以下是为您提供的 AI 音乐相关的教程资源： 1. Suno 教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KA1GwEi8yifRmMkOM9icr8EjnAd 2. Udio 教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DSktw8uBniPOdtkt3eeccmdcnct?from=from_copylink 3. 音乐资讯：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UD4uw9qmYiKW9kkxNeXcUDCbnog 4. 创作案例：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AahewcMOBiIQ9vks1XzcVaNange 5. 风格流派：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NSKGwclQNig6INkGWkKcsLQNnRb 此外，7 月 20 日的 AI 音乐共学中，嘉宾 igoo2u 分享了以下内容： 1. 00:06 开始，AI 音乐制作分享，包括曲风分类、制作逻辑与软件使用，并通过实际案例详细讲解。 2. 31:58 开始，FL studio 软件介绍及基础操作演示，该软件可对 AI 生成的曲子进行二次优化，擅长电子乐，介绍了软件主要界面和基础操作。 3. 52:33 开始，FL Studio 基础教程，包括大小调及和弦构架讲解，介绍了在 SUB 层的 base 中编写曲子的方法和操作技巧，以及基础阅历。 4. 01:18:10 开始，AI 做歌的优势、弊端及二次编辑方法。

企业 AI 开发包括以下重要内容： 企业级 AI 应用类型： 智能体应用（Assistant）：基于上下文对话，自主决策并调用工具完成复杂任务的对话式 AI 应用。通过简单配置可快速上手实现基本功能，适用于客户服务、个人助理、技术支持等场景。详情参见。 工作流应用（Workflow）：将复杂任务拆解为若干子任务，以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。用户可通过拖拽节点创建自定义任务流程，适用于 AI 翻译等场景。详情参见。 智能体编排应用：支持多智能体协作的流程式 AI 应用，能编排多个智能体的执行逻辑，适用于综合调研报告、软件开发团队等场景。详情参见。 应避免的人工智能陷阱： 不要以为 AI 可以做任何事，要考虑技术、数据和工程资源的限制，有许多 AI 做不到的事情。 不要以为只雇佣 2 3 个机器学习工程师就可以满足公司的使用场景。机器学习人才很重要，也应让工程师与业务人才交流，寻找可行、有价值的项目。 不要以为 AI 项目一次就能成功，AI 开发通常需要多次尝试。 不要期待直接使用传统的计划流程而不用改变，实际需要和 AI 团队测算时间节点、里程碑与 KPI。 不需要极其优秀的 AI 人才后才启动项目，持续构建团队，普通工程师也能提供有价值和可行的项目。 阿里云百炼： 是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台，提供「生成式大模型的应用编排搭建能力」和「企业大模型的全链路训练部署能力」，是企业 AI 时代的首选。 核心能力和优势包括大模型 API 服务（高可用、高性能、高性价比），提供通义闭源和开源系列大模型，以及图片、语音等多模态大模型和国内优质三方大语言模型；AI 应用搭建（可观测、可干预、可追踪），提供 RAG 智能体应用、工作流编排和智能体编排三类使用场景的应用构建能力，以及包含插件能力、运营工具箱等适配工具，实现 10 分钟拖拉拽快速搭建 AI Agent。 提供很多行业级的解决方案，如短剧剧本创作、企业线索挖掘、泛企业 VOC 挖掘等。 体验入口：https://bailian.console.aliyun.com//home （需要登陆阿里云账号，也可以使用支付宝、钉钉、手机号快速注册登陆），建议注册后先进行实名认证，以方便后续体验工作及领取免费学习云资源。

企业落地 AI 可以按照以下步骤开展： 1. 启动试点项目来获得动能：选择几个小项目，在 6 12 个月内展示成效，项目可以内部进行或外包。尽量选择能够成功而非最有价值的项目。 2. 建立公司内部的人工智能团队：搭建集中统一的 AI 团队，再从中挑选人员协助不同业务部门，便于统一管理。同时建立全公司范围内的平台，如软件平台、工具或数据基础设施。 3. 提供广泛的人工智能培训：高层了解 AI 能为企业做什么，进行策略制定和资源分配；部门领导了解如何设置项目方向、资源分配与监控进度；培养内部工程师，开展相关项目。 4. 制定人工智能策略：深度了解 AI 并结合自身业务制定策略，设置与 AI 良性循环相一致的公司策略，如网络搜索或农业公司的案例。同时考虑创建数据策略，如战略数据采集，建造统一的数据仓库。 企业落地 AI 常见的场景包括： 1. 智能扬声器：包括探测触发词或唤醒词、语音识别、意图识别、执行相关程序等环节。 2. 自动驾驶汽车：涉及汽车检测、行人检测、运动规划等方面，需要多种传感器和技术。 人工智能团队的角色通常有： 1. 软件工程师：负责软件编程工作，在团队中占比 50%以上。 2. 机器学习工程师：创建映射或算法，搜集和处理数据。 3. 机器学习研究员：开发机器学习前沿技术，可能需要发表论文或专注研究。 4. 应用机器学习科学家：从学术文献中寻找技术解决问题。 5. 数据科学家：检测和分析数据。 6. 数据工程师：整理数据，确保其安全、易保存和读取。 7. AI 产品经理：决定用 AI 做什么，判断其可行性和价值。

财经 AI 的落地可以从以下几个方面考虑： 1. 成本效益的运营： 消费者信息分散在多个数据库，交叉销售和预测需求面临挑战。 金融服务是情感购买，决策树复杂且难以自动化，需大量客服团队。 金融服务高度受监管，人类员工必须参与流程以确保合规。生成式 AI 能大幅提高获取数据、理解情境和合规法律等劳动密集型功能的效率。 2. 实现五个目标： 个性化的消费者体验：根据客户需求提供定制服务。 成本效益高的运营：优化流程，降低成本。 更好的合规性：确保符合复杂的法律规定。 改进的风险管理：有效识别和应对风险。 动态的预测和报告：提供更准确和及时的信息。 3. 面临的挑战： 使用金融数据训练 LLM：新进入者可能先使用公开数据，再用自身数据；现有参与者虽有专有数据优势，但可能过于保守，新进入者可能更具竞争优势。 模型输出准确性：金融问题答案影响大，需尽可能准确，初期人类常作为最终验证环节。 总之，生成式 AI 为金融服务带来巨大变革，现有参与者和初创公司将在关键挑战上竞争，最终受益的将是金融服务的消费者。

企业财经领域落地 AI 可以考虑以下几个方面： 1. 采用创新和迭代的监管方法： 考虑如何利用可信 AI 的工具，如保证技术和技术标准，来支持监管合规。 积极主动地与政府对框架的监测和评估进行合作。 2. 关注行业发展趋势： 例如，生成式 AI 在金融服务业有巨大潜力，能催生个性化客户解决方案、更高效的运营、更好的合规和风险管理，以及更动态的预测和报告。 3. 应对挑战： 使用金融数据训练大型语言模型（LLMs）：新进入者可先使用公开金融数据微调模型，现有参与者可利用专有数据，但现有金融服务公司可能过于保守，这给新进入者带来竞争优势。 确保模型输出准确性：金融问题答案影响重大，新的 AI 模型需尽可能准确，初期人类常作为最终验证环节。 同时，随着技术的发展，如大型语言模型的进步，为企业财经领域带来了更多的机遇，但也需要注意当前生成式 AI 输出的局限性，特别是在需要判断或精确答案的领域，不能完全依赖其准确性，至少需要人工审查。随着模型的改进、额外训练数据的加入和与数学模块的整合，其应用将有新的可能。

企业落地 AI 项目可以参考以下建议： 1. 资源评估与规划： 在引入或升级 AI 技术前，根据企业自身资源和能力进行细致评估与计划，确保所选方案可行且具成本效益。 依据资源和能力选择并规划适当的 AI 技术应用范围，评估企业现有的财务、技术基础设施、人员技能等资源，分析技术采纳和应用能力。 根据评估结果规划 AI 技术应用范围和实施步骤，可先从试点项目开始，如在客户服务领域引入 AI 聊天机器人。 明确预算，选择成本效益高的 AI 解决方案，基于财务状况设定预算，对比成本和预期收益，选择具灵活性和可扩展性的方案，实施后持续监控投资回报，适时调整预算和投资计划。 2. 逐步实施与调整： 采取循序渐进方式，从小规模试点开始，根据实际效果和反馈逐步扩展和优化。 先通过小规模试点验证 AI 技术可行性和有效性，降低风险，选择具代表性且风险可控的业务领域，如客户服务、数据分析或市场营销等，并设立监控机制跟踪性能和影响。 根据试点结果和反馈不断调整和完善 AI 应用方案，收集用户、员工和管理层的反馈，分析表现并识别改进领域，在试点成功后逐步扩大应用范围，持续监控效果。 3. 学习笔记：AI for everyone 吴恩达 启动试点项目获得动能，选择可能成功而非最有价值的项目，在 6 12 个月内展示成效，项目可内部或外包。 建立公司内部的人工智能团队，搭建集中统一的 AI 团队，从中挑选人员协助不同业务部门，方便统一管理，建立全公司范围的平台。 提供广泛的人工智能培训，高层了解 AI 为企业的作用及策略、进行资源分配，部门领导了解如何设置项目方向、资源分配与监控进度，培养内部工程师。 制定人工智能策略，深度了解 AI 并结合自身业务制定策略，设置与 AI 良性循环相一致的公司策略，考虑创建数据策略，建造统一的数据仓库。

以下是为您推荐的生成图片的 AI 网站： 1. 无界 AI：这是一款可以在线 AI 生成图片的网站（类似 SD Online 一键出图版），网址为 https://www.wujieai.cc/ （新用户扫码注册可领取积分）。适合初次学习 AI 工具的小伙伴尝试。 2. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 3. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 4. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 5. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 6. DALL·E：由 OpenAI 推出的一款文生图工具，可以根据输入的文本描述生成逼真的图片。 7. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量的图片，支持多种模型和算法。 8. MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。但需要注意的是，这些 AI 模型可能存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。

以下是关于多模态的相关信息： 智谱·AI 开源模型列表中的多模态模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接：、始智社区。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），基于对视觉和语言信息之间融合的理解，能在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下，实现视觉语言特征的深度融合，是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型，在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。代码链接：。 Visualglm6B：开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于。 生成式人工智能领域的突破点：多模态模型能够在没有重大定制的情况下推理图像、视频，甚至物理环境。尽管 LLMs 存在一些实际限制，但研究人员在短时间内对这些模型进行了惊人的改进。 走入 AI 的世界中的相关解释：多模态指多数据类型交互，从而能够提供更接近人类感知的场景。正如人有眼、耳、鼻、舌、身、意等多个模态，大模型对应的模态是文本、图像、音频、视频等。

对于职场人士学习 AI ，可以按照以下步骤上手： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 如果您偏向技术研究方向，学习路径包括： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向，学习路径包括： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 对于不会代码的职场人士，还可以参考“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python+AI”，在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。

以下是关于文字可视化及移动端图片视觉处理的相关内容： 文字可视化： 从文字生成图片以及遮罩，支持多种调整和设置，包括字间距、行间距、横排竖排调整、文字随机变化（大小和位置）等。节点选项说明如下： `size_as`：输入图像或遮罩，将按其尺寸生成输出图像和遮罩，此输入优先级高于`width`和`height`。 `font_file`：列出`font`文件夹中可用的字体文件列表，选中的字体用于生成图像。 `spacing`：字间距，以像素为单位。 `leading`：行间距，以像素为单位。 `horizontal_border`：侧边边距，数值为百分比，横排时为左侧边距，竖排时为右侧边距。 `vertical_border`：顶部边距，数值为百分比。 `scale`：文字总体大小，以百分比表示，可整体放大或缩小文字。 `variation_range`：字符随机变化范围，大于 0 时产生大小和位置随机变化，数值越大变化幅度越大。 `variation_seed`：随机变化的种子，固定此数值可使每次单个文字变化不变。 `layout`：文字排版，有横排和竖排可选。 `width`：画面宽度，若有`size_as`输入将被忽略。 `height`：画面高度，若有`size_as`输入将被忽略。 `text_color`：文字颜色。 `background_color`：背景颜色。 移动端图片视觉处理： 在试卷拍照去除书写笔迹方面，可采用图像处理和机器学习技术结合的方法，具体如下： 1. 图像预处理： 图像去噪：使用去噪算法（如高斯滤波、中值滤波）去除噪声。 图像增强：通过增强算法（如直方图均衡化、对比度增强）提升清晰度和对比度。 2. 图像分割：使用图像分割算法（如阈值分割、边缘检测、基于区域的分割方法）将书写笔迹和背景分离。 3. 文字检测：在分割后的图像中，使用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别文字区域。 4. 文字识别：对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据，常用技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR 技术。 5. 后处理：根据需求进行后处理，如去除残余噪点、填补文字区域空白等。 6. 机器学习模型训练（可选）：若有足够数据，采用机器学习技术训练模型，学习书写笔迹特征以自动去除笔迹。 7. 优化算法：对整个处理流程进行优化，提高处理速度和准确度，可采用并行计算、硬件加速等方法。 8. 移动端集成：将算法和模型集成到移动应用程序中，实现试卷拍照去除书写笔迹功能，可使用移动端开发框架（如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite）进行部署和调用。