服装设计师适合使用什么aigc工具？

以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法： 1. 使用 AIGC 论文检测工具： Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统会提供详细报告。 ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 此外，为了从根本上降低 AIGC 使用率，您还需要注重自身的思考和研究，确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。

以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐： ：归臧整理的 AIGC 周刊，关注 AI 的朋友每周必读。 ：连续创业者，Prompt 版块共建者。 。 ：“互联网的那点事”，微博互联网观察家。 ZHO：建筑师｜ComfyUI 设计师。 ：AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心：最新最快的 AI 资讯，作者大聪明。 张蔚：华兴资本经理，架构和投资版块共建者。 ：热爱分享，永远好奇，AI 高质量社群组织者。 汗青：产品经理｜AI 设计师。 此外，还有北京分队中的一些相关人士： Lucky：在信息技术领域公司任职 7 年+，目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理，3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理，5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问，目前一只 20 人+AI 项目团队，终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目，包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔：目前抖音上的 AIGC 相关博主，粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱，俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam：做技术行业，热爱互联网和 AI 技术。 海地老师：AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim：自由体验设计师，前保利威设计负责人，先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣，目前在做 AI 口语教育类产品（上线了），和 web3 相关设计，以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔：国企工作 10 余年，后沉迷 AI 提示词研究编写，小七姐第一期课程毕业生，微软、讯飞认证提示词工程师，曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练，共创有约 10 万字 AI+教育手册，使用 AI 辅助阅读和开智，标书、论文的写作，玄学取名和头像设计，目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin：目前在家科技公司从事产品工作，主要和 Ai，3D 视觉内容+数字人相关；有过知识付费和海外教育的创业经历。

以下是关于降低 AIGC 查重率的提示语相关内容： 结构化提示词对于控制 AIGC 输出效果有重要作用，但原有的结构化提示词在 DeepSeek 上可能不好使，主要原因包括：详细规定思考步骤限制模型自主思考能力、包含大量低信息价值内容降低信息密度、严格的输出格式要求限制模型表达方式。 针对此问题，可设计新的提示词结构，基础结构如下： 1. 符合角色扮演的，基于 html 标签语法编写格式，好处是不用再学 Markdown 语法，降低学习门槛，有更完善逻辑结构且逻辑可嵌套，但坏处是比 Markdown 语法逻辑负担重，初学者易忘记写闭合标签。 2. 您也可以继续使用 MarkDown，只要抽象出来的元素不瞎换位置就行，因为目前这个次序是实际组合排列测试中效果最好的。 同时，还有关于 AIGC 其他方面的内容，如： 1. AI 将使任何人都能够创建游戏，包括人工智能+人类共同创作工具、提示共享和搜索等方面。 2. AIGC 存在刑事法律风险，如利用 AIGC 传递假新闻、诈骗等，服务提供者应遵循相关规定，采取标识、保存日志、设置反馈机制等措施以确保合规。

以下是一些降低论文中 AIGC 比例的方法和常用的 AIGC 论文检测网站： 降低 AIGC 比例的方法：需要您更多地进行自主思考、研究和创作，减少对 AI 生成内容的依赖。 AIGC 论文检测网站： Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为上传论文，系统自动分析并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽非专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统提供分析结果。 GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统分析并提供报告。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容，确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求选择适合的工具来进行检测。

以下是一些可能有助于降低写论文时 AIGC 查重的提示词相关内容： 1. 利用连锁密度法撰写摘要：来自相关文章，您向其索取一篇文章后，需通过重复特定步骤来撰写逐渐简洁、重点突出的摘要。步骤包括找出遗漏的关键要素并编写新的更精炼的摘要，要遵循一系列原则，如与主要内容紧密相关、具体简明、新颖、忠实原文等，最终以 JSON 格式回答，包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 2. 适配 DeepSeek 的结构化提示词：结构化提示词对整理逻辑内容有帮助，当前旧的结构化提示词在 DeepSeek 上不好使的主要原因包括限制模型自主思考能力、包含低信息价值内容、严格的输出格式要求限制表达方式等，应设计新的提示词结构，如基于 html 标签语法的编写格式，其有降低学习门槛、完善逻辑结构等好处，也有逻辑负担重等坏处。 3. RAG 提示工程（二）中的安全与防护实践：文章最初发表于 LangGPT 社区，融入了宝贵见解。提到之前提过的提示词安全问题，展示了某 toC 产品泄漏提示词及模型回复的情况，强调对于生产级应用，安全是第一位的，在讲解更进一步的提示词技术前要先关注提示词安全。

AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 又称为生成式 AI，例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多，包括但不限于： 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言等。 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 GenAI（即生成式 AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性，以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面，AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而，著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外，AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。

以下是为您制定的学习 SD AI 绘图的详细计划及相关学习资源： 学习计划： 1. 首先，深入学习 Stable Diffusion 的核心基础原理，包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程以及其他主流生成式模型介绍。 2. 接着，掌握 Stable Diffusion 的核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 3. 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同方式，如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 搭建推理流程，并查看生成示例。 4. 了解 Stable Diffusion 的经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 5. 最后，尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括配置训练环境与训练文件，以及基于 Stable Diffusion 训练 LoRA 模型。 学习资源： 1. 教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识 知乎。 目录涵盖了 Stable Diffusion 系列的各个方面，包括核心基础知识、网络结构解析、搭建推理流程、应用场景和模型训练等。 2. SD 模型权重百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 模型，即可获得资源链接，包含多种模型权重。 3. SD 保姆级训练资源百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SDTrain，即可获得资源链接，包含数据处理、模型微调训练以及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码全套资源。 4. Stable Diffusion 中 VAE，UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 网络结构，即可获得网络结构图资源链接。

以下为您推荐一些好用的可批量处理图片并保持高度风格统一的 AI 风格化工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 基础风格模型 Checkpoint：包含多个分类不同风格的大模型，适用于写实摄影、插画、动漫、3D 立体等，能生成丰富多彩的图片效果。其中星流通用大模型相比常见大模型具有更强的语义理解、更高的艺术审美和表现力。基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 在效果和生成速度上有所不同，效果上基础模型 F.1＞基础模型 XL＞基础模型 1.5，生成速度上基础模型 1.5＞基础模型 XL＞基础模型 F.1。入门模式下只能使用星流通用大模型。 增强模型：作为基础模型的补充，用于生成特定风格、角色。您可以收藏模型、查看例图，还可以通过滑动鼠标到图像并点击风格，将当前风格当作增强模型使用。 2. Magnific AI：具有新功能——风格转换，可以将任意照片转换成各种风格的图像，同时保持人物对象的一致性。大 BOSS 的演示和教程下周开放访问。 3. Cartwheel：文本转 3D 动画工具，输入文字提示即可生成适用于多种用途的 3D 动画角色，支持指定动作，可以导出到任何 3D 程序中编辑。目前处于早期阶段，还在测试阶段，需排队。

以下是一些平面设计师可以利用的 AI 工具及相关介绍： 审核规划平面图的 AI 工具： 1. 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，软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，可根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，能在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 4. 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的信息集成管理。 辅助画 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 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。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据设计目标和约束条件自动产生多种方案。 AI 编程整合的应用： 1. 设计工作流自动化：如创建 Photoshop 插件，自动批量处理图片的裁剪、亮度调整、添加水印等操作。 2. 知识管理自动化：开发 Obsidian 插件，自动在笔记间建立链接、整理知识网络和推荐相关资料。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。同时，这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。

以下是一些常见的生成动画的设计师风格： 1. 赛博朋克风：关键词为“A dog wearing holographic cyberpunk clothing::0.6,cartoon,disney style,surrounded by neonlit cityscape reflections,vray render,ray tracing,subsurface scattering”。 2. 皮克斯动画：关键词为“At night,a little girl is running in the forest,surrounded by fireflies,the moonlight is very bright,carrying a lantern,Chinese style,c4d,octane render,atmosphere,highquality pictures,3d art,animation lighting,Pixar trend”。 3. 某设计师风格的场景原画：关键词为“environment design by Adriaen van de VenneAlien,planets,deserts,giant technological structures,a wandererar 16:9”。 4. 卡通头像：关键词为“喂图+cartoon boy,PIXAR STYLE”。 5. 宫崎骏风格插画：关键词为“studio Ghibli,Blueberry,flowerRich details,girl and boy”。 6. 乐高风格场景：关键词为“chibi boy made of Lego,domsday survival,8k,HD,cinematography,photorealistic,epic,compositio”。 7. 微缩场景：关键词为“Tiny cute laboratory,3d blender render,soft smooth lighting,science and technology background,100mm lens,4k UHD,isometric,tiltshiftar 3:4”或“Tiny cute Forest laboratory,3d blender render,soft smooth lighting,rain background,100mm lens,4k UHD,isometric,tiltshiftar 3:4”。 此外，还有 Yoshitaka Amano 风格，包括 V6 出图、Niji 6 出图和 V6 舞台设计等。Ideogram 2.0 作为工具，具有精准文本生成、多样化风格、创意控制、开发者友好、支持手机端和免费使用额度等特点。

作为一名平面设计师，您可以通过以下方式利用人工智能来辅助您的工作： 一、使用 AI 海报生成工具 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户可通过简单拖放操作创建海报，其 AI 功能能帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 二、参考案例分享 以东阿阿胶海报设计为例，拆解步骤如下： 1. 得到需求——提取元素——绘制线稿——用 controlnet 转绘上色——ps 优化——定稿。 2. 需求元素：风格要潮流插画，还要有唐代元素和国潮（前期基本上是沟通成本，主要定线稿）。 3. 提取元素：获取的信息需要体现产品图，需要体现唐代元素，需要 logo 在中心位置，按照需求开始绘制线稿。 4. 线稿绘制：沟通的元素是牡丹花、驴子（最后换成了琵琶）、人参和产品图和 logo，所以进行线稿调整绘制（中间很多细节沟通）最终定下线稿（里面很多元素都是拼接的）。 5. 拆分元素线稿：这一步非常重要，因为会涉及到后续元素替换等问题，比如单个 logo、产品等，提取出单独元素，进行绘制，最后进行替换。 6. 单个元素绘制：这样会让单个元素更加精致，也方便后期替换。 7. 然后利用拼接好的线稿进行大量跑图抽卡，选出一张最合适的进行 ps 优化。 8. 整体拼接上色后的效果（将单独跑的元素在 ps 里替换优化，再过一遍 sd 进行溶图放大）得到以下效果。 9. 最终客户把驴子去掉了，换成了一把琵琶，也是同产品图一样的做法，最后把琵琶替换掉驴子，得到定稿图。 三、相关模型和关键词 上色运用的大模型：GhostMix 鬼混_V2.0 。 lora 模型：“盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576 。 controlnet 模型：“Module:lineart_coarse,Model:contr 。 关键词：yellow background,Fashion,international blockbusters,fashion posters,fantasy,yellow,black and red tones,yellow background,peonies,donkeys,product packaging expert master,<lora:盒子系列——平面国潮插画_v1.0:0.3> 。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐几款可用于 UI 界面设计的 AI 软件： 1. Midjourney： 能生成数据图标、B 端图标设计、音乐软件 UI 设计等。 生成的图片在某些方面质感不错，但 UI 设计可能不规范、文字较乱，目前只能作为风格参考。 对于完全不懂 AI 绘图的新手来说容易上手。 设计指令：如果没想好输入哪些指令，可以先用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」，把里面的“类型”替换成想设计的产品的关键词描述（英文），就能生成想要的 UI 设计图。 2. 星流一站式 AI 设计工具： 具有无限画布区域，包括浏览视图、操作快捷键查询、图像快捷修改。 浏览视图包括视图百分比调节、聚焦、画布清理等功能。 图像快捷操作有细节微调、整体微调、增强模型、提示词、用作图生图、用作图片参考等。 支持图像分享与信息查看，包括图像信息查看、生成分享链接与发送到 LiblibAI 等。

以下是两种可以将服装图片用 AI 的方式“穿”在另一张图片的模特身上的方法： 方法一：使用 ComfyUI GeminiAPI 1. 在 Google 的 AI Studio 申请一个 API key（需要网络环境），有免费的额度，网址为：https://aistudio.google.com/apikey?hl=zhcn 。 2. 安装相关依赖，根据使用的情况选择手动安装（如果使用 ComfyUI 便携版或自己的 Python 环境）或通过 ComfyUI Manager 安装。 手动安装：安装相关依赖。 通过 ComfyUI Manager 安装：在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager，在 Manager 中搜索“Gemini API”，然后点击安装按钮。 方法二：使用【SD】 1. 进行 SAM 模型分割：来到图生图中，提示词输入“蓝色毛衣”，蒙版区域内容处理改为“填充”，尺寸改为和图像一致，重绘幅度为 1。 2. 处理可能出现的问题：如蒙版区域较大导致的衔接问题，可以通过降低重绘幅度或添加一个 openpose 来控制人物的身体，得到正确的姿势。 3. 选择合适的重绘功能：除了使用图生图的局部重绘，还可以使用 controlnet 的局部重绘功能，控制模式选择“更注重提示词”，具体效果可自行试验选择。

以下是为您提供的关于 AI 模特换服装生成视频的相关信息： 阿里巴巴开发了 ViViD 视频虚拟试穿技术，可以替换视频中人物的衣服，生成真实自然的视频，支持多种服装类型，在视觉质量、时间一致性和细节保留方面表现优异。相关链接：https://x.com/imxiaohu/status/1796019244678906340 。 此外，目前在电商平台上已经有很多商品图片，特别是衣服的效果图是由 AI 生成的，AI 模特不需要像人一样辛苦换衣服和摆 Pose 。

以下为您推荐几款可快速生成电商服装模特的 AI 工具： 1. Stable Diffusion：如果您要开淘宝网店，可借助它初步制作展示商品。比如卖绿色淑女裙，先真人穿衣服拍照，处理好照片，选好 realisitic 真人照片风格的底模，再根据不同平台换头，通过图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分，并设置好 prompts&parameters。 2. ComfyUI：这个工作流适用于电商服饰行业的换装、虚拟试穿等场景。首先生成适合服装的模特，可抽卡抽到满意的模特，加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效。然后进行高精度的换装，先预处理拼出 mask，再重绘 mask 区域。 3. 达摩院：支持虚拟换装、姿态编辑，您可以直接在 https://damovision.com/?spm=5176.29779342.d_appmarket.6.62e929a4w3xGCR 进行测试。

在服装设计领域，以下 AI 工具和应用较为常见： 1. DALLE 2：Stitch Fix 服装公司使用它根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 2. Midjourney：在“海岱青州”晚会项目中，服装部门利用它为本地神兽“峱”生成最终演出服的设定图。 3. AIGC：可用于基于 AIGC 的服装概念设计。

在服装设计领域，以下 AI 工具和应用较为常见： 1. DALLE 2 等图像生成工具：如服装公司 Stitch Fix 用其根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 2. Midjourney：在“海岱青州”晚会项目中，服装部门利用 Midjourney 为本地神兽“峱”生成最终演出服的设定图。 3. AIGC：基于 AIGC 可以进行服装概念设计，它正在逐步改变服装行业。

Midjourney 和 SD 可以用于生成服装模特视频。以下是一些常见的方法： 1. 方法 1【MJ 出图 + AI 视频软件】：使用 Midjourney 垫图➕描述出图，再去视频工具中转成视频。下载项里的深度图，打开 Midjourney 官网（https://www.midjourney.com/）上传深度图。局部重绘有难度，最终方式可以是分开画，比如先画个被关着的红衣服女孩，再画个二战德国士兵的背影，再合成后交给 MJ。 2. 方法 3【SD 出图 + AI 视频软件】：在 SD 的 controlnet 中上传原图，选择深度，文生图生成图片，再把生成好的图放在 AI 视频工具中进行视频生成。 同时，您还可以参考以下视频工具建议： 。另外，使用 Dreamina 图片生成功能（https://dreamina.jianying.com/aitool/image/generate）上传深度图，选择适应画布比例并填写描述，也可以实现深度图出图和出视频。

以下是一些适合做标书的 AI 工具： AutogenAI：伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具，声称可以帮助企业撰写更强的提案，提高中标率。该公司获得了来自 Blossom Capital 的 2230 万美元投资，用于招聘更多人才、扩展平台和增加客户群。其软件可以将撰写强大提案的过程加快 800%，同时降低 10%的采购成本。 如果您还想了解生成 Logo 的 AI 产品，有以下选择： Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 Designhill：Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计。 LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，可利用 AI 建议的设计元素和颜色方案。 Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20

以下是一些适合搭建应用的 AI 相关信息： Menlo Ventures 指出生成式 AI 应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度：搜索、合成和生成。其投资组合公司在这些类别中有早期突破性的代表，中心是 LLMs 的少样本推理能力。但生成式人工智能的承诺不止于此，领先的应用程序构建商正在建立解决方案处理大量人力工作流程。借助多步逻辑等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力边界，实现端到端流程自动化。在深入探讨人工智能体领域时，将概述 Menlo 对新兴市场的论点，包括定义智能体及使其成为可能的因素，追溯现代人工智能技术栈的架构演化过程，探讨范式转变对应用和基础设施层面的影响。 第一期「AI 实训营」手把手学 AI，在阿里云百炼从零搭应用。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。其核心能力和优势包括大模型 API 服务、AI 应用搭建、模型在线训练部署等。目标客户群体包括有开发经验的企业或独立开发者，期望通过“企业知识+大模型”降本增效的企业，以及有算法和技术人力、有丰富企业数据、期望拥有专属大模型的企业。 目前企业正在自行构建而非购买应用程序，重点主要放在自主构建应用程序上，基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序。企业正在构建常见应用，也在尝试更新颖的应用。关于“GPT wrappers（GPT 套壳）”的局限性已有诸多讨论，目前尚不清楚当更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新，并显著重新思考企业基本工作流程或帮助企业更好利用专有数据的应用，将在市场上表现出色。

AIGC 在 CRM 中的应用主要包括以下几个方面： 1. 个性化营销内容创作：根据客户个人信息、购买历史、偏好等数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型开发智能客服系统，通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等，缓解人工客服压力。 3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成：AIGC 可以自动生成数据分析报告，包括文字、图表、视频演示等形式，加快报告生产流程。 5. 智能翻译和本地化：提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析：高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 以下是一些与 AI 结合的 CRM 相关产品推荐： 1. Clay：一款 AI 驱动的联系人应用软件，自动整理联系人信息，帮助管理个人和职业人脉。 2. Promptden：提示词交流和交易社区，可探索、发现和分享从 ChatGPT 和 Bard 文本提示到 MidJourney、Stable Diffusion 等 AI 生成的图像。 3. Parthean AI：财务教练，将 AI 工具与个人财务信息集成，提供定制答案，帮助用户制定预算并规划财务目标。 4. TinyStudio：免费的 Mac 应用程序，利用 M1/M2 芯片为视频和音频文件生成字幕。 5. Pagegpt：提供个性化网页设计，生成文案和图片，帮助吸引和转化顾客。 此外，工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLMs 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。例如，Omni 的计算 AI 功能利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。

Coze 适合拿来练手学习 AI，原因如下： 其在智能体开发方面，低代码或零代码的工作流等场景表现较好。 对于没有代码基础和图文审美的人来说，门槛较低。 能让学习者短时间接触大量的应用场景练习和 prompt 练习。 有相关的教学资源，例如从操作界面、业务逻辑和用户界面的学习教程，还有关于数据库等概念的细化讲解。 但同时需要注意，AI CODING 虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。

以下是一些适合语音克隆的 AI： ：能将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 ：提供专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 （被 Spotify 收购）：提供完全表达的 AI 生成语音，带来引人入胜的逼真表演。 ：利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 ：一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 ：生成听起来真实的 AI 声音。 ：为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 ：为内容创作者提供语音克隆服务。 ：超逼真的文本转语音引擎。 ：使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 ：听起来像真人的新声音。 ：从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 ：生成听起来完全像你的音频内容。 此外，还有以下相关信息： DubbingX2.0.3 中的海螺 AI 配音可以进行语音克隆，操作时需上传语音、命名声音、选择语言，原音频若有背景音乐最好在剪影中去除以保证生成的音色模型效果好且纯净。去除原音频背景杂音可通过打开剪映，按以下步骤操作：打开剪映，点击开始创作，导入原始音频或视频。 StepAudio：130B 语音文本多模态模型开源，集成语音识别、语义理解、对话生成、语音克隆、音频编辑、语音合成等功能，成本低质量高的语音克隆，支持“蒸馏”技术简化为更轻量版。

以下是一些适合搭建本地个人知识库的 AI 相关技术和工具： 1. RAG（Retrieval Augmented Generation）技术：利用大模型的能力搭建知识库，其应用包括文档加载（从多种来源加载文档）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块嵌入并存储到向量数据库）、检索（通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）和输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 2. Open WebUI：一般有两种使用方式，包括聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题，是构建知识库的基础之一）。如果要求不高，通过其可实现本地大模型的对话功能。 3. AnythingLLM：包含 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装完成后，配置主要分为三步，包括选择大模型、文本嵌入模型和向量数据库。在 AnythingLLM 中，有 Workspace 的概念，可创建工作空间，上传文档并进行文本嵌入，还提供了 Chat 模式（综合给出答案）和 Query 模式（仅依靠文档数据给出答案）两种对话模式。