请你以制定清晰的任务列表和优先级的方式，来制作ai绘画相关的课程，帮助小白一步步上手操作成为大神。

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。

以下是一些能帮助您快速上手学习 AI 视频的途径和方法： 1. 您可以先查看 AI 视频学社的相关内容，包括入门教程： 2. 加入 AI 视频学社的交流群，需要学习 AI 视频的，参与 AI 视频挑战赛，参与 AI 视频提示词共创的小伙伴，可以扫二维码或联系：三思或小歪【备注：AI 视频学社】，但必须有 AI 视频账号才能进群。 3. 参加每周都举办的 Video Battle 以及不定期举办的各种视频比赛。 4. 您还可以学习我 AI 北京系列共学课，例如： 12 月 13 日 20:00（，讲师：@啊朔 12 月 14 日 20:00（，讲师：@二金 5. 对于小白来说，做 AI 视频思路清晰很重要，提示词方面要注意主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍），您可以参考相关案例，如： 生成视频： 第一次生成 抽卡结果不理想 ，符合要求的修改提示词：母亲很疲惫看着孩子

以下是关于快速上手 Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin 等 AI 编程产品并转型为 AI 产品经理的一些经验： 1. 深入理解用户场景和 AI 能力边界：要构建差异化的 AI Native 体验，需要同时对 AI 能力边界和用户场景有深入洞察。 2. 持续迭代产品：在快速变化的模型能力下，避免在每次的基座模型迭代中掉队或被淘汰。 3. 构建良好的模型产品化能力和基础设施：使得应用可以持续收集用户数据以迭代模型。 对于具体的产品： Cursor： 允许用自然语言描述需求，对上下文有深度理解能力，能理解整个项目的结构和依赖关系，进行跨文件的语义分析。 提供智能的代码重构建议，自动诊断和修复常见错误，基于代码自动生成文档。 但要注意，即使有 AI 辅助，当好产品经理也不容易，需要反复沟通和调整。 Devin：作为 2024 年横空出世的产品，预示着软件开发范式的根本转变。 Windsurf、V0.dev、bolt.new 等： 可以使用如 Cursor Composer 构建产品、使用 Bolt.new 构建产品、使用 V0.dev 生成组件等。 此外，国内知名的 AI 全栈开发者 @idoubi 分享了相关使用经验，包括自动补全代码、Debug&&Fix Error、实时对话&&联网搜索、写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用的代码逻辑/函数、代码重构、多语言翻译等方面。同时，对于零代码基础的人员，也有使用相关工具实现想法的方法，如使用 Cursor Composer、Bolt.new、Claude 等构建不同类型的应用。还可以盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景，如 AI 编辑器（Cursor、Windsurf、Pear Al 等）、编辑器 AI 扩展（Github Copilot、Continue、Cline 等）、UI 组件生成工具（Cursor、V0.dev、Claude、screenshottocode 等）、完整项目构建工具（Cursor、Bolt.new、Replit Agent、Wordware 等）。

以下是关于用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图的快速上手的 prompt、平台和教程： 平台：Tusiart Prompt 提示词： 用英文写您想要 AI 生成的内容，不用管语法，仅使用单词和短语的组合去表达需求，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 描述逻辑通常包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。 教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：按照主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：在生成内容基础上，寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，高阶技能可后续学习。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写您想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，中间用英文半角逗号隔开。 8. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 9. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 10. 尺寸：根据喜好和需求选择。 辅助网站： 1. http://www.atoolbox.net/ ：通过选项卡方式快速填写关键词信息。 2. https://ai.dawnmark.cn/ ：每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词。 3. https://civitai.com/ ：可抄作业，复制图片的详细参数用于生成。 下次作图时，可先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。

以下是上手 Coze 的路径及相关教程列表： 1. 历史活动教程： 5 月 7 号（）：大聪明分享｜主题：Agent 的前世今生，每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的，以及现在用 Coze 做什么。流程安排：20:00@?AJ 主持开场，20:00 21:00 大聪明分享，21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊。 5 月 8 号（）：大圣分享｜主题：我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze。流程安排：20:00 21:20 大圣分享。 5 月 9 号（）：艾木分享｜主题：Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以“Dr.Know”和“卧底”为例，线上答疑。流程安排：20:00 21:00 艾木分享，21:00 21:30 线上答疑。 5 月 10 号（）：罗文分享｜主题：一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书。流程安排：20:00 21:00 罗文分享。 5 月 11 号（）：Itao 分享｜主题：和 AI 成为搭子，线上答疑。流程安排：20:00 21:00：itao 分享，21:00 21:30 线上答疑。 2. 基础教程： 3. 大圣的胎教级教程中的 Coze 概述： 字节的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。 字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可以正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程：Bot 的开发和调试页面布局主要分为提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。

如果您想从零开始学习 AI 并上手，以下是一些建议： 1. 阅读相关论文和博客：可以从“GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List”开始，其中涵盖了人工智能工程的多个领域，如 LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调等。 2. 学习 Prompt（提示词）技巧：掌握“分配角色”“给出示例（fewshots）”“思维链（ChainofThought）”这三板斧，深入研究这三个核心方面。 3. 了解 Stable Diffusion：通过知乎上的“教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识”，学习其资源、核心基础原理、网络结构、搭建使用和训练等方面的知识，包括模型工作流程、核心网络结构、推理流程、训练环境配置等。

对于初学者上手 AI，以下是一些建议： 1. 调度器和采样器方面：可以从 Euler 或 DDIM 开始，因为它们提供了良好的平衡点，便于快速了解生成过程。如果对生成过程中的稳定性和细节处理有严格要求，可以考虑 DPM++ SDE Karras、LCM 和 Dynamic Thresholding 这样的采样器。在需要快速生成图像的情况下，DPM fast、Euler 和 DDIM Fast 是不错的选择。如果希望生成更具创意或独特风格的图像，可以尝试 Heun、DPM++ 3M SDE Palefire 以及 Restart 采样器。对于高要求的图像生成任务，推荐使用 DPM++ 3M SDE Karras、DPM2 Exponential 和 LCM 这些经过优化的采样器。 2. 基本概念方面： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（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。 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。 选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词的技巧。 3. 实践方面： 理论学习之后进行实践，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 4. 体验方面： 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。 5. Prompt 方面： 认真写出自己的第一个 prompt，理解 GPT 的工作原理，至少先真正理解以下几个问题：GPT 说人话的能力是怎么来的、“涌现”的产生、prompt 的概念和意义、为什么现阶段我们不得不用 prompt。推荐两个课外阅读，即 B 站 UP Yjango（于建国博士）很早前发布的相关视频。 您还可以关注获取更多内容。

大模型的底层原理主要包括以下几个方面： 1. 生成式：大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），逐字完成回答。例如，从给定的提示词“how”开始，通过计算推理依次输出“are”“you”等，直到计算出下一个词是“”时结束输出。 2. 预训练：大模型“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的，这个预先学习并把对知识的理解存储记忆在“脑袋”里的过程称为预训练。以 GPT3 为例，训练它使用了约 4990 亿 token 的数据集，相当于 86 万本《西游记》。预训练需要花费大量时间和算力资源，且在没有外部帮助的情况下，大模型所知道的知识信息是不完备和滞后的。 3. 转换器模型（Transformer）：Transformer 是一种处理文本内容的经典模型架构，虽然其具体细节不清楚不影响使用大模型，但感兴趣的可以通过相关链接进一步了解。 4. 参数规模：依靠概率计算逐字接龙的方法看似难以生成高质量回答，但随着参数规模的增加，如从 GPT1 的 1.5 亿到 GPT3.5 的 1750 亿，实现了量变到质变的突破，“涌现”出惊人的“智能”。这种“涌现”现象在人类的进化和个体学习成长历程中也存在。

李继刚等的 prompt 最佳实践相关内容如下： 方法论： 提出了基于 GPT3 的无代码聊天机器人设计工具 BotDesigner。 创建了 Conversation 视图和 Error Browser 视图。 使用 BotDesigner 观察 10 名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为，以探索他们在提示设计中的直觉方法和困难。 结论： 所有参与者都能进行机会性的提示迭代设计，并能对提示更改进行局部测试。 参与者在生成提示、评估提示有效性和解释提示效果方面的困难主要源自过度概括和人际交往预期。 参与者倾向于从单一数据点过度推广，也倾向于从人类交流的角度过滤他们的提示设计和聊天机器人的响应。 关键信息： 贡献者包括李继刚、Sailor、田彬玏、Kyle?、小七姐等群友。 李继刚的，最近收录不是很及时，可在李继刚的即刻查看更多。 每个角色都有版本迭代，标注版本号，争取更新到最新版本。 李继刚写了上百个这种 Prompt，有具体场景需求可评论留言，作者可帮忙写定制，也可自己用结构化方式写。 使用方法：开一个 new chat，点代码块右上角的复制，发送到 chat 聊天框，里面的描述可按需求修改。 思路来源：云中江树的框架： 方法论总结： 建议用文心一言/讯飞星火等国内大模型试试，有这些 prompt 的加持效果不错。 此外，还有相关的高阶使用方法，如陈财猫的“如何用 GPT 写长篇科幻？用分治法完成复杂任务”（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GY3sw4LQli5k9ckzrDZcRnVmnQf），刘海的“Prompt 纵向研究的最新成果：伪代码提示词”（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MjUDwTbq9iUtBrkskPXcpfOHnPg），陈财猫的“由 GPT 驱动的人生重开模拟器游戏，体验无穷变化的多重人生”（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WyJSwjvN5iZudhkd8iocrSy3njc）

以下是为 AI 小白提供的成为 AI 大神的学习路径： 首先，要了解 AI 基本概念。建议阅读「」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。同时，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。 接着，开始 AI 学习之旅。在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 然后，选择感兴趣的模块深入学习。AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等，您可以根据自身兴趣选择特定模块进行深入钻研。 此外，还可以通过观看相关视频来辅助学习，比如“”，了解什么是 AI 大模型及其原理，包括生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC，以及相关技术名词如机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习等。 最后，在医疗保健领域应用 AI 时，要像人类学习一样，不能仅仅依靠大量数据和生成模型，而应通过使用彼此堆叠的模型来训练，比如先训练生物学的模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。