以下为您推荐一些图片转视频的 AI 工具及相关方法： 1. Pika、Pixverse、Runway、SVD：可以通过抽卡的方式为您生成视频，您可以根据不同的图片和需求选择使用。 2. 方法 1：使用 Midjourney 垫图加上描述出图，然后利用视频工具将图片转换成视频。您需要下载素材项里的深度图，在 Midjourney 官网（https://www.midjourney.com/）上传深度图。如果生成的图片有黑边，可通过 PS 用创成式充填处理。 3. 方法 2：使用 Dall E 直接描述出图，再借助视频工具转成视频。 4. 方法 3：在 SD 的 controlnet 中上传原图，选择深度，文生图后将生成的图片放在 AI 视频工具中进行视频生成。您还可以参考： 以及 dreamina（https://dreamina.jianying.com/aitool/video/generate）

目前较为先进的提示词技术包括以下几种： 1. 思维链（Chain of Thought, CoT）：能够引导 AI 进行更深入的分析、探索多种可能性，并处理复杂的推理任务。 2. 思维树（Tree of Thoughts, ToT）：可以应对复杂的商业问题，充分利用 AI 的潜力。 3. 思维图（Graph of Thoughts, GoT）：帮助 AI 处理复杂推理。 4. 自生成上下文学习提示（SelfGenerated In1context Learning Prompt）：核心在于自动生成示例，辅助模型更准确地理解和处理信息，输出更丰富和精准的内容。 5. 分解提示（Decomposed Prompting）：把复杂任务或问题分解成更小、更易于管理和理解的部分，分别处理以提高模型执行指令的准确性。 6. 助产式提示词（Maieutic Prompting）：灵感来源于苏格拉底的助产术教育模式，强调通过提问而非直接给出指令的方式来引导思考和学习。 7. 元提示（Meta Prompting）：通过元模型向各个领域的专家模型发起咨询，获取深入的见解和知识。 8. 演绎验证（Deductive Verification）：避免在使用 CoT 推理过程中出现逻辑漏洞和缺少逻辑推理链条的问题，确保推理过程合理且连贯，提高推理结果的可靠性。 9. CCoT：通过正反力矩的机制，指导模型识别正确与错误，方法简洁直观。 10. PoT：是思维链技术的衍生，特别适用于数值推理任务，引导模型生成一系列代码，通过代码解释器工具进行最后运算，提升模型在数学问题求解上的表现。

智能体是建立在大模型之上的，其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力，能通过大量数据学习，获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力；具有灵活性，可适应不同任务和环境；具有泛化能力，能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，这通常涉及精确的提示词设计，提示词直接影响智能体的表现和输出结果。 在介绍智能体的基本概念后，可以基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等）动手实践制作智能体。具体步骤为： 1. 点击“浏览 GPTs”按钮。 2. 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 3. 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 4. 开始调试智能体并发布。智能体的开发是不断学习和进步的过程，不要害怕犯错，每次尝试都是向成功迈进的一步。通过实践能更好地理解智能体的潜力，发掘其在各种应用场景中的可能性。

Stable Diffusion 绘本一致性相关知识如下： 工作原理： Stable Diffusion 生成随机噪声，并逐步更改噪声以努力获得与提示一致的图像。其基本结构包括 encoder + diffusion + decoder 的流程。Checkpoint 记录某个训练周期整个 diffusion 及可能的 encoder decoder 的参数，VAE 是 encoder decoder 的参数，在 SDXL 等大型模型中需配对以避免花屏现象。LoRA 模型训练时先冻结 SD 模型权重，然后在 UNet 结构中注入 LoRA 模块并与 CrossAttention 模块结合，只对部分参数微调。 相关论文： AnyDoor： MixofShow： LyCORIS： 影响生成结果的因素： 影响生成的图与他人不同的因素包括随机数种子（Seed）。随机数种子控制最底层形状，决定照片基础轮廓，如人物外形轮廓、姿势和站位等。当随机数为“1”时，SD 会随机生成种子。可在点击生成的照片下面的一大串英文中查看 seed 值。只有所有参数包括随机数种子都与他人相同时，才能生成相似的照片。

生成式营销是指利用生成式人工智能模型来辅助或完成营销相关的工作。例如，Jasper 作为 GPT3 的营销重点版本，可以生成多种面向客户的内容，包括博客、社交媒体帖子、网络文案、销售电子邮件、广告等，并声称经常通过 A/B 测试来优化输出，其内容还针对搜索引擎放置进行了优化。Jasper 的大多数客户是个人和小型企业，但也有大公司内的团体使用，如云计算公司 VMWare 的作家会用其生成用于营销的原创内容。公共关系和社交媒体机构 Ruby Media Group 的所有者 Kris Ruby 也使用生成模型生成文本和图像，认为其在最大化搜索引擎优化和公关方面非常有效。在营销中，生成式 AI 看似有望取代库存艺术、产品摄影和插图，还能为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型，并协助关卡设计，在网页设计、室内设计和景观设计等领域也有应用。总之，生成式营销在许多业务功能中具有潜在价值，能够提升内容策略，使搜索引擎发现的文章变得更好、更完整，可能会带来创意工作的复兴，但也可能带来版权等方面的挑战。

AI 技术的发展历程大致可分为以下几个阶段： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：主要有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 的前沿技术点包括： 1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，例如视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习，包括元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI，涵盖模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学，涉及强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI，包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。

以下是为您整理的部分 AI 工具的最新排名及相关访问量信息： 10 个最佳人工智能工具（2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量） |排名|工具名称| ||| |1|ChatGPT| |2|Character AI| |3|QuillBot| |4|Midjourney| |5|Hugging Face| |6|Google Bard| |7|NovelAI| |8|CapCut| |9|JanitorAI| |10|Civitai| 设计工具 Top20（2023 年 4 月访问量） |排行|产品名|分类|4 月访问量（万 Visit）|相对 3 月变化| |||||| |1|Canva Al|设计工具|58640|0.033| |2|CF Spark|设计工具|940|0.118| |3|Adobe Firefly|设计工具|835|0.051| |4|Microsoft Designer|设计工具|612|0.179| |5|What font is|设计工具|348|0.006| |6|Wepik by freepik|设计工具|284|0.295| |7|Hotpot.ai|设计工具|283|0.024| |8|稿定设计|设计工具|264|0.078| |9|Designs AI|设计工具|185|0.167| |10|墨刀 AI|设计工具|179|0.016| |11|vectorizer.ai|设计工具|171|0.208| |12|Animated Drawings|设计工具|120|0.213| |13|创客贴 AI|设计工具|111|0.224| |14|Autodraw|设计工具|106|0.036| |15|MasterGo|设计工具|105|0.234| |16|Uizard|设计工具|100|0.168| |17|Pixelied Image AI|设计工具|99|0.039| |18|即时 AI 设计|设计工具|89.9|0.022| |19|Relume|设计工具|75|0.016| |20|Pixso AI|设计工具|54.9|0.017| 很抱歉，暂时无法直接为您用柱形图表示这些数据。但您可以根据以上数据，使用相关的图表制作工具来生成柱形图。

以下是关于 AI 工具最新排名的相关信息： 2022 年 9 月至 2023 年 8 月期间，排名前 50 的人工智能工具吸引了超过 240 亿次访问。ChatGPT 以 140 亿次访问量领先，占分析流量的 60%以上。过去一年，人工智能行业平均每月访问量为 20 亿次，过去 6 个月激增至 33 亿次。分析的 50 个人工智能工具经历了 10.7 倍的增长率，平均每月访问量增加 2.363 亿次。ChatGPT、Character AI 和 Google Bard 的净流量分别增长了 18 亿次、4.634 亿次和 6800 万次访问量。Craiyon、MidJourney 和 Quillbot 在此期间面临最大的流量下降。美国贡献了 55 亿人次访问量，占总访问量的 22.62%，而欧洲国家合计贡献了 39 亿人次访问量。AI 聊天机器人工具最受欢迎，访问量达到 191 亿次。超过 63%的 AI 工具用户通过移动设备访问。性别数据揭示了一种差异：69.5%是男性用户，而 30.5%是女性用户。 在 A16Z 的榜单中，生产力工具成为引人注目的新类别。在生产力类别中，共有七家公司位列榜单：Liner、Eightify、Phind、MaxAI、Blackbox AI、Otter.ai、ChatPDF。这些公司通过内置的实时编辑和内容摘要等功能，致力于帮助员工、自由职业者以及中小企业主提高工作效率。在这份榜单上的七个生产力应用中，有六个要么已经提供、要么完全依托于 Google Chrome 浏览器的扩展程序来运行。 在 Top100 AI 消费者应用（第三版）中，创意工具继续吸引着消费者。网络榜单上有 52%的公司专注于内容生成或编辑，涉及多种形式——图像、视频、音乐、语音等。在 12 家新进入者中，有 58%属于创意工具领域。其中包括首次上榜的 5 大应用：Luma、Viggle、SeaArt、Udio。过去六个月中，进步最大的是音乐生成器 Suno，从第 36 位上升至第 5 位。过去的六个月中，视频和音乐等模式也获得了发展。

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。它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、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。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在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，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，未来将带来巨大繁荣。

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”。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革命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）。近年来我国人工智能产业快速发展，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的发展机遇，尽管存在挑战，但潜在的正面影响巨大，未来将带来巨大的繁荣。