视频创作 tang：照片处理等 阿鲁：生产 大大大松树：视频工作流 BigPeng：好玩 冻奶味：工作+娱乐休闲 Lily：视频和电商，写真 tim：能用在生产中 木兰：广告推广素材制作 吴：电商 马化腾：Ai 绘画 蔡徐坤：Ai 视频，Ai 绘画，Ai 音乐 吴林林：爱好，家人做写真 初尘：文生视频，做自媒体 ning：工作流

以下是人工智能的一些最新信息： 神经网络研究在 2010 年左右开始有巨大发展，ImageNet 大型图像集合催生了相关挑战赛。 2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降，2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。 从 2015 年到 2020 年，神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中陆续实现人类水平准确率。 过去几年大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功，得益于大量通用文本数据。 OpenAI 通用人工智能（AGI）的计划中，原计划 2026 年发布的 GPT7 因埃隆·马斯克的诉讼被暂停，计划 2027 年发布的 GPT8 将实现完全的 AGI。GPT3 及其升级版本 GPT3.5 是朝着 AGI 迈出的巨大一步。

以下是关于免费语音转文字的相关信息： 免费的会议语音转文字工具通常有使用时间限制，超过免费时间可能需要付费。以下为您推荐几款工具： 1. 飞书妙记：飞书的办公套件之一，网址为 https://www.feishu.cn/product/minutes 。 2. 通义听悟：阿里推出的 AI 会议转录工具，网址为 https://tingwu.aliyun.com/home 。 3. 讯飞听见：讯飞旗下智慧办公服务平台，网址为 https://www.iflyrec.com/ 。 4. Otter AI：转录采访和会议纪要，网址为 https://otter.ai/ 。 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。 另外，语音转文本（Speech to text）方面： 1. 语音转文本 API 提供了基于开源大型v2 Whisper 模型的转录和翻译两个端点，可用于将音频转录为任何语言或翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB，支持 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm 等输入文件类型。 2. 对于默认情况下 Whisper API 仅支持小于 25MB 的文件，若音频文件更长，需将其分成小于 25MB 的块或使用压缩后格式，可使用 PyDub 开源 Python 软件包来拆分声频文件，但 OpenAI 对其可用性或安全性不作保证。 3. 您可以使用提示来提高 Whisper API 生成的转录质量，例如改善特定单词或缩略语的识别、保留分段文件的上下文、避免标点符号的省略等。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容： 脑机接口的应用实例： 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统，能够通过脑电波操作机器人执行任务，并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大，未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理： 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容，如音频、文本、视频，AI 能加速消化过程，提高学习主动性，且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标，极端情况下自己借助知识干活，或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务，如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景，目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细信息： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势： 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 生态没有 webui 多（常用的都有），但也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署： 电脑硬件要求： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，但功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验，个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并安装所需要环境： 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装步骤： 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 快捷键：未提及。

以下为您介绍一些 AI 教育软件或者平台： 对于中学生学习 AI： 建议从编程语言入手，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，也可以探索面向中学生的平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等）以及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等，尝试用 AI 技术解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考其对未来社会的影响。 100 个 AI 应用中的相关平台： 500px 摄影社区：AI 摄影比赛平台，利用图像识别、数据分析技术，举办摄影比赛，展示优秀作品。 Logic Pro X 教学软件：AI 音乐制作教学平台，运用机器学习、音频处理技术，为用户提供个性化教学服务。 鲁班到家 APP：AI 家居维修服务平台，通过数据分析、自然语言处理技术，为用户推荐附近维修人员。 雪球财经 APP：AI 金融投资教育平台，借助数据分析、自然语言处理技术，为用户提供个性化金融投资教育服务。 AI 在教育领域的应用： 个性化学习平台，如 Knewton 平台，利用算法和大数据分析跟踪学生学习进度，诊断难点，提供个性化建议和资源。 自动评估领域，如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，通过自然语言处理技术批改作文和开放性答案题。 智能辅助教学工具，如 Google 的 AI 教育工具 AutoML，创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）方面，如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并获得反馈。

大模型通俗来讲，是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，从而能够理解自然语言，并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 在大模型中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会被数字化形成词汇表，便于计算机处理。为让计算机理解 Token 之间的联系，还需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。 大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 所谓的大模型，简而言之就是拥有庞大参数数量的模型，通过处理和理解海量数据，能够胜任一系列复杂的任务。大模型强大的原因在于庞大的参数数量和大量的数据，参数帮助模型更深入地理解和生成数据，大量数据是学习的基础，使其能掌握丰富的知识和技能。

以下是一些做视频可能用到的 AI 工具及相关流程： 工具方面： Pika Pixverse Runway SVD 流程方面： 1. 故事构思：确定您要讲述的故事，可以是原创（基于自身或周围人的经历、梦境、想象等），也可以是改编（经典 IP、名著、新闻、二创等）。多与他人讨论故事，不断修改完善。 2. 剧本写作：短片创作篇幅较小，情节和角色相对简单，可从自身经历或短篇故事改编入手。不断实践并总结经验。 3. 图像生成：使用 AI 工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）根据小说内容生成角色和场景的视觉描述，并创建相应图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成编辑后，输出最终视频并在所需平台分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同。同时，AI 工具的可用性和功能可能会变化，建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。