对于“AI 技术在课程设计中应用于‘现金箱管理’，课程对象是银行柜员，时长 2 小时”的需求，目前暂时没有相关的具体内容。但可以考虑以下课程设计思路： 首先，在课程开始的前 30 分钟，介绍 AI 技术的基本概念和在金融领域的应用概况，引出其在现金箱管理中的潜在作用。 接下来的 40 分钟，详细讲解 AI 技术如何优化现金箱管理的流程，例如通过智能监控系统实现对现金箱的实时监控和风险预警。 然后用 30 分钟进行案例分析，展示实际应用中 AI 技术成功提升现金箱管理效率和安全性的案例。 最后 20 分钟，组织学员进行小组讨论和交流，让他们分享自己对 AI 技术应用于现金箱管理的理解和想法，并进行总结和答疑。

ComfyUI 中的 Deforum 相关知识如下： 生图原理： Denoising UNet（去噪 UNet 结构）：ComfyUI 底层依赖 Stable Diffusion，去噪过程由 UNet 网络完成。UNet 是编码器解码器结构，能处理多尺度特征表示。在 ComfyUI 中，去噪的每个步骤通过模型推理模块实现，调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。 Cross Attention（交叉注意力）：在 Stable Diffusion 中很重要，允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件。在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现，其可视化界面可调整交叉注意力机制中的参数，如文本提示的权重，直接影响生成图像的内容。 Skip Connection（跳跃连接）：是 UNet 的核心部分，能在不同尺度之间共享特征，在 ComfyUI 的节点网络中表现为中间过程数据的流转，可查看中间生成结果并通过跳跃连接调整特定尺度上的生成效果。 Switch（切换器）：在图中代表去噪过程中不同阶段对特征流的控制，在 ComfyUI 中可通过修改模型的参数节点或自定义网络结构节点，对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 FizzleDorf 的 Deforum 指南： 这是 Automatic1111 Webui 中 Deforum 扩展的功能和设置的概述。如果在 Google Colab 中使用笔记本，可使用 。

以下是使用 AI 把小说做成视频的一般流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 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，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 在 AI 春晚的视频制作中，团队分工包括： 1. 制片人AJ：负责影片的制作管理，包括团队组建、日程安排、信息收集、资料整理、各处岗位工作缺失时及时补上等。 2. 图像创意？？：负责用 AI 生成富有想象力的角色和场景等所有出现在视频中的画面，并为每个角色赋予人物小传。 3. 视频制作？？：将做好的角色场景等图像素材进行 AI 图生文的工作，需要擅长运营工具的笔刷等控制工具，更好的契合剧本。 4. 编剧？：负责撰写剧本，包括故事情节、角色串联、人物台词等。 5. 配音和配乐？：这里涉及到背景音乐、音效、角色配音、声音克隆，用各种声音类 AI 工具捏出来。 6. 剪辑师？：负责把后期剪辑，包括镜头选择、节奏控制和音效配合。 在 8 分钟 AI 视频制作《冷湖案例》中，有以下要点： 首先很高兴参与相关活动，在制作过程中，“完成比完美更重要”。以冷湖《俄博梁纪元》AI 视频为例，视频长达 8 分半，制作陆陆续续花了一个月时间。从片头开始，镜头想法是视线聚焦到中心的圆形细胞，并保持固定，方便后续画面转场，单张 AI 图生视频的动效简单，所以分了几个图层处理，还叠加画面丰富细节。

以下是关于视频生成的相关内容： Adobe Firefly 中的视频生成： 在 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号，帮助启动流程并控制 AI 创建内容的随机性。若使用相同的种子、提示和控制设置，可重新生成类似的视频剪辑。选择 Generate 进行生成。 Adobe Firefly 中的“生成视频”（测试版）能将书面描述转换为视频剪辑。使用文本提示定义内容、情感和设置（包括摄像机角度）以指导摄像机移动并创建传达所需情绪和信息的视频，还可合并图像为视频生成提供视觉提示。 具体操作： 在 Adobe Firefly 网站上选择“生成视频”。 在 Generate video 页面的 Prompt 字段输入文本提示，也可在 Image 部分的 Upload 选项使用图像作为第一帧并为视频剪辑提供方向参考。添加图像可提供清晰视觉引导，使生成的视频更符合愿景。 在 General settings 部分可确定Aspect ratio 和 Frames per second。 Sora 原理解释： Garman 把 SORA 32 篇索引文章放到 GLMs，有啥不懂可以问它。链接：https://open.bigmodel.cn/shareapp/v1/?share_code=3MdNDUTIrkZVesAR5hPoY 从原始视频数据到模型训练再到模型生成视频的全流程包括： 数据准备：使用多种数据源，对图像和视频进行尺寸调整，包括空间上的抗锯齿双线性缩放和时间上的跳帧处理。 模型训练：基础训练阶段使用正方形图像比例进行训练，在特定数据子集上对基础模型进行微调以生成 9:16 比例的视频，采用了位置嵌入的插值和窗口尺寸的缩放。 视频生成：首先使用图像 LDM 生成单帧图像，然后运行预测模型，以生成的单帧为条件生成关键帧序列，在视频扩展时，再次调用预测模型，以两帧（捕捉方向信息）为条件生成连贯的运动。 微调与优化：对于长时间视频生成，模型在帧预测任务上进行联合训练，在推断阶段优化目标是加快小批量图像生成的速度。 模型初始化：由于视频数据集规模相对较小，从预训练的图像模型（如 ViT）初始化视频模型，以促进更有效的训练。

以下是关于文生视频的相关信息： “文生视频”通常指使用人工智能技术将文本内容转换成视频的服务。以下为您推荐一些国内外的相关产品： 1. Pika：一款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：若您熟悉Stable Diffusion，可安装这款最新插件，能在图片基础上直接生成视频，它是由Stability AI开源的video model。 3. Runway：老牌AI视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需注意其是收费的。 4. Kaiber：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。 以上工具适用于不同场景和需求，您可根据自身情况选择。更多文生视频的网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 Sora的应用广泛，包括文生视频、图生视频、视频反推、视频编辑、视频融合等。其模型推理策略中，文生视频时，喂入DiT的是文本embedding+全噪声patch；视频编辑类似SDEdit的做法，在视频上加部分噪声而非全是噪声，然后逐步去噪；图生视频、视频反推、视频融合时，喂入DiT的是文本embedding（可选）+特定帧用给定图片的embedding+其他帧用全噪声patch。 文生视频是AI生成视频中最直接的方式，通过输入提示词让PixVerse生成视频。这种方式简单快速，但需要您对提示词有深入了解，能准确描述画面内容。提示词的基本规则可参考：。为方便创作，还提供了灵感分镜、风格选择等功能帮助您更快掌握文生视频。

Mac 有 Chat GPT 客户端，以下是相关信息： 下载地址： persistent.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 或者：https://waytoagi.feishu.cn/file/I58PbrukKoXYdVxEF0EcY9SXnBf 下载不了可以用百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1jFZ5uBClqP0T1IOKQLW5HQ?pwd=hmbe 提取码：hmbe 或者：https://persistenNt.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 使用条件： 需要苹果芯片的 mac。 内测用户（非内测用户使用指南： ）。 macOS 12.6.8 M1 芯片不兼容，系统版本 MacOS 14 及以上。 提前下载使用 ChatGPT Mac 桌面客户端的办法（需要有 ChatGPT 付费账号，以及网络技术基础）： 以 ProxyMan 为例： 登录一次以触发 API 调用。 对 ChatGPT 的 App 启用 SSL 代理（需要配置好 ProxyMan 证书）。 再登录一次以触发 API 调用。 然后右键点击 ab.chatgpt.com/v1/initialize 选择本地映射，并将所有的 false 替换为 true。 再尝试一次，你就应该能顺利登录了。 详细版图文教程：

以下是关于 ComfyUI 的配置方法： 硬件配置： 相比 WebUI，ComfyUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快。最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上。如果电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那玩 webui 和 ComfyUI 也没问题。配置上不封顶，根据自己的需求和预算来即可。 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）。 环境安装： 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 。

Dify 有以下使用方式和相关信息： 使用方式： 云服务版本：直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 部署社区版：开源，可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用无限制。部署前提条件为 2 核 4G 云服务器一台（约 159 元），本地也可部署，但较折腾。 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档，并编写良好描述。 配置索引方式：提供三种索引方式（高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式），根据需求选择，如需要更高准确度可选高质量模式。 集成至应用：将数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式持续优化和迭代，定期更新知识库。 特点： 是开源的大模型应用开发平台，结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求，开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为个人研究、创业团队、企业等提供支持和工具。 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，个人研究推荐单独使用 Dify，企业级落地项目推荐多种框架结合。

目前没有直接针对禁止大模型输出英文的明确方法。但以下相关知识可能对您有所帮助： 在大语言模型的设置方面，通过配置一些参数可以获得不同的提示结果。例如，调整 Temperature 参数，值越小模型返回越确定的结果，值越大可能返回更随机的结果；Top_p 用于控制模型返回结果的真实性，值低利于获取准确事实答案，值高可得到更多样化答案；Max Length 可控制生成的 token 数；Stop Sequences 能阻止模型生成 token；Frequency Penalty 可减少响应中单词的重复。 关于大模型的安全问题，目前主流让 AI 助手不回答危险或有害内容的方法有：在预训练阶段对模型的预训练数据进行过滤，但此方法可能因数据关联性导致效果有限；通过让模型与人类的价值观进行对齐，如 ChatGPT 的早期版本 GPT3.5 由 GPT3 对齐而来，遵循 helpful、honest、harmless 原则确保输出的无害性和真实性。

以下是作为负责销售业务的一线人员可能遇到的三个问题及解决建议： 问题一：如何从不同来源的复杂数据中准确提炼关键信息生成详细报告？ 解决建议： 1. 明确进行数据分析的目标，确定是理解业务、优化业务还是预测未来。 2. 全面收集整理与清洗相关数据，包括销售数据、客户反馈、财务报告等，通过公司的数据库、营销工具、调查问卷等方式收集，并做简单的数据清洗。 3. 让 ChatGPT 学习相关数据的含义和用法，输入不同来源的数据，如销售额、销售量、客户满意度、市场份额、竞争情况、营销费用等。 问题二：怎样根据数据分析得出能有效指导业务的重要结论？ 解决建议： 1. 借助 ChatGPT 生成的结果，深入分析不同来源的数据。 2. 从提高销售额和市场份额的营销策略和活动方面，如考虑降低产品价格、提供更好服务、优化产品设计和功能、加大市场推广力度等。 3. 关注影响客户满意度和忠诚度的因素，如产品质量、服务质量、品牌形象、价格竞争力等。 4. 重视影响财务报告的因素，如销售额、毛利率、净利润、营销费用占比等。 问题三：如何根据汇报对象的身份对营销报告进行恰当的可视化调整？ 解决建议： 1. 报告内容可涵盖销售趋势、客户分析、竞争分析、市场细分、营销效果评估等方面的信息。 2. 针对下属，报告重点可放在具体业务执行和改进措施上。 3. 对于跨部门平级，强调合作与资源协调方面的内容。 4. 向领导汇报时，突出关键指标和整体战略方向的成果与问题。