Stable Diffusion 中的 Stable Video Diffusion 可以生成视频。 Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型，它是一种用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。该模型不仅支持文本、图像生成视频，还支持多视角渲染和帧插入提升视频帧率。用户可以调整模型选择、视频尺寸、帧率及镜头移动距离等参数。 当时，Stable Video Diffusion 开源了两种图生视频的模型，一种是能够生成 14 帧的 SVD，另一种则是可以生成 25 帧的 SVDXL。在以基础形式发布时，通过外部评估，发现这些模型超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 其主要贡献包括：提出一个系统的数据管理工作流程，将大量未经管理的视频集合转变为用于生成视频建模的高质量数据集；使用此工作流程，训练最先进的文本到视频和图像到视频模型，其性能优于所有现有模型；通过进行特定领域的实验来探索 SVD 模型中运动和 3D 理解的强先验。具体来说，预训练的视频扩散模型可以转变为强大的多视图生成器，这可能有助于克服 3D 领域中的数据稀缺问题。 Stability AI 还推出了基于 Discord 的媒体生成和编辑工具，其中的视频功能基于初始图像使用 Stable Video Diffusion 生成短视频。 在云部署实战方面，关于上面的两个模型依赖权重可在百度网盘获取，关注公众号「魔方 AI 空间」，回复【SVD】即可。手动下载下来后，分别放到指定路径。在准备工作做好后，再次运行，复制 url 到浏览器中打开。点击下拉箭头，可以选择不同模型版本，再勾选 load Model。SVD 本地部署目前仅支持图生视频，图片来源可以选择 AI 绘画工具如 Midjourney、Stable Diffusion 等生成图片，然后再上传到 SVD 进行视频的生成，同时可以调左侧的一些参数，控制视频的生成效果。视频生成的保存路径在 outputs 下。 但需要注意的是，SVD 模型对硬件要求较高，对于缺乏硬件资源的普通用户有一定限制，同时其支持的图片尺寸较小，限制了它的应用场景。尽管 SVD 与其他商用产品在帧率、分辨率、内容控制、风格选择和视频生成时长等方面存在差距，但其开源属性和对大规模数据的有效利用构成了其独特优势。

Stable Diffusion 相关信息： Stable Diffusion 3.5 已发布，我们对安全高度重视并采取措施防止不良行为者滥用。10 月 29 日将公开发布 Stable Diffusion 3.5 Medium，ControlNets 也将推出，为各种专业用例提供先进的控制功能。 ControlNet 允许通过线稿、动作识别、深度信息等对生成的图像进行控制。使用前需确保 ControlNet 设置下的路径与本地 Stable Diffusion 的路径同步。基本流程包括点击 Enable 启用该项 ControlNet，选择合适的 Preprocessor、调整 Weight 和 Guidance strength 等，还有一些特殊设置如 Invert Input Color、RGB to BGR、Low VRAM、Guess Mode 等。 用 Stable Diffusion 装饰二维码的方法：首先使用 img2img 生成类似于 QR 码的图像，在采样步骤中打开 ControlNet 以将 QR 码压印到图像上，在采样步骤接近尾声时关闭 ControlNet 以提高图像的一致性。具体步骤包括选择检查点模型、输入提示和否定提示、上传二维码到 img2img 画布、设置图像到图像的相关参数、将二维码上传到 ControlNet 的图像画布并设置 ControlNet 的相关参数，最后按生成并用手机查看二维码。

目前在 ScienceDirect 上，还没有直接通过输入关键词让 AI 为您整理文献内容并输出研究现状、现存问题及解决方法的成熟功能。但您可以利用一些 AI 工具，如文献分析类的软件，先将从 ScienceDirect 下载的文献导入其中，然后让其协助您进行分析和总结。不过，在使用任何工具时，都需要您自己对结果进行评估和筛选，以确保准确性和可靠性。

利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 学术场景中数据处理方面，以智谱 GLM 系列模型为代表的大模型技术正革新学术研究方式。面对海量论文资料，其能快速总结论文内容、进行精准翻译，通用性强，可适应不同学科和复杂文本，提炼核心观点，降低知识获取难度。在处理论文时，海量文献通常以多种格式存储，需转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具完成文件内容提取。还可将文件内容自动化提取结合大模型进行批量分析或任务处理，适用于文档总结、信息提取等场景。 对抗性提示的参考文献包括： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 请注意，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

以下为您推荐两本关于机器学习的科普书： 1. 《入门|机器学习研究者必知的八个神经网络架构》 神经网络是机器学习文献中的一类模型，受到生物神经网络的启发，目前深度神经网络效果很好，可应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题。 学习神经计算的三个理由：了解大脑工作原理、了解受神经元及其适应性连接启发的并行计算风格、使用受大脑启发的新颖学习算法解决实际问题。 一般来说，神经网络架构可分为三类：前馈神经网络（是实际应用中最常见的类型，若有多个隐藏层则称为“深度”神经网络）、循环网络（连接图中定向了循环，动态复杂，更具生物真实性）。 2. 《这是一份「不正经」的深度学习简述》 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习，通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。 列举了几个经典案例，如反向传播（相关参考阅读：、A theoretical framework for BackPropagation——Yann Lecun：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun88.pdf）、更好的初始化网络参数（初始化策略需根据所使用的激活函数选择）。

以下是关于生成图片的相关内容： PS Beta 版本 Firefly Image 3 模型： 生成图像：局部生成图像自然，英文关键词生成结果比中文好。 参考图像：产品外形还原不像，颜色还原较好。 调整画笔：功能多且实用。 生成类似的内容：右侧可选择生成类似内容，效果还行。 生成背景：有添加背景的 3 种方式，包括生成背景、导入背景和油漆桶，效果各有特点，自动抠图功能存在一定局限。 增强细节：生成蝴蝶后点击左上角增强细节图标，效果有但不明显。 SD 入门： 基础操作讲解中的生成图片：单张或几张调试参数时建议设置特定预览图以观察生成过程，批量生成时可选速度最快的预览图。右键可进入无限跑图模式，有插件可解决无限跑图参数无法修改的痛点。 第三代采样器：2023 年新算法，统一预测校正器兼容性好收敛快，10 步左右可生成可用画面，建议只用 restart。无用采样器可设置隐藏。

以下是关于生成图片的相关内容： PS Beta 版本 Firefly Image 3 模型： 生成图像：局部生成图像自然，英文关键词生成结果比中文好。 参考图像：产品外形还原不像，颜色还原较好。 调整画笔：功能多且实用。 生成类似的内容：右侧可选择生成类似内容，效果还行。 生成背景：有添加背景的 3 种方式，包括生成背景（效果凑合，图片质量不高）、导入背景、油漆桶（自动添加颜色图层），自动扣图并添加蒙版功能无法自动扣出投影的透明区域。 增强细节：先生成蝴蝶，点击左上角增强细节图标，效果不明显但清晰了点。 SD 入门教程： 基础操作讲解中的生成图片：单张或几张调试参数时建议设置前面几种预览图以便中断生成，批量生成时选最后一种速度最快。右键可进入无限跑图模式，有插件可解决无限跑图参数无法修改的痛点。 第三代采样器：2023 年新算法，统一预测校正器，兼容性好收敛，10 步左右能生成可用画面，建议只用 restart。无用采样器可设置隐藏。

以下是关于如何用 Coze 搭建和维护知识库的详细步骤： 1. 创建知识库： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 选择知识库的格式，目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式：文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传图片并填写图片文字说明）。 可以选择本地文档（问答对可选择表格），并进行自定义的文档切割。 数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 2. 使用知识库： 可参考教程： 。 3. 手动清洗数据的相关操作： 在线知识库：点击创建知识库，创建一个如画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以“”分割。选择飞书文档、自定义的自定义，输入“”，然后可编辑修改和删除。点击添加 Bot，添加好后可在调试区测试效果。 本地文档：对于如画小二课程这类内容，不能一股脑全部放进去训练。正确的方法是先将大的章节名称内容放进来，再按照固定方式对章节内详细内容进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 4. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 创建知识库时的小技巧：知识库好不好用，跟内容切分粒度有很大关系，可以在内容中加上一些特殊分割符，比如“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。

以下是关于 AI 批量出视频的相关内容： 使用飞书多维表格字段插件批量生成宣传视频： 1. 用指令和 AI 生成视频插件。 2. 最后创建一列字段，从字段捷径 AI 中心中选择智谱 AI 生成视频。 3. 插件配置简单，直接选择视频指令作为文本描述即可批量生成。 4. 视频生成需要时间，稍作等待。 5. 可直接点击播放查看效果，如有不满意可点击重试或手动调整指令。 使用 Autojourney 插件批量出图： 1. Autojourney 是电脑浏览器的一个插件，功能强大，可在浏览器拓展程序中下载安装。 2. 点击浏览器右上角的插件，选择 Autojourney 插件并激活。 3. 将 MJ 出图提示词复制到 Autojourney 插件中，提示词会排队进入 MJ 发送程序，自动批量出图。 将小说做成视频的制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

ChatGPT 的核心优势主要包括以下几个方面： 1. 语义语法和计算语言方面：从训练中有效地“拼凑出”一定数量的语义语法，其成功让构建更完整的计算语言形式成为可能，且这种语言形式易于人类理解。 2. 文本生成能力：通过获取大量人类创作的文本样本进行训练，能够生成“类似”的文本。其神经网络由简单元素组成，操作简单，但能生成连贯且遵循提示的人类语言文本。 3. 对人类语言和思维模式的揭示：表明人类语言及背后思维模式的结构比想象中更简单且具有“法律属性”，ChatGPT 已隐含发现，或许可用语义语法等明确揭示。 4. 对职业的影响：虽会对职业形态产生影响，但应被视为辅助工具。如在新媒体运营中，其能生成文章但缺乏创造性和人情味；在用户运营中能解决单点问题，但难以了解人性需求变化。运营人应提升提问技巧和培养学习方法来应对变化。