目前市面上暂时没有能够直接根据图片制作完整 PPT 的软件。但有一些工具可以辅助您更高效地制作 PPT，例如 Canva 可画，它提供了丰富的模板和设计元素，您可以将图片插入其中进行排版和设计；还有 Microsoft PowerPoint 本身也具备一定的图片处理和排版功能。

AI 可以做动画中割。在动画制作方面，有多种 AI 工具可用于相关工作。例如，Pika、Runway、Deforum 等工具可基于 Stable Diffusion 的开源项目，根据文本描述或参考图像和视频生成连续的图像序列，并拼接成视频。但需要注意的是，AI 在处理复杂的动作序列，尤其是模拟人类动作的真实性和流畅性方面仍存在局限性。对于动幅较大的场景，直接交给 AI 视频工具生成可能会导致人物或画面显得生硬、不自然甚至崩坏。此外，当前的生成式人工智能还可以直接从视频中捕捉动画，提高效率，也能用于过滤现有动画并添加新特效。

AI 可以用于动画中割。当前的生成式人工智能能够直接从视频中捕捉动画，无需成本高昂的动作捕捉设备，还能从现有视频中获取动画。例如 Junie 这部 AI 长电影，在制作中就用到了多种 AI 工具，如 AI 图像生成工具 Stable Diffusion/Midjourney v5.2/DALL·E，AI 动画工具 Pika/Runway/Deforum 等。不过，AI 在处理复杂的动作序列，尤其是模拟人类动作的真实性和流畅性方面仍存在局限性。在游戏领域，生成式人工智能也有机会，比如用于关卡设计和游戏世界构建，像《Minecraft》《No Man's Sky》和《Diablo》等游戏就因程序化技术生成关卡而闻名。艺术家在这一过程中也并非被取代，而是可以设定初始创意方向，将耗时和技术执行工作交给人工智能。但目前仍处于行业变革的初期，还有很多需要完善的部分。

有了 AI 后，教师会发生以下变化并发挥相应作用： 教育方式的转变：不再局限于传统模式，可借助 AI 实现大规模的个性化学习计划部署，为每个学生提供“口袋里的老师”，如实时交流并给予发音或措辞反馈的语言老师。 教育资源的优化：AI 生成的数字教师能够不受时空限制地传授知识，如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。个性化的数字教师还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。 教育角色的拓展：AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家（包括人类和 AI）的教师。教师则需要与 AI 协作，更好地引导学生。 总之，AI 为教育带来了新的可能性，但教师在引导学生、培养情感和价值观等方面仍具有不可替代的作用。

以下为将 AI 融入科学教育的案例： 哈佛大学的旗舰编程课程《计算机科学 50：计算机科学导论》将于今年秋季使用人工智能辅助学习工具。学生可利用 AI 找代码错误、给予反馈、解释陌生代码行或错误信息并回答个别问题。AI 帮助找错但不直接提供解决方案，还会以简单术语解释复杂错误消息并提供“学生友好建议”，同时减少课程工作人员时间，使其能与学生进行更有意义的交流。 教育科技中，AI 打破了有效性和规模之间的权衡。现在可以大规模部署个性化学习计划，为每个用户提供“口袋里的老师”，如 Speak、Quazel 和 Lingostar 等已在做实时交流并给予发音或措辞反馈的语言教学。像 Photomath 和 Mathly 这样的应用指导学生解决数学问题，PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 以个性化学习平台 Knewton 为例，它通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。通过对数百万学生的行为模式分析，能精准预测学习难点并提前给出解决方案，提升学习效率。此外，Pearson 的 Intelligent Essay Assessor 利用自然语言处理技术自动批改学生作文和开放性答案题，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。

以下是与教育相关的一些 AI 应用： 1. 个性化学习计划：可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供专属的“口袋里的老师”，例如能够实时交流并对发音或措辞给予反馈的 AI 驱动的语言老师，如 Speak、Quazel 和 Lingostar。 2. 学科学习辅助：像 Photomath 和 Mathly 这样的应用可以指导学生解决数学问题，PeopleAI 和 Historical Figures 能通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 3. 写作辅助工具：Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具可以帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 4. 内容创作协助：Tome 和 Beautiful.ai 能够协助创建演示文稿。

以下是关于 AI 如何融于科学教育的相关内容： 教育政策的改革建议： 从政策层面重新审视教育目标，着重培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。 政策应更灵活，适应技术和市场变化。 政府设立教育科技发展基金，鼓励校企合作，开发适应未来需求的教学内容和技术。 建立多学科交叉课程，如结合人工智能与人文学科，拓宽学生视野。 AI 技术融入教育体系的路径： 打破传统教育和高科技的隔阂，教师在教育工作中运用 AI，如个性化学习计划、追踪学习进度和提供辅导建议。 学生学会与 AI 互动，如使用 AI 辅助工具探索学术概念。 学校与技术公司合作，更新硬件设施，保持软件平台与时俱进。 加大对教师的 AI 培训力度，使其成为融合的关键促进者。 社会层面的应对措施：不同学科和课程对于 AI 的应用和态度有所不同，应根据具体情况灵活运用。 使用 AI 辅助教育学习： 利用 AI 帮助教育和自学，可要求其解释概念。 但由于 AI 可能产生幻觉，关键数据需根据其他来源仔细检查。

以下是使用 AI 制作表情的一些方法： 1. 使用 ChatGPT 生成 lua 代码控制机器人在关卡中的行为，再使用 MidJourney、Clipdrop 绘制制作表情。 2. 对于 AI 换脸制作表情，可按照以下步骤： 选择已制作好且包含所需环境软件安装的镜像，点击右侧镜像并创建实例。 启动实例，在容器实例列表中找到并点击快捷工具中的 JupyterLab。 新打开一个终端窗口，输入命令查看文件列表（输入“ls”并回车）、进入 facefusion 目录（输入“cd facefusion”并回车）、启动 facefusion（输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”）。 3. 在生成 AI 人物表情时，不同的人物表情能传递不同情感和意境。例如： 高兴的表情，咒语关键词“Smiling”，生成思路为正视角下高兴的年轻女孩，生成咒语“young girl,smiling,front view,ar 16:9”。 生气的表情，咒语关键词“Angry”，生成思路为正视角下生气的年轻女孩，生成咒语“young girl,angry,front view,ar 16:9”。 哭泣的表情，咒语关键词“Crying”，生成思路为正视角下哭泣的年轻女孩，生成咒语“young girl,crying,front view,ar 16:9”。需要注意的是，有时可能需要更多修饰性的咒语来辅助达到理想状态。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，如交通、天气预测和电视节目推荐等方面，其发展速度惊人，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，如 DILIs 和人类之间合作与竞争的基础，以及对具有自我意识的 DILIs 模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业方面，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，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。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）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经与人工智能有诸多互动，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从进化的角度看，当计算机在某些任务上超过人类后，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至可能出现具有自我意识的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，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，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层、框架层、模型层和应用层，近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。