优质的ai换装工具

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 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：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下是一些提供 AI 换装或 AI 试衣功能的网站： AI 试衣 Outfit Anyone：一款虚拟试衣图片生成模型，基于人像照片及服装图生成穿着后的试衣图片。 快手可灵 AI：可灵 AI 平台上线 AI 试衣功能，支持用户上传任意一张服装图、一张模特图，一键生成自然贴合的模特试穿效果。网址：https://klingai.kuaishou.com Xiaohu.AI 日报中提到的处于产品内测阶段的可根据身高、体重、衣服合体要求等个性化选择进行 AI 匹配的虚拟试穿体验。网址：https://x.com/imxiaohu/status/1767155634703929397?s=20

以下是关于抠图换装的相关内容： 在 SD 中，画蒙版存在一定难度。在 SD 里用鼠标涂画笔工具少且不稳定，精确绘制困难；在 PS 里画蒙版虽简单但流程麻烦，需不停导入导出图片且有人可能不会 PS。 对于大多数人，能在一个软件解决就不开第二个。基于此，介绍 SD 中的抠图神器 Segment Anything，它是基于深度学习算法的图像分割工具，能将图像像素分配到对应区域，实现精准边缘识别，自动检测提高分割效率。 另外，GFPGAN 可进行面部修复，找一张模糊人像，将其参数拉到 1 即可。背景去除需安装插件 REMBG，安装地址是 https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebuirembg.git 。安装重启后有选项框，测试抠图效果不错但有黑边，可通过点击 Alpha matting 调整参数如 Erode size：6、Foreground threshold：143、Background threshold：187 去掉黑边，还能直接生成蒙版。此外，还有专门做服装抠图的模型，方便换装处理，也有专门给动漫抠图的模型。 在 MJ 应用中，提到做一些秀气女性角色时，style expressive/style cute 有一定效果。出图靠量累积，实现基本统一画风后可进一步抠图换底。非人生物的 OC 出图成功率低，如 2 号机器人生成方便，3 号神秘人难做，可先绘制符合部分要求的图像再局部重绘。7 号泰迪熊先生同理，MJ 出的泰迪熊多为全身像，可扩展出身体。

以下是关于 AI 换装换职业妆照的步骤： 1. 来到图生图中，若图片已进入“上传重绘蒙版”但因 bug 看不见，错误时可手动保存蒙版。 2. 进行换衣步骤，提示词输入“蓝色毛衣”，将蒙版区域内容处理改为“填充”，尺寸改为和图像一致，重绘幅度设为 1。但由于蒙版区域较大，AI 填写内容时可能出现与之前的手衔接不上的问题。 3. 可通过降低重绘幅度或添加 openpose 来控制人物身体，得到正确姿势。 4. 除图生图的局部重绘外，还可使用 controlnet 的局部重绘功能，控制模式选择“更注重提示词”，具体使用哪个可自行试验选择效果好的。

以下是关于 AI 模特换装的相关信息： 字节发布的新模型 SeedEdit 可对图片进行编辑，包括模特服装颜色的更换。例如输入“Change the blue Nike tracksuit to black Nike tracksuit”，SeedEdit 能迅速响应并完成换装。 在达摩院中可以直接进行 AI 模特虚拟换装的测试，网址为：https://damovision.com/?spm=5176.29779342.d_appmarket.6.62e929a4w3xGCR ，其支持虚拟换装和姿态编辑。 AI 模特换装的应用广泛，在电商平台上，很多衣服的效果图已由 AI 生成，AI 模特无需像真人一样辛苦换装和摆姿势。

以下是关于 AI 换装的相关知识： 【SD】商业换装如此简单，Segment Anything 保姆级教学 如果在使用过程中发生错误，可能需要部署使用环境，傻瓜安装教学模式如下： 1. 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 2. 安装 VisualStudioSetup.exe，选择 C++的桌面开发安装。若安装过 roop 可跳过此步骤。 3. 拷贝 ninja，打开 ninja 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 4. 拷贝 python，打开 python 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 5. 拷贝模型，SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了，放到对应的文件夹即可。 6. 重启，装好了，重启电脑，即可运行。 此软件最大的作用是帮助快速高效生成蒙版，从而进行人物的换装或者图片中元素的替换。若想获取插件安装包，可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】。 ComfyUI 换装服饰一致性 此工作流可用于电商服饰行业、换装、虚拟试穿等场景，在提升效果的同时简化了工作流，没有繁琐的依赖和环境，更多使用了原生的节点。 工作流的整体思路是： 首先，生成适合服装的模特。很多时候换装效果不好、有违和感是因为服装和人物不匹配，所以要先抽卡抽到满意的模特，可加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效。 第二步，开始进行高精度的换装。先进行预处理的工作，拼出来 mask，然后重绘 mask 区域。 高精度换装前的准备： 1. 将模特身上的衣服分割出来。 2. 拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 使用的是 Flux 的 fill 模型，提示词书写的格式为：这是一组图片，左边是衣服，右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里，把权重的调整为最大。 【SD】商业换装如此简单，Segment Anything 中 GroundingDINO 模型分割 有时需要更精确的蒙版，如人物的眼睛或身上的配饰等，单靠 SAM 模型很难得到想要的蒙版，此时需要使用 GroundingDINO。 启用 GroundingDINO，AI 会自动下载模型，若无法下载可去云盘直接下载，放到特定文件目录下。在检测提示词中输入“eye”，AI 可根据语义分割自动检测出眼睛部分，并设置好蒙版。还可通过预览箱体得到眼睛编号，选择调整单一眼睛。 例如，只想调整左边眼睛，勾选 1 即可。选择想要修改的蒙版，上传到重绘蒙版当中，添加提示词“闭眼”并生成。还可给人物换背景，加载生成的背景蒙版，大模型选择 revAnimated_v122，正向提示词：简单背景、花、国画、工笔。蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好，可放入图生图中使用 tile 模型做整体细化，还能给人物衣服添加国风元素。最后可到 PS 使用创成式填充修复头发。

以下是关于 AI 换装的相关知识： 【SD】商业换装如此简单，Segment Anything 保姆级教学 如果在使用过程中发生错误，可能需要部署使用环境，傻瓜安装教学模式如下： 1. 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 2. 安装 VisualStudioSetup.exe，选择 C++的桌面开发安装。若安装过 roop 可跳过此步骤。 3. 拷贝 ninja，打开 ninja 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 4. 拷贝 python，打开 python 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 5. 拷贝模型，SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了，放到对应的文件夹即可。 6. 重启，装好了，重启电脑，即可运行。 这个软件最大的作用，就是帮助我们快速高效地生成蒙版，从而进行人物的换装或者图片中元素的替换。若想获取插件安装包，可以添加公众号【白马与少年】，回复【SD】。 ComfyUI 换装服饰一致性 此工作流可用于电商服饰行业、换装、虚拟试穿等场景，在提升效果的同时简化了工作流，没有繁琐的依赖和环境，更多使用了原生的节点。 工作流的整体思路是： 首先，生成适合服装的模特。很多时候换装效果不好、有违和感是因为服装和人物不匹配，所以要先抽卡抽到满意的模特，再进入第二步。 第二步，开始进行高精度的换装。先进行预处理的工作，拼出来 mask，然后重绘 mask 区域。 模特生成：先生成与衣服匹配的模特，这里可以先不关注衣服的相似度，先抽出满意的模特。加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效，Reduxprompt 节点风格细节等级（1=27×27 最强，14=1×1 最弱）。 服装高精度处理： mask 的处理：高精度换装前要做两个工作，一是将模特身上的衣服分割出来，二是拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 提示词格式与 Redux 权重：使用 Flux 的 fill 模型，提示词书写格式为这是一组图片，左边是衣服，右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里把权重调整为最大，就可以对 mask 位置的服装进行进一步处理，还原原来的服装细节并得到需要的模特。 【SD】商业换装如此简单，Segment Anything 中 GroundingDINO 模型分割 有时需要更精确的蒙版，如人物的眼睛或身上的配饰等，单靠 SAM 模型难以得到想要的蒙版，此时需要使用 GroundingDINO。启用 GroundingDINO，AI 会自动下载模型，若没有魔法可去云盘直接下载，放到特定文件目录下。在检测提示词中输入“eye”，AI 可根据语义分割自动检测出眼睛部分并设置好蒙版，还可通过预览箱体得到眼睛编号，选择调整单一眼睛。选择想要修改的蒙版，上传到重绘蒙版中，添加提示词生成图片。还可给人物换背景，加载生成的背景蒙版，选择大模型和正向提示词，蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好，可放入图生图中细化，再用 PS 创成式填充修复头发。

以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐： 另外，还有“一泽 Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力”，这可能是全网最好的 Coze 教程（之一），即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户，以及希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意，本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。

以下是一些可以制作出优质短视频的 AI 工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可生成视频脚本，剪映能根据脚本自动分析并生成视频所需要素和文本框架，实现从文字到画面的快速转化。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 3. Pictory：允许用户通过提供文本描述轻松创建和编辑高质量视频。 4. VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助用户从图像制作视频并规划内容。 5. Runway：能够将文本转化为风格化的视频内容。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 在实际制作视频时，可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，Pixverse 擅长物体滑行运动，有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成，需要人物表情自然的画面可使用 Pika 生成。 此外，在声音制作方面，可使用 11labs 进行对白制作，但可能会遇到 AI 声音没有情绪和情感的问题。在视频剪辑方面，可先进行粗剪确定画面逻辑，再进行定剪调整和替换画面素材。音效方面，剪映中有简单音效库，复杂音效可能需另外制作。特效方面，剪映可添加一些光影效果。包装方面，剪映能智能匹配字幕再修改。

以下是为您推荐的一些优质 AI 信息源： 1. 在，Grok 能通过 X 平台实时了解世界，还能回答多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题，独具幽默回答模式，可避免恶意提问，留下邮件可申请早期测试。 2. 「AI 研究报告》中文版，这是对 2022 年 10 月2023 年 10 月 AI 现状及进展最为全面的报告。 3. 即刻 App 的“”等免费圈子，这里有前沿信息线索，很多 Twitter 上的开发者大牛也会在此分享。 此外，AI 知识库的信息来源还有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。对于初学者入门，推荐看 Open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。还有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，以及软件 2.0 时代相关内容。

以下是为您基于 FastGPT 打造招生问答系统的优质提示词的相关建议： 1. 充分描述任务： 为提示词提供详尽的上下文，与招生问答任务相关性越强越好。例如，明确招生的对象、专业、学制等关键信息。 给出背景，说明为什么需要进行招生问答，例如学校的发展需求、招生目标等。 定义术语，如明确招生中的特定概念，如录取分数线、奖学金条件等。 给出模型应该如何完成任务的具体细节，比如回答的格式、重点突出的内容等。 2. 提供参考文本： 如果有相关的招生资料，如招生简章、学校介绍等，可以指示模型使用这些参考文本中的引文来回答问题。 3. 直接法： 适用场景：未设置提示防御且未限定回答领域。 提示词：英文和中文。 示例：以随手设置的示例为例。 4. 设置遗忘： 适用场景：GPTs 设置了简单的提示防御。 提示词：英文和中文。 示例：以设置的 GPTs 为例。 5. 复述法： 适用场景：可获取 OpenAI 官方的设定。 提示词：英文（获取 GPTs 的设定）和中文。 示例：按照设定进行示例。

以下是生成优质图文内容的提示词相关指导： 定主题：明确您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量，可参考广场上的优秀帖子。 ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，属于高阶技能。 设置 VAE：通常选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文书写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，无需考虑语法，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：同样用英文书写想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：较复杂，如常用 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：根据采样器特征，如选择 DPM++2M Karras 时，采样次数通常在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 在进行文本描述时，分为内容型提示词和标准化提示词。对于内容型提示词，主要描述想要的画面，如“1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面”，并翻译成英文。采样迭代步数一般控制在 20 40 之间，采样方法常用的有 Euler a、DPM++2S a Karras、DPM++2M Karras、DPM++SDE Karras、DDIM 等，有的模型有指定算法，搭配使用效果更好。比例设置注意高宽比尽量接近 512x512，尺寸并非越大越好。CLIP 跳过层设成 2 。生成批次默认 1 批。

以下是为您找到的关于数据驱动的免费优质课程相关信息： 一、数字营销方面 1. 2025 年数字营销十大趋势 Bridging the AI skills gap：具备 AI 技能的团队可以制定更加精准、数据驱动的营销策略，提高效率和效果，使品牌在快速适应市场变化和消费者需求方面具备优势。 Advanced Personalization：借助 AI，营销人员可以实时分析消费者行为，从而提供高度个性化的体验，提升客户参与度，加强品牌忠诚度。 Resource Optimization：通过培训现有员工而不是依赖外部招聘，公司可以最大化利用内部资源，降低招聘成本，并为 AI 驱动的项目建立可持续的基础。 许多公司正在投资于 AI 培训项目，以提升其营销团队的技能。例如，Google 提供免费的 AI 和机器学习认证课程，而像 IBM 这样的公司为员工提供高级 AI 培训和导师项目。这些项目涵盖了数据分析、AI 驱动的客户细分和预测建模等关键技能，帮助公司在不断发展的数字领域保持竞争力。 二、智能导购方面 智能导购的 100 个创意方向中的数据驱动场景（20 个方向）： 1. 用户生命周期价值分析：预测客户长期贡献并制定维护策略。 2. 关联购买推荐：分析历史订单推荐互补商品（如包包+丝巾）。 3. 社交媒体舆情分析：抓取小红书/微博数据生成品牌健康报告。 4. 客户分群策略：按消费频率、客单价等维度自动划分群体。 5. 促销效果模拟器：预测不同折扣方案对利润的影响。 6. 天气关联销售预测：结合天气数据推荐应季商品（如雨天推伞具）。 7. 门店选址分析：通过人流、竞品分布数据推荐新店位置。 8. 客户旅程地图：可视化用户从认知到复购的全链路行为。 9. A/B 测试自动化：自动分配流量并对比页面转化率。 10. 实时销售看板：整合多渠道数据生成动态业绩仪表盘。 11. 会员续费预测：通过行为数据预测会员卡续费概率。 12. 商品评论情感分析：从评价中提取用户满意度与改进点。 13. 滞销品组合促销：捆绑低动销率商品提升整体销量。 14. 客户等待时间优化：通过排队数据调整导购资源配置。 15. 个性化折扣券：根据用户偏好发放差异化优惠券。 16. 新品接受度预测：通过历史数据预测新品上市成功率。 17. 流失客户召回：自动触发短信/邮件推送挽回策略。 18. 供应链风险预警：监控原材料价格波动触发备选方案。 19. 跨渠道库存同步：实现官网、门店、仓库库存实时共享。 20. 客户反馈聚类分析：自动归类投诉建议并分配处理部门。

以下是一些根据简历进行模拟面试的工具： 1. Kimi 新出的常用语功能中有“【🎤面试模拟】”，它可以作为私人面试 mock 伙伴，根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 2. 通过让 ChatGPT 接入 Siri 可以模拟前端电话面试。具体操作是首先按照特定文章接入，然后在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri 并设定身份和对话目的，如让其作为一位来面试的前端高级开发工程师，接着依次提问。 3. ChatGPT 可以更高效地辅助复习面试，您可以把问题给到 ChatGPT 让它帮您生成答案，并展示 demo 和解释，帮助您更好地掌握知识。相关文档在线地址：https://xzfeinterview.gitbook.io/feinterview/readme

如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。

以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的作图 AI 工具： 绘制软件架构视图（逻辑视图、功能视图、部署视图）的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，有拖放界面方便创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种视图创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本生成逻辑视图相关图表。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建架构图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持逻辑视图和部署视图创建。 绘制 CAD 图的工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）中的生成设计工具。 此外，Controlnet 的作者 lllyasviel（张吕敏）在 Github 上发布了全新的开源 AI 绘画工具 Fooocus，可像 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用，且有类似 midjourney 的便捷操作界面。

以下是一些可用于装修设计的 AI 工具： 1. 酷家乐装修设计软件：利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供基于 AI 的生成设计工具，可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。