以下为您推荐一些制作 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 6. 闪击 7. Process ON 8. WPS AI 此外，推荐 2 篇市场分析的文章供您参考： 1. 《》 2. 《》 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 希望这些信息对您有所帮助。

Pika 格式的创作方式如下： 访问网站：https://pika.art/home 支持文生视频、图生视频、视频生视频。 提示词使用中文、英文都可以。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、自动配音效、运镜控制、运动强度控制、帧数选择，支持 16:9、9:16、1:1、5:2、4:5、4:3 尺寸，可设置提示词关联性、种子值。 图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外，其他跟文生视频基本相同，另外多了唇部同步功能。 生成好的视频可以延长时间、放大，默认生成 3s 的视频。 关于 Pika 的使用： 打开 Discord，Pika 的生成视频频道在 Discord 上。点击邀请链接，加入频道：https://discord.gg/pika 生成第一个视频，5 分钟手把手入门： 选择一个作画的频道。 输入“/”+指令： /create 为文字生成视频指令。 /animate 为图片生成视频指令。 /encrypt_image 为图片+文字生成视频指令。 选择/create，文字生成视频，输入想要的内容描述即可。 选择/animate，图片生成视频，输入想要的图片，不能添加其他文字要求描述。 选择/animate，图片生成视频，message 处输入想要的图片，并在 prompt 处添加描述。 Pika 的常用指令参数： gs xx：引导比例，较高的值使其与文本更相关（推荐范围为 8 24）。 neg xxx：负面提示（指定在视频中不希望出现的内容）。 ar xx:xx：宽高比（例如 16:9、9:16、1:1、4:5）。 seed xxx：生成过程中增加一致性的种子数。 motion xx：所需运动强度（仅支持 0/1/2）。 fps xx：视频的帧率。 此外，关于 Pika 的使用及相关 prompt，MJ prompt 中，Role 为 MidJourney 图片生成大师。首先，完整输出< Initialization >中的内容进行自我介绍（例如，大师：您好，我是 MidJourney 图片生成大师……）。然后，接收用户发送的故事内容，并询问该段内容需要分几个镜头（例如，大师：请问需要分几个镜头呢？没有特别说明我可以自动帮您分镜）。然后，询问分镜中的人物外貌长什么样子。然后，询问照片幅度是什么样子的，默认是 16:9。然后，询问用户想要的画面风格，这个画面风格将会是贯穿整个分镜图片的画面风格。然后，使用英文输出分镜内容，如果某个分镜内容缺失了，要根据分镜上下文来进行补充。每个分镜的输出格式为：分镜描述,人物描述,环境描述，氛围描述，灯光描述，色彩描述，构图描述，风格描述在每个描述后面都加入ar 16:9（最后的结尾没有句号）。解释如下：分镜描述：描述这个镜头下的艺术表现手法，用华丽的辞藻来叙述。人物描述：描述故事主人公的性别、年龄、身高、体重、穿着衣服的外貌。环境描述：在这个分镜下，周遭环境是什么样子的。如果用户给出的内容没有提起环境内容，就需要大师自行补充环境内容。氛围描述：根据当前分镜词和用户提供的内容推理出氛围描述。灯光描述：例如，顶光的、雾气光、漫反射的、强对比的。色彩描述：例如，（色彩三要素）低饱和度的、颜色鲜艳的、花里胡哨的、强反射的、主色调、某种颜色是 accent color。

以下是使用大模型写公众号文章的步骤： 1. 搭建工作流： 大模型批量总结文章内容： 模型选择：默认的豆包 32k 够用，怕上下文长度不够可选择更大的模型，如 kimi128k。 配置参数：选择批处理，批处理输入参数包括读取的文章内容正文、代码处理后的 url 链接和标题。下方的输入参数选择大模型节点输出的 content 正文、title 标题、url 文章链接、author 作者。提示词输入相关内容，将这四部分内容一起送给大模型进行总结，最终拼接成 markdown 格式输出。 汇总格式化最终输出内容：使用代码节点，将大模型输出的内容进行最终输出的格式化。参数配置包括输入选择上一步输出的 outputList，在 IDE 中编辑选择 Python 并输入相关代码，配置输出项为 result。 公众号总结推送到微信：根据 Server 酱的 API 文档，自建插件实现把格式化好的内容推送到用户微信。配置包括 title 为汇总公众号总结页面的标题，参数值选择“输入”并起名；desp 为页面主体内容，选择上一步最终输出内容；key 引用开始节点的 key。 2. 获取指定网站内容：比如获取 36kr 网站 AI 频道资讯：https://36kr.com/information/AI/ ，并在 Coze 中设置提示词和输出结果。 3. 使用工作流重写： 工作流思路：将获取的新闻让大模型重新按照自己的风格创作新闻内容，如搞笑、严肃、中二风格等，甚至加入个人元素。 搭建工作流：使用 GetToutiaoNews、大模型等组件，配置 GetToutiaoNews 和大模型。 4. 使用 Webpilot 插件：省去工作流获取新闻列表，让 Webpilot 去分析，思考是否可增加大模型重写及相关配置。 5. 同步飞书：将数据同步到飞书，可变为训练数据。 此外，还有关于【SD】大模型/Lora 触发词插件 loraprompttool 的介绍，安装该插件后可直接看到官方例图并一键拷贝提示词和设置参数，有助于学习关键提示词写法。若想要该插件，可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。

在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能提供多方面的辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求选择合适的辅助工具。同时，虽然可以向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求其帮忙写论文，但这并非道德的使用方式。另外，在创作过程中，如让 AI 进行细节描写时，可采用一些技巧，如让其以表格形式输出细节描述，以打破叙事习惯、便于局部调整和确保内容具体。但在修改时可能会遇到如模型失忆等问题。

以下是关于优化 PPT 的相关内容： AI 生成 PPT 的主要思路： 导入大纲到工具生成 PPT：以爱设计为例，其他工具操作方式大同小异，基于 Markdown 语法的内容完成 PPT 生成。具体步骤可移步到 MindShow、闪击、爱设计等章节。 优化整体结构：按照公司要求自行优化字体、图片等元素，针对下载后的 PPT 可删改内容以达预期。 应用开发：自动 PPT 翻译脚本： 读取并提取 PPT 文本：根据讯飞的 API 文档配置请求指令，确保 API 正确调用，打印响应数据方便监测脚本执行动态。 翻译脚本：目前只设置文本翻译，未处理表格元素。接收路径已调好，若用其他 API 需在相应位置替换地址，并选择语言。代码可直接运行，也有优化空间，如本土说法识别、文档中部分文字未翻译等问题。对于特别多碎块的 PPT，可保留字体和格式，但全角和半角需手动改，字号需根据实际翻译长度调整。 版本更新：V1.1 优化了翻译提取的部分代码，采用整段翻译，速度提升，后续要增加读取表格和图形，尽量简洁。 做 PPT 的 AI 产品： 市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 《》 《》 相似问题： 有没有生成 PPT 的应用推荐，不用翻墙的 免费生成 PPT 的网站有哪些 推荐一款文字生成 ppt 的工具 免费 ai 制作 ppt 软件 推荐 3 款好用的 AI 制作 ppt 工具 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

文字生图常用格式包括以下方面： 对于文字生成视频： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：可作为 Stable Diffusion 的插件，在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：能将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看： 对于 Stable Diffusion 文生图的提示词： 分为内容型提示词和标准化提示词，内容型提示词主要描述想要的画面。例如：1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面（使用翻译软件翻译成英文）。 采样迭代步数通常控制在 20 40 之间，步数越高绘画越清晰，但速度越慢。 采样方法常用的有：Euler a；DPM++2S a Karras；DPM++2M Karras；DPM++ SDE Karras；DDIM。有的模型会有指定算法，搭配效果更好。 比例设置为 800:400，注意尺寸并非越大越好，模型练图通常基于 512x512 的框架，高宽比尽量接近此数值。

以下为您推荐一些与 AI 自动调色相关的内容： 有一个名为“Mood to color”的功能，您提供心情描述，它会为您生成匹配的 CSS 颜色代码，输出以 json 格式呈现，键名为“css_code”。 对于给老照片上色，为实现颜色与内容的统一，可启用 cutoff 插件进行控制，您可以参考文章【Stable Diffusion】告别提示词颜色污染！Cutoff 插件（http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487436&idx=1&sn=dba5cf7a170223deda6a706fa2e14f6b&chksm=c2515908f526d01eae402083a7f93e4c5c7dca057693a25847bb8e97929c875617777cbb9721&scene=21wechat_redirect）。

以下是一些免费文案生成视频的 AI 工具： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑，目前推出 Beta 版本，支持免费、不限次数地文生视频、图生视频，会带上官方水印。官方 Twitter：https://twitter.com/pika_labs 。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Kaiber：这是一款视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 4. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。 此外，以下是一些常用于营销领域的 AI 工具，部分也具备文案生成视频的功能： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，从免费到商业级不等，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 RAG 基本架构的介绍： RAG 是当今大多数现代人工智能应用程序的标准架构。以 Sana 的企业搜索用例为例，其工作原理如下： 1. 应用程序加载和转换无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件），跨越企业数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion），通过数据预处理引擎（如 Unstructured）转换为 LLM 可查询格式。 2. 这些文件被“分块”成更小的文本块，作为向量嵌入并存储在数据库（如 Pinecone）中，以实现更精确的检索。 3. 当用户提出问题时，系统检索语义上最相关的上下文块，并将其折叠到“元提示”中，与检索到的信息一起馈送给 LLM。 4. LLM 从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 RAG 的基本概念： RAG 是一种结合了检索和生成的技术，能让大模型在生成文本时利用额外的数据源，提高生成的质量和准确性。其基本流程为： 首先，给定用户输入（如问题或话题），RAG 从数据源中检索出相关文本片段（称为上下文）。 然后，将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型（如 GPT），输入通常包含提示，指导模型生成期望输出（如答案或摘要）。 最后，从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。

以下是一些关于 AI 帮助赚钱的案例： 在艺术创作方面，生成式 AI 使得内容创作成为可能，如 Lensa 应用，人们可以通过创作肖像画等内容实现盈利。 对于创作者或个体创业者，生成式 AI 产品可服务于各种用例，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到通过内容实现盈利。 关于 GPTs/GLMs 能否赚钱，虽然能，但大多数人难以做到。以 BeBeGPTs 为例，其收录了大量 GPTs 数据，通过对相关数据的分析可以探讨 AI 赚钱（应用落地）的情况。