我使用的模型是 GPT4。在不同的应用场景中，还存在其他多种模型可供选择和切换，例如： 在 Cursor 中，AI 输入框下方有下拉列表，默认准备好的模型有、cursorsmall 等，您还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。 ComfyUI FLUX 原生支持，FLUX.1 有三个变体：FLUX.1是一个蒸馏的 4 步模型，拥有 Apache 2.0 商用许可，适用于在本地进行部署或者个人使用。相关模型的链接、模型与工作流地址、说明文档等信息如下： FLUX.1：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main FLUX.1：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8 FLUX.1：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1schnell/tree/main 模型与工作流地址： https://pan.quark.cn/s/2797ea47f691 https://pan.baidu.com/s/1nV26Fhn3WYBLrg2hSA0_YQ?pwd=cycy 说明文档：https://xiaobot.net/post/8fd64f3f52d14948824d5ee0c38e2594

以下是一些常用的 AI 换脸工具及相关操作方法： 1. facefusion 工具： 云服务解决方案： 选择 AutoDL 平台（官网：https://www.autodl.com/home ），注册后在算力市场中选择能接受价格且 GPU 配置较高的算力服务器。 在算法社区查找 facefusion 镜像，点击右侧合适的镜像（左侧的可能有问题）。 点击右下角的创建实例按钮，创建并启动实例（即启动一台服务器）。 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具，通过终端输入以下命令： 查看文件列表：输入“ls”并按回车，显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录：输入“cd facefusion”并按回车，进入程序目录。 启动 facefusion：输入“python./run.pyexecutionproviders cuda cpu”（注意后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要，如果不加“cuda”，默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢）。 当出现提示信息时，说明启动成功。 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开新的浏览器窗口，通过 web 浏览器访问 facefusion 提供的 UI 界面，上传准备好的图片、视频，在右侧可看到预览效果，点击下方的开始按钮执行换脸处理。 本机解决方案： 该软件需要 python 环境及安装视频解码器等多个依赖软件，需要一定编程知识，可参考网站 https://docs.facefusion.io/ 进行本地安装。 由于 facefusion 的运行推理计算速度非常依赖 GPU，若本地计算机没有 GPU 或 GPU 显存较小，执行速度将会非常缓慢。 2. 开源地址：https://github.com/facefusion/facefusion

以下是关于配置最新 AI 的相关内容： 1. Yaki：GPT/MJ 接入微信 检查环境 安装 Python 安装 git 克隆项目代码 安装 pip 环境 更改名称 配置文件：在 FinalShell 窗口下找到 root/chatgptonwechat/config.json 文件打开进行配置。 OpenAI API 的基础 URL（如果调用的不是官方的 key，需要更改这部分的内容）："open_ai_api_base":"https://api.gptapi.us/v1" 使用的模型版本（如果想要使用其他模型，记得需要更改这里）："model":"gpt4" 启动命令 注：扫码登录是模拟电脑登录微信号，需要保持在线才会触发，如果切换退出等，那么服务器中的微信也会掉线。 更详细内容参考：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat/tree/master 2. python 安装 FittenAI 编程助手 安装 python 的运行环境： 安装步骤：点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace 注册：安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用 智能补全：按下 Tab 键接受所有补全建议；按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议 AI 问答：通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行对话 自动生成代码：Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code生成代码"，然后在输入框中输入指令即可生成代码 代码转换：Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译，并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段，右键选择"Fitten Code–编辑代码"，然后在输入框中输入需求即可完成转换 3. 张梦飞：【知识库】FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人完整教程 环境配置： 复制代码时注意复制全，每次只粘贴一行，然后点击一次回车。 回车后，只有最左边显示中括号时，才是上一个命令执行完毕。 1、第一步：cd/root||exit 1 2、第二步：下方两行粘贴进入，然后点击回车，等待下载完成。（如果有卡点，进行不下去，可能是服务器网络问题，去拉取时下载不全，可以复制网址，手动去下载到电脑上。然后进入文件夹，找到 root 文件夹，把下载的文件上传进去。） 2.2、再粘贴下方代码，出现下图，就代表在执行中了。 3、然后把下边这行粘贴进去，点击回车。rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 4、继续粘贴：/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 5、继续，一行一行依次粘贴，依次回车：echo 'source /root/anaconda/bin/activate AI' >> ~/.bashrc 6、执行完成后。刷新一下，重新进入终端，最左侧出现了（AI）的字符则配置完成。

以下是关于 AI 文案生成视频的相关信息： 在视频工作流中，前期策划和后期制作是核心环节，都可以借助 AIGC 提升效率。前期可利用 ChatGPT 生成文案，后期利用 AI 工具进行自动化视频制作。目前，倒入文案一键自动化生成视频可能尚未达到直接使用的程度，很多素材仍需人工替换，但在短视频账号建立初期，用于批量生产以快速低成本测试某一垂直领域短视频关键词热门情况较为合适。未来视频制作的整体趋势会更轻量更高效。 具体步骤如下： 1. 生产视频脚本：把选题告诉 ChatGPT，它能在数十秒内生成完整的视频脚本，包括具体场景和转场画面。利用 GPT4 生成的脚本虽在创意上有待提升，但对非专业人士入手视频创作有一定帮助。 2. 筛选 BGM：告诉 ChatGPT 视频的情绪，它能在海量背景音乐中为您筛选，节省时间。期待未来能与音源网站结合，实现同步预览，提升体验。 文字生成视频的 AI 产品有： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 5. 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： 另外，在 Adobe 的的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号，控制 AI 创建内容的随机性。相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑，然后选择 Generate 进行生成。

以下是一些可以帮助审视视频材料并总结输出内容的工具和流程： 工具方面： ChatGPT：可用于分析视频内容，提取关键信息。 Stable Diffusion 或 Midjourney：用于生成与视频相关的视觉描述。 Adobe Firefly：能将文本转换为语音，添加音频效果。 Clipfly 或 VEED.IO：用于视频编辑与合成。 流程方面： 1. 剧本敲定：确保剧本内容完整，包括对话、场景、角色等都已确定。 2. 制作分镜头脚本：根据剧本，制作详细的分镜头脚本，涵盖每个场景的视角、动作、表情等细节。 3. 分镜出图：为每个镜头绘制或制作相应的分镜图，每个镜头可准备多张图以备用或展示不同视角。 4. 素材管理： 图片管理：按场景或部分将图片保存在不同文件夹中，命名为“场景 1”“场景 2”等，单个图片命名为“x 场 x 镜”。 视频管理：跑视频时按不同部分用不同文件夹管理，单个视频命名也为“x 场 x 镜”。 5. 素材审核：制作过程中定期审核素材，确保符合分镜头脚本要求和质量标准。 6. 备份与存档：定期备份素材，项目完成后存档，方便后续使用。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能因项目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随时间变化，建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。

DeepSeek 可以作为赋能职场的多场景 AI 工具，支持从创意到实现的全流程智能化服务。它能快速将创意转化为高质量视频，具备角色一致性技术与分镜自动成片功能，并且支持美学意象风格短片创作。DeepSeek 提供基础模型和深度思考模型两种模式，分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。此外，它还能用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等，通过智能体框架实现人机高效协作。 相关报告发布在，如： 民生证券：《》 华创证券:《》 关于 DeepSeek 赋能职场应用的详细讲解，可参考以下链接： 此外，还有相关的 PPT 课件，如： （清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室） （中央民族大学新闻与传播学院、清华大学@新媒沈阳团队、向安玲）

很抱歉，目前知识库中没有关于移动端自动化测试框架的相关内容。但一般来说，常见的移动端自动化测试框架有 Appium、Espresso、XCUITest 等。Appium 支持多种移动平台和编程语言；Espresso 是 Android 平台的专用框架，具有高效和稳定的特点；XCUITest 则是用于 iOS 平台的测试框架。您可以根据您的具体需求和项目情况选择适合的框架。

AI Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向之一，其发展具有以下特点和阶段： 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，为其增加了工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 在人工智能的发展历程中，AI Agent 并非一蹴而就，其发展可分为几个阶段，并受到符号主义、连接主义、行为主义的影响。在人工智能的黎明时期，符号人工智能作为主导范式，以对符号逻辑的依赖著称，代表之作是基于知识的专家系统。其特点是基于逻辑和规则系统，使用符号来表示知识，通过符号操作进行推理。优点是推理过程明确、可解释性强，缺点是知识获取困难、缺乏常识、难以处理模糊性。时间为 20 世纪 50 70 年代。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等。AI Agent 在辅助高效处理信息和简便信息表达方面表现出色，例如智能摘要能辅助快速筛选信息，自然语言描述可生成美观可用的图片。在工作流方面，每个人应根据自身情况找到适合的工具，如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。关于 AI Agent 的未来，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实，技术迭代会不断向前。

以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容： 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent，同时表示知识库内容丰富，您可挑选感兴趣的部分学习，比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础，还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式，是通过加噪和去噪，随机生成种子来形成最终图像，还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息，逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。

以下是将 AI 应用到实际办公中赋能的一些方式： 1. 工作流程自动化：许多公司正将 AI 融入工作流程，例如工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist，实现了近 20%的事件避免率。 2. 降低成本：如 Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本。 3. 扩大用户规模：Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。 4. 节省费用：瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持，在运行率方面节省了 4000 多万美元。 5. 生成个性化内容： 豆果美食 APP 可根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 沪江开心词场能辅助用户学习语言，提供个性化学习方案。 爱奇艺可根据用户喜好推荐电影。 6. 提高办公效率：WPS Office 中的一些功能，如智能排版、语法检查等，利用 AI 技术帮助用户快速完成文档处理工作。 不远的将来，有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计，开发全新的用户界面，以提供有价值的新体验。同时，AI 在交通监控、银行账户欺诈检测、核聚变控制、新药发现、应对气候变化等众多领域已经取得了重要进展和效率提升，未来还将有更多应用场景出现。