以下是一些根据视频脚本生成短视频的工具： 1. ChatGPT（https://chat.openai.com/）+剪映（https://www.capcut.cn/）：ChatGPT 可生成视频小说脚本，剪映能根据脚本自动分析出视频所需的场景、角色、镜头等要素，并生成对应素材和文本框架，能快速实现从文字到画面的转化，节省时间和精力。 2. PixVerse AI（https://pixverse.ai/）：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory（https://pictory.ai/）：AI 视频生成器，用户无需视频编辑或设计经验，提供文本描述即可生成相应视频内容。 4. VEED.IO（https://www.veed.io/）：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，可帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway（https://runwayml.com/）：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。

要让 AI 画全身照，可以参考以下方法： 1. 准备训练集：给人物炼 lora 首先就是训练集的准备，越清晰质量越高的就越好，特别是脸部。有条件的话可以准备一台尼康，为对象拍上一组写真，因为训练集的好坏直接决定了最后 AI 的出图效果。挑选照片时，尽量不要有物体遮挡脸部；尽量不要有太大的透视，以免影响 AI 对人物身体比例的判断；尽量包含面部特写、半身照、全身照、正面、侧面、背面等不同的视角，这样可以让 lora 比较立体。对于画面内容太杂乱的照片，可以把多余的部分去掉，让人物出现在画面主体位置，以免影响 AI 识别。推荐一个可以批量裁图的网站 https://www.birme.net/?target_height=768，设定好尺寸，调整画面位置后直接导出。 2. 人物的距离选择： 全部身体：通常是将被摄者的全身拍摄在画面中，可以突出被摄者的身体线条和服装风格。咒语关键词：Full length shot。生成思路：全部身体的年轻女孩。生成咒语：young girl,full length shot,ar 16:9

以下是一些开源的短视频制作软件或网站： 1. ChatGPT（https://chat.openai.com/）+剪映（https://www.capcut.cn/）：ChatGPT 可生成视频小说脚本，剪映能根据脚本自动分析出视频所需场景、角色、镜头等要素，并生成对应素材和文本框架，可快速实现从文字到画面的转化，节省时间和精力。 2. PixVerse AI（https://pixverse.ai/）：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory（https://pictory.ai/）：AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 4. VEED.IO（https://www.veed.io/）：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway（https://runwayml.com/）：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 此外，境内深度合成服务算法备案清单（2023 年 6 月）中也有相关信息供参考： 1. 快手短视频生成合成算法：服务提供者为北京快手科技有限公司，应用于快手（APP）的短视频制作场景，利用生成模型对用户上传图片、视频进行属性编辑或风格转换，生成图片、视频。备案编号为网信算备 110108413760701220011 号。 2. 百度文生图内容生成算法：服务提供者为北京百度网讯科技有限公司，应用于文心一格（网站）的图像生成场景，利用图文匹配神经网络模型和扩散生成模型，生成与输入文本语义一致的图像。备案编号为网信算备 110108645502801230019 号。 3. 百度 PLATO 大模型算法：服务提供者为北京百度网讯科技有限公司，应用于小侃星球（APP）的对话生成场景，基于飞桨深度学习框架和对话语料训练的对话模型，生成开放域的文本回答。备案编号为网信算备 110108645502801230027 号。 4. 剪映特效算法：服务提供者为北京抖音信息服务有限公司，应用于西瓜视频（APP）、轻颜（APP）、剪映（APP）、抖音短视频（APP）等的图像、视频生成场景，基于人像理解技术和视频剪辑技术实现对用户上传图片或视频的渲染处理与格式转换，生成编辑处理后图像或视频。备案编号为网信算备 110108823483901230015 号。

以下是将超大文档分割成 20 万字以内小文档的相关知识： 文档分块的重要性： 1. 提高检索效率：避免返回大量无关信息，更精确地定位用户所需。 2. 适应模型输入限制：确保能将相关信息输入到模型中，不超出其处理能力。 3. 提升回答质量：帮助大语言模型更集中地理解和回答特定问题。 4. 优化向量表示：得到更精确的向量表示，提高检索准确性。 创建知识库并上传文本内容时的分段设置： 1. 上传方式：支持本地文档，包括.txt、.pdf、.docx 格式，每个文件不大于 20M，一次最多上传 10 个文件。 2. 分段方式： 自动分段与清洗：系统自动分段，并按默认预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度，以及文本预处理规则，如替换连续空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址。 智能问答中的文档分割： 每篇文档会拆分成多个片段，每个片段由三部分拼接而成： 1. Title：本篇文档的题目。 2. Headings：当前段落所属的标题及其祖先标题。 3. Content：由正文、表格、列表、代码块等组成，每个片段拼接后的长度不能超过 512 个字符。

以下是从学术上对“通用人工智能（AGI）时代已经到来”的论证： 从机器之心的进化角度来看： 1. 数据方面：ImageNet 数据集的大小已接近人从出生到大学毕业视觉信号的数据量，Google 公司创建的新模型相关数据集大小可与人一生所获取的数据量媲美。 2. 算力方面：人工神经网络与人脑的大小虽有差距，但在某些哺乳动物面前已具竞争力。每花一美元所能得到的计算能力呈指数级增长，大规模基础模型所用到的计算量每 3.5 个月就会翻番。且随着时间推移，该领域的资金、资源增加，人才涌入，会开发更好的软件和硬件。同时，物理学的限制同样约束人脑能力极限，所以 AGI 可以实现。 从多模型机制和参考框架的角度： 1. 多模型机制：新皮层由数以万计的皮质柱组成，通过投票使多模型设计发挥作用。智能机器的“大脑”也应由许多几乎相同的元素组成，并连接到各种可移动的传感器。 2. 参考框架：大脑中的知识储存在参考框架中，机器也需要学会世界的模型及相关信息的表示。 从通用化的原因来看： 1. 如同通用电脑战胜专用电脑，通用电脑成效比更好，促进技术进步，更多努力用于加强受欢迎的设计和支持其生态系统，导致成本降低和性能提升，这是算力指数式增长的基本驱动力。 2. 机器智能的一些重要未来应用，如 Elon Musk 希望的通用智能机器人探索火星，需要通用方案的灵活性，因为它们要处理无法预料的问题并设计新颖的解决方案，而专用的深度学习模型无法做到。 周鸿祎认为，从最近技术的进步来看，AGI 时代大概在两三年就会到来，通用人工智能比大模型对社会和世界的影响更大。不拥抱 AI 的个人可能会被会 AI 的人取代，不拥抱 AI 的公司会被淘汰。

以下是关于改写 SQL 的相关内容： Claude 官方提示词：包括作为专家研究助理，通过引证支持回应获取文档内容相关问题的答案，先找出文件中最相关引语并按编号打印，然后按特定格式回答问题并在相关句子结尾引用引语编号。同时还有将日常语言变成 SQL 查询语句的相关提示。 数据库：以记录日常开支的 Bot 为例，介绍通过自然语言与 Bot 交互来插入或查询数据库中的数据，在 Prompt 中操作数据表时需明确操作和涉及字段、添加数据表、进行调试和查看已存数据。 ChatGPT 助力数据分析：流程包括限定 SELECT SQL 语句、提供表结构信息、校验生成的 SQL、根据数据维度选择不同 prompt 进行数据分析以及注意结果数据的处理。

以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有以下几个知名的 text2sql 项目： SQLNet：一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。 Seq2SQL：一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。 Spider：一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战。

以下是使用 AI 做视频挣钱的一些方法和步骤： 使用 GPT 和 Pika Labs 制作未来战争游戏预告片 1. GPT 内容创作 目的是做个未来战争游戏的预告片，先让 GPT 写出视频内容。 细化每个分镜需要的内容。 提炼个响亮的名字。 生成宣传片朋友圈宣传文案。 具体操作： 让 GPT 生成视频内容。 给宣传片起个响亮的名字。 让 GPT 写出分镜需要的画面。 确定画面后到 Pika Labs 生成。 2. Pika Labs 文本生成视频 被网友评价为：目前全球最好用的文本生成视频 AI。 功能：直接发送指令或上传图片生成 3 秒动态视频。 费用：目前内测免费。 操作步骤： 加入 Pika Labs 的 Discord 频道：在浏览器中打开链接，点击加入邀请 https://discord.gg/dmtmQVKEgt 。 在 generate 区生成：左边栏出现一只狐狸的头像就意味着操作成功了，如果没成功点开头像把机器人邀请至服务器。接着在 Discord 频道的左侧，找到"generate"子区，随便选择一个进入。 生成视频：输入/create，在弹出的 prompt 文本框内输入描述，比如/create prompt:future war,4K ar 16:9，按 Enter 发送出去就能生成视频了。本地图片生成：输入/create，在弹出的 prompt 文本框内输入描述，点击“增加”上传本地图片，就能让指定图片生成对应指令动态效果。喜欢的效果直接右上角点击下载保存到本地。如果对生成的视频不满意，如图像清晰度不够高或场景切换不够流畅等，可以点击再次生成按钮，系统会进一步优化生成的效果。 利用 AI 制作美妆带货短视频 1. 用 ChatGPT 生成短视频选题文案 表明身份+描述需求+回答要求，以美妆行业为例展开。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案 将需求与框架结合，让 ChatGPT 为您生成短视频文案。 3. 生成虚拟数字人短视频 第一步：打开网站（要科学），如 https://studio.did.com/editor 。 第二步：输入内容选项，在右侧的文字框里面输入从 ChatGPT 产生出来的内容，还可以换想要的头像，选择不同的国家和声音。 第三步：内容和人像都选择好了之后，点击右上角的 Create Video ，等待生成。 数字人视频生成好了，接下来只需要结合产品做讲解即可发布去做视频带货。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在使用 AI 做视频挣钱的道路上取得成功！

人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看，人工智能始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，如专家系统，但因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前，深度学习被发现有效，且随规模扩大预期改善，我们持续增加相关资源投入。未来，人工智能模型将作为个人助理执行特定任务，如协调医疗护理，还将帮助构建更好的下一代系统，在各领域取得科学进展。 产业方面，人工智能是引领科技和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济融合，改变生产模式和经济形态，对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）。我国人工智能产业近年快速发展，形成庞大市场规模，伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。 总之，智能时代的曙光带来了历史性发展机遇，也带来复杂高风险挑战，但潜在正面影响巨大，未来将实现巨大繁荣。

人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看，人工智能始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，如专家系统，但因方法局限出现“人工智能寒冬”。后来，计算资源更便宜、数据更多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前，深度学习被发现能有效学习任何数据分布，计算能力和数据量越大，解决难题的能力越强。未来，人工智能模型将作为个人助理执行特定任务，帮助构建更好的下一代系统，在各领域取得科学进展。 产业方面，人工智能是引领科技和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济融合，改变生产和经济形态，对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）。我国人工智能产业近年快速发展，形成庞大市场规模，伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，需完善产业标准体系。 总之，智能时代的曙光带来了历史性发展和高风险挑战，但潜在正面影响巨大，未来将带来巨大繁荣。