以下是普通人学习 AI 的一些好处： 有助于在医疗保健领域带来改变，例如医生可将文档工作交给 AI 书记员，初级医疗服务提供者可依赖聊天机器人进行分诊，加速药物开发等。 能够为在特定领域成为顶尖人才打下基础，像医学领域，需要多年的密集信息输入和实践学习，AI 学习也类似。 可以培养处理复杂情况和细微差别的决策直觉，例如在分子层面的差别处理。 了解 AI 如何在没有直接从人类获取数据的情况下，通过观察来学习和模仿人类行为，这被视为向人工通用智能迈进的一步。 需要注意的是，以上内容是基于提供的资料进行的总结和整理。

在未来如果想要更多地使用 AI ，选择苹果电脑还是 Windows 电脑取决于您的具体需求和使用场景。 苹果电脑通常具有出色的稳定性和优化的操作系统，其硬件和软件的整合度较高，对于一些特定的 AI 应用，如基于苹果生态的开发和设计工作，可能会有较好的体验。 Windows 电脑则具有更广泛的硬件选择和软件兼容性。在 AI 领域，许多专业的软件和工具在 Windows 平台上也有良好的支持。 如果您更注重系统的稳定性和一体化体验，且对苹果的生态系统有偏好，那么苹果电脑可能是不错的选择。但如果您需要更多的硬件配置选择和更广泛的软件支持，Windows 电脑可能更适合您。 最终的决策还需综合考虑您的预算、具体的 AI 应用需求以及个人使用习惯等因素。

以下是一些能够提取视频摘要的大模型： 1. InstructBLIP：基于预训练的BLIP2模型进行训练，在MM IT期间仅更新QFormer。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，能够提取灵活多样的特征。 2. PandaGPT：是一种开创性的通用模型，能够理解6种不同模式（文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位）的指令并根据指令采取行动。 3. PaLIX：使用混合VL目标和单峰目标进行训练，包括前缀完成和屏蔽令牌完成。这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。 4. VideoLLaMA：引入了多分支跨模式PT框架，使LLMs能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容，使视觉与语言以及音频与语言保持一致。 5. 视频聊天GPT：专门为视频对话设计的模型，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 6. Shikra：Chen等人介绍的一种简单且统一的预训练MMLLM，专为参考对话（涉及图像中区域和对象的讨论的任务）而定制，展示了值得称赞的泛化能力，可以有效处理看不见的设置。 7. DLP：提出PFormer来预测理想提示，并在单模态句子数据集上进行训练，展示了单模态训练增强MM学习的可行性。 8. Pegasus1：具有约800亿参数，可处理从10秒到数小时的视频内容。不仅能识别视频中的人物、物体、场景，还能理解背景音乐、对话等，并提供一系列API来满足不同的视频到文本转换需求。

修复旧照片可以按照以下步骤进行处理： 1. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。您可以参考文章。 2. 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。stableSR 是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章。 3. 切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写，以免对原图产生干扰。 4. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，可在显存不够的情况下将图片放大到足够倍数。 5. 对于复杂的照片，可先在 ps 里进行角度调整和照片裁切，然后按照上述步骤上色。若直接上色效果不佳，比如像加了黄色滤镜或年代感太强，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。比如从网上找相关照片让 AI 匹配色调，加入第二个 controlnet 控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，给简单的关键词，如“蓝天、绿树、灰石砖”。 6. 修复时必须使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。

修复旧照片可以按照以下步骤进行处理： 1. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。您可以参考文章——。 2. 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。stableSR 是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章——。 3. 切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写，以免对原图产生干扰。 4. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能在显存不够的情况下，将图片放大到足够的倍数。 5. 对于复杂的照片，如人物多、场景复杂、像素低的照片，可以先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切，然后按照上述步骤进行上色。如果直接上色效果不佳，比如像加了一层黄色滤镜或颜色指定导致画面污染严重，可以放弃人物服装的颜色指定，只给一个场景方向，让 AI 自行决定。比如从网上找一张匹配色调的照片，加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，关键词可以只给“蓝天、绿树、灰石砖”等简单的词。 6. 修复时必须要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 7. StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 8. 一个 VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。这三个文件可以在百度云盘的链接中获取。安装好之后，可以用一张从网上找的神仙姐姐的照片做测试。 需要注意的是，在修复过程中，不同的照片可能需要根据具体情况进行调整和尝试，以达到最佳的修复效果。

以下是关于生成游戏技能特效的一些信息： 音频方面：声音和音乐是游戏体验的重要部分。音效是 AI 的一个有吸引力的开放领域，已有学术论文探讨在电影中生成“现场效果音”的想法，在游戏中的商业产品尚少。例如为玩家角色生成脚步声音，传统方法存在问题，更好的方式是使用实时的生成性 AI 模型制作现场效果音，能根据游戏参数响应。 视觉效果方面：生成性 AI 可以为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型，并协助关卡设计。在营销中也有应用，在网页设计、室内设计和景观设计中也已开始使用。全面的创意努力，包括视觉、文字和音乐等，都可能被 AI 影响。例如，AI 模型可能有助于产生具有吸引力和真实感的电影海报、广告和插图。

以下是关于创作剧本的 AI 相关信息： 有一个基于资深影视制作人猫叔的专业捏剧本制作标准流程（SOP）和专业提示词制作的“剧本创作”Bot，地址为：https://www.coze.cn/s/i2aHsER3/ 。目前可能存在模型计算慢导致输出不稳定的情况，临时解决办法是等半分钟后刷新网页或重新生成，后续会优化。其创作步骤包括构建创意、用创意创作剧本大纲、基于初始剧本规划角色、规划镜头风格、写详细剧本、基于剧本创建分镜、细化重要分镜。基础构思由您提供，不喜欢创意可要求重写或补充要求。 在 AI 春晚的节目创作中，涉及制片人、图像创意、视频制作、编剧、配音和配乐、剪辑师等分工。团队通过社群临时召集，成员分工明确，形成高效的 SOP，得益于“离谱社”账号积累的素材和 AI 技术的支持完成作品。 对于 AI 短片创作，除使用 GPT4 等 AI 工具外，故事来源可包括原创（自身经历、梦境、想象等）和改编（经典 IP、名著、新闻、二创等）。编剧有一定门槛，短片创作可从自身或朋友经历改编入手，或对短篇故事进行改编，多与他人讨论故事有助于修改和进步。

以下是一些可用于撰写专利分析报告的 AI 工具和平台： 1. 专利检索与分类： Google Patents：使用 AI 技术帮助用户检索和分析专利文献。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地检索和分类专利文献，提高检索的准确性和效率。 2. 专利分析和评估： TurboPatent：使用 AI 技术进行专利文档的自动审查和分析，评估专利的授权可能性和潜在风险。 PatentBot：AI 驱动的平台，可以自动分析专利文本，评估专利的技术范围和创新性。 3. 自动化专利申请： Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，提高专利申请的效率。 PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，减少人工工作量。 4. 专利图像和图表分析： Aulive：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 AIpowered image recognition tools：用于专利文献中的图像识别和分析，提高图像处理的效率和准确性。 5. 专利趋势分析和预测： Innography：利用 AI 技术分析专利数据，提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap：AI 驱动的平台，分析专利数据和技术趋势，提供全面的专利情报和市场分析。 使用这些平台的一般步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是，AI 技术在专利审查领域的应用，可以极大地提高工作效率，减少人工工作量，提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。但在使用时，仍需仔细甄别结果。

以下是一些与电商相关的 AI 创业案例和方向，或许能为您的创业之路提供参考： 1. 创业：从零开始创立公司 给大家带来绝佳的 Prompt 以及用 ChatGPT 创立完整 SaaS 公司的流程。 详情可前往： 入库时间：2023/11/13 2. 课程：如何做一门课程 涵盖市场调研、在线网络课程、教学平台、社交媒体营销、子主题、细分领域、课程大纲、章节、推广渠道、课程脚本、文案基本要素、案例、具体方法等方面。 详情可前往： 入库时间：2023/11/13 3. 电商：带货本地生活 AI 数字人上岗，带货本地生活电商，一个月多赚 3 万。 详情可前往： 入库时间：2023/11/13 4. 电商：婴儿的四维彩超 AI 预测 大白话就是通过 AI 工具，提前把宝宝的四维彩超还原出现实中模样进行变现。 详情可前往： 入库时间：2023/11/13 5. 电商：小红书 AI 绘画变现 Ai 绘画火了好几个月了，目前变现的方式很多，分享小红书最火的三种 ai 绘画类的商品。 详情可前往： 入库时间：2023/11/13

以下是为您推荐的一些有助于学习英语的 AI 工具： 1. LingoDeer：这是一款使用游戏和互动活动来教孩子英语的应用程序。它提供各种课程，涵盖从字母和数字到更高级的语法和词汇。还具有家长仪表板，方便跟踪孩子的进度并设置学习目标。 2. Busuu：另一个流行的语言学习应用程序，提供英语和其他多种语言的课程。使用各种教学方法，包括音频课程、视频课程和互动练习。具有社区功能，可让孩子与来自世界各地的其他孩子练习英语口语。 3. Memrise：使用抽认卡和游戏来教孩子英语，提供各种课程，涵盖从基本词汇到更高级的会话技巧。具有社交功能，可让孩子与朋友和家人一起学习。 4. Rosetta Stone：语言学习程序，使用沉浸式方法教孩子英语，让孩子在自然环境中使用英语，而非通过语法规则和词汇表。具有语音识别功能，帮助孩子练习发音。 5. Duolingo：免费的语言学习应用程序，提供英语和其他多种语言的课程。使用游戏化方法让学习变得有趣，提供各种课程，帮助孩子保持参与度。 如果您想求职外企，提升英语口语能力，以下 AI 工具可供选择： 1. Speak：AI 英语学习 APP，利用世界最先进的 AI 语言学习技术，提供全面的实时反馈，提供个性化学习体验，方便随时随地练习口语。 2. Duolingo：提供游戏化的学习平台，通过 AI 辅助的教学方法，帮助学习新词汇和短语，其口语练习功能有助于练习发音和口语表达。 3. Call Annie：在发音过程中能根据发言调整表情和动作，让人感觉仿佛在和真人对话。可以随时通过视频或语音进行英语对话，是练习英语口语的好帮手。 使用这些工具时，建议结合实际的对话练习，如参与语言交换、加入英语学习小组或与母语为英语的人进行对话，同时定期复习和持续实践对于提高口语能力至关重要。