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介绍下即梦3.0的模型,为什么很多人说它好用

Answer

即梦 3.0 模型具有以下显著特点,这也是很多人认为它好用的原因:

  1. 超真实:
    • 质感提升:图片不再有磨皮过度的“假脸感”、“油腻感”,皮肤纹理、物品材质更自然。
    • 情绪到位:人物表情不再僵硬或眼神空洞,能表现出更细腻、更有感染力的情绪,如开心、严肃、沮丧落泪等。
  2. 超高清:默认能生成 1K 分辨率图片,还支持到 2K,画面更清晰,结构更准确。
  3. 超专业:
    • 影像大师:能更精准地理解电影类型(如恐怖片、爱情片、公路片)和镜头语言(如大特写、鱼眼镜头、俯视视角)。
    • 动漫高手:动漫风格更多元(日漫、国漫、皮克斯风等),细节更丰富,色彩更统一,告别“抠图感”。
    • 文字设计:不仅能准确生成大字、小字,还支持超多字体(细体、粗体、可爱体、毛笔字、涂鸦体等),排版更专业、更有设计感。
  4. 超智能:能更好地理解自然语言描述,简单的指令也能出好图,支持“一句话 P 图”的自然语言编辑能力。

此外,即梦 3.0 在文字处理方面表现出色,不仅提升了大字的准确性、设计感和丰富度,还大幅解决了小字的稳定性问题。相比之下,在中文场景中,其他模型可能存在一些局限性,如 GPT-4o 可能存在不识别某些中文字、难以生成特别设计感的字体等问题。而即梦 3.0 作为中文 AI 绘图模型,在中文的表现性上对国内用户更有用且友好。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

即梦3.0炸裂更新!人物情绪控制、文字海报随便造,保姆级教程让你秒变大神(附50+场景提示词)

简单来说,3.0模型相比旧版,在这些方面有了质的飞跃:1.【超真实】告别AI味儿质感Up Up:图片不再有磨皮过度的“假脸感”、“油腻感”,皮肤纹理、物品材质都更自然。情绪到位:人物表情不再僵硬或眼神空洞,能表现出更细腻、更有感染力的情绪(比如开心、严肃、沮丧落泪)。2.【超高清】细节拉满默认就能生成1K分辨率图片,还支持到2K!画面更清晰,结构也更准确。3.【超专业】大片感&设计感影像大师:能更精准地理解电影类型(如恐怖片、爱情片、公路片)和镜头语言(如大特写、鱼眼镜头、俯视视角)。动漫高手:动漫风格更多元(日漫、国漫、皮克斯风等),细节更丰富,色彩更统一,告别“抠图感”。文字设计:不仅能准确生成大字、小字,还支持超多字体(细体、粗体、可爱体、毛笔字、涂鸦体等),排版也更专业、更有设计感。4.【超智能】理解更强能更好地理解自然语言描述,简单的指令也能出好图。支持“一句话P图”的自然语言编辑能力。

即梦图片3.0模型 提示词攻略手册

1.质感真实:去磨皮感、假脸感、ai油腻感1.情绪真实:去僵硬感、摆拍感、ai眼神空洞感,情绪细腻有感染力严肃剑拔弩张沮丧落泪[heading2]高清:默认1k、可支持2K[content]图像清晰度和结构准确性显著提升,2k时画面结构更准确1k1.5k2k[heading2]专业:专业级的画面效果[content]1.影像场景:更准确的电影类型片、镜头语言响应电影类型片CG概念电影剧照恐怖片纪录片爱情片公路片镜头语言大特写特写近景中景全景大远景背面浅景深动态模糊柔焦镜头猫眼镜头鱼眼镜头俯视视角仰视视角1.动漫场景:风格更多元、细节更丰富、色调更统一,不再有2.1的"抠图感"

最强中文AI绘图模型即梦3.0上线,设计师们又一次emo了。

你会发现,大字还比较稳定,但是到了小字上,几乎都没法看了,全是BUG。而这一次即梦3.0最难能可贵的点就是,不仅把大字的准确性、设计感、丰富度拉到了一个新的高度,同时大幅的解决了小字的稳定性问题。比如昨晚Switch2发布了,我就随手跑了一张贺图。左边是即梦3.0,右边是即梦2.1。可以看到同一套Prompt,左边的效果,比右边整体上强太多了,不管是镭射字的设计感、稳定性,还是整体的构图冲击力,还是光影,虽然天而降的泡泡违和的很诡异,还有手里的Switch也很离谱,像个伸缩版,但是整体很棒了。。而反观右边,Swittch里面多了个一个T,排版也有点问题,小字也有点崩。真的,3.0在文字和审美上,进化实在是太大太大了。而且不说即梦2.1,最近如果你最近天天都用GPT-4o跑图,你会发现4o英文确实准确性和艺术性,都强到爆,但是在中文场景上,总会有一些奇奇怪怪的BUG。比如有些字死活不认识,你跟他说了一万遍,是勾不是句。他还是会给你写成句。比如很难去做一些特别设计感的字体,出来的字,经常都是板板正正的。这里注意,我不是踩GPT-4o,别杠,GPT-4o很强,要不然我之前也不会连写两篇,但是再强的模型,也会有自己的局限性。更别提,这里是中国,我们说的是中文。一个AI绘图模型,在中文的表现性上,才是我觉得,真正对我们自己,对我们国内的普通大众有用,且友好的。

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大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面,较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型,它将图像理解和生成统一在一个模型中;还有通义千问的视觉理解模型,其价格有较大降幅。此外,Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型,在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型,因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点: 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验,具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接,产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务,适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景,如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点: 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情,全靠用户脑补,导致用户上头期短,疲劳度高,长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等)。 4. 无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等)。 5. 无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。
2025-04-14
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中,AI 有以下应用场景和技术: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答客户常见问题。 例如,Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资,其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档,在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等,并返回具体答案,主要面向金融服务公司,如对冲基金和投资银行,同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
rag介绍
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点: 1. LLM 无法记住所有知识,尤其是长尾知识,受限于训练数据和学习方式,对长尾知识的接受能力不高。 2. LLM 的知识容易过时且不好更新,微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. LLM 的输出难以解释和验证,存在内容黑盒、不可控以及受幻觉等问题干扰的情况。 4. LLM 容易泄露隐私训练数据。 5. LLM 的规模大,训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,可解释且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本,新知识存储在数据库即可,无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问,从私有知识中检索到“包含答案的内容”,然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt(提示词)中,提交给大模型,此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器,包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据,以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。
2025-04-14
waytoagi 简单介绍
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台: 旨在为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面,帮助用户有效地获取 AI 知识,提高自身能力。 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 其品牌 VI 融合了独特的设计元素: 选择彩虹色作为主要的配色方案,代表多样性、包容性和创新。 标志性图案是一只鹿,与“路”谐音,象征着通往 AGI 未来的道路,寓意优雅与智慧。 选用简洁现代的非衬线字体,强调信息传达的清晰度和直接性。 此外,WaytoAGI 里有个离谱村: 是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。 参与者不分年龄层,一起脑洞和创意,都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的离谱村,是灵魂的避风港,激励着每一个生命体发挥其无限的想象力,创造属于自己的独特生活方式。 如果您对 AI 学习感兴趣,加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里,您可以获取最新的 AI 知识,参与实践活动,与志同道合的学习者共同成长。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
介绍一下AI视频的基础知识
以下是关于 AI 视频的基础知识: 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词 AI:即人工智能。 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习:一种参照人脑的方法,具有神经网络和神经元,因层数多而称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI:可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM:大语言模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,不依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-04-12
不懂得提问ai,得出的答案总是不满意,又得费很多时间自己改
以下是一些关于如何向 AI 提问以获得满意答案的建议: 1. 避免追问 AI,因为这可能导致回答越来越离谱。可以使用 ChatGPT 的 temporary chat 功能,保证 AI 在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当 AI 回答不理想时,可以告诉它退一步,重新审视整个结构,设想从零开始如何设计,以获得更简洁、直观的解决方案。 3. 如果 AI 自己猜测并修改问题,可让它依据日志判断问题所在。 4. 对于刚开始接触 AI 的用户,很多时候答案不符合预期并非 AI 能力问题,而是用户没有把问题和要求描述清楚。在提问时要把背景描述完整,把要求解释清楚,包括细节。 5. 推荐使用 5W1H 方法充分说明信息,即说清楚为什么(Why)、做什么(What)、啥时候(When)、涉及谁(Who)、在哪里(Where)、怎么做(How)。 6. 可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt,赋予 AI 明确的角色,如专注于民商事法律领域的律师等。 7. 按照【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的格式进行提问。 8. 讲清楚背景和目的,例如律师在处理交通事故案件时,清晰描述案件事实、法规等。 9. 学会提出好问题,使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 的工作原理和限制,以提高回答准确性。 10. 在应用 AI 之前,对工作流程进行细致拆解,将复杂任务分解成更小、更具体的环节,以便 AI 更精确执行。
2025-03-26
ai相关信息很多,如果只推荐一种信息来源,你会推荐什么
如果只推荐一种 AI 信息来源,以下是一些选择: 对于初学者,推荐看 Open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译。 从简报方面,TLDR AI()等是不错的选择。 播客方面,No Priors podcast hosted by Sarah Guo and Elad Gil、Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel、Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman、The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir、Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu、Last Week in AI 等值得关注。 会议方面,工业界的 World AI Cannes Festival、Gen AI conference()等都是获取 AI 信息的重要渠道。 此外,还可以通过赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等订阅获取最新信息,也可以参考通往 AGI 之路知识库中的相关内容,如 AI 相关名词解释、经典必读文章、历史脉络类资料等。
2025-03-21
我是一名短视频创作者,我自身有自己写的现代诗歌,但是因为自己的声音不好,所以想自己制作一个利用网络音频和AI视频来展示我创作的诗歌的coze工作流,但是我对于ai的提示词有很多不明白的地方,您能够给我帮助吗
以下是为您提供的关于利用网络音频和 AI 视频展示诗歌的 Coze 工作流的相关指导: 1. 整体结构和参数配置: 工作流通常包括开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块和输出结果模块等。 每个模块都有其特定的参数配置,例如在开始模块中选择源语言和目标语言等。 2. 标题大模型参数配置: 您需要作为小红书爆款写作专家,根据输入内容产出 3 个标题,采用二极管标题法创作,并善于使用吸引人的特点和爆款关键词,同时要符合小红书平台的标题特性和创作规则。 3. 内容大模型参数配置: 作为小红书爆款写作专家,根据输入内容产出 1 篇正文,每段话包含适当的 emoji 表情,文末有合适的 tag 标签。写作时要注意风格、开篇方法、文本结构、互动引导方法、一些小技巧、爆炸词等,文章尽量口语化、简短,在 200 字左右。 4. 图片 Prompt 大模型参数配置: 作为绘图 Prompt 大师,将输入内容转成 AI 更容易理解的绘画 Prompt。 5. 工作流创建步骤: 点击工作流后面的“+”添加工作流,然后创建工作流。 给工作流起名字和描述,名字只能用字母、数字和下划线,描述要清晰。 初始化工作流后,会生成开始模块和结束模块,左边有各种插件和搭建 Agent 的工具,可根据需要添加和使用。 希望以上内容对您有所帮助,如果您在具体操作过程中还有其他疑问,请随时向我咨询。
2025-03-12
我是一名短视频创作者,我自身有自己写的现代诗歌,但是因为自己的声音不好,所以想自己制作一个利用网络音频和AI视频来展示我创作的诗歌的coze工作流,但是我对于ai的提示词有很多不明白的地方,您能够给我帮助吗
以下是为您提供的关于利用网络音频和 AI 视频展示诗歌的 Coze 工作流的相关指导: 1. 整体结构和参数配置: 工作流通常包括开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块和输出结果模块等。 每个模块都有其特定的参数配置,例如在开始模块中选择源语言和目标语言等。 2. 标题大模型参数配置: 您需要作为小红书爆款写作专家,根据输入内容产出 3 个标题,采用二极管标题法创作,并善于使用吸引人的特点和爆款关键词,同时要符合小红书平台的标题特性和创作规则。 3. 内容大模型参数配置: 作为小红书爆款写作专家,根据输入内容产出 1 篇正文,每段话包含适当的 emoji 表情,文末有合适的 tag 标签。写作时要注意风格、开篇方法、文本结构、互动引导方法、一些小技巧、爆炸词等,文章尽量口语化、简短,在 200 字左右。 4. 图片 Prompt 大模型参数配置: 作为绘图 Prompt 大师,将输入内容转成 AI 更容易理解的绘画 Prompt。 5. 工作流创建步骤: 点击工作流后面的“+”添加工作流,然后创建工作流。 给工作流起名字和描述,名字只能用字母、数字和下划线,描述要清晰。 初始化工作流后,会生成开始模块和结束模块,左边有各种插件和搭建 Agent 的工具,可根据需要添加和使用。 希望以上内容对您有所帮助,如果您在具体操作过程中还有其他疑问,请随时向我咨询。
2025-03-12
我有很多产品视频,需要进行混剪,可以怎么通过AI减少工作时间,提升工作效率
以下是一些通过 AI 减少产品视频混剪工作时间、提升工作效率的方法: 1. 利用数字人技术:无需真人模特,只需上传产品图片,数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步,动作、姿势定制,提供 1000+多国家数字人模特,覆盖全球 28+种语言,能快速生成产品宣传视频,省去拍摄烦恼。您可以在线体验: 。 2. 产品链接生成视频:输入产品链接,一键生成数字人产品介绍视频。目前产品链接主要支持 Amazon、Shopify、ETSY、Ebay、Appstore、Google Play、WIKI 等,其他网站来源持续接入中。操作指引为输入产品网站链接——选择数字人角色——点击立即生成。如遇生成失败的问题,可尝试删除链接后缀,点击重新生成。 3. AI 视频高光切片:智能提取视频高光片段,高效二创生成新视频。适用场景为有初始长视频素材,需要提取高光镜头对初始素材进行混剪投放到短视频平台。使用指引为点击上传视频——立即生成。您可以参考案例示意,如初始视频 。
2025-03-10
想要入行ai产品经理,要学的东西很多,还有本职工作,很焦虑,怎么办
如果您想要入行 AI 产品经理但感到焦虑,以下是一些建议: 1. 合理规划时间:在本职工作之余,制定一个合理的学习计划,将学习 AI 产品经理所需的知识和技能分解为小目标,逐步实现。 2. 明确学习重点:根据行业需求,例如参考 AI 提示词工程师的岗位技能要求,包括本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景;熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理;负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法;了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等);对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策;具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案;对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注;具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。明确自己需要重点学习和提升的方面。 3. 掌握算法知识:理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,有助于更好地理解 AI 产品的核心技术,从而做出更合理的产品决策;掌握一定的算法知识,可以帮助与开发团队进行更有效的沟通,减少信息不对称带来的误解;在产品规划阶段,能够评估某些功能的技术可行性;了解算法前沿可以帮助更好地把握产品的未来发展方向;了解算法可以帮助发现产品的独特优势,提出创新的产品特性,从而提升产品的竞争力;掌握相关知识可以提升数据分析能力。 4. 借鉴他人经验:可以参考身边 AI 产品经理的工作内容和经验,例如从 01 打造产品、完成 LLM 评测体系的搭建等。 5. 调整心态:认识到学习和成长需要时间,不要过分焦虑,保持积极的心态,逐步积累和进步。
2025-02-19