类似于hugging face的创业公司

以下为一些可以获取 AI 配音视频的网站及相关信息： Runway：网址为 https://runwayml.com ，有网页和 app ，使用方便。工具教程： 即梦：网址为 https://dreamina.jianying.com/ ，是剪映旗下产品，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，有最新 S 模型和 P 模型。工具教程： Minimax 海螺 AI：网址为 https://hailuoai.video/ ，非常听话，语义理解能力非常强。视频模型： Kling：网址为 kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。视频模型： Vidu：网址为 https://www.vidu.studio/ haiper：网址为 https://app.haiper.ai/ Pika：网址为 https://pika.art/ ，可控性强，可以对嘴型，可配音。工具教程： 智谱清影：网址为 https://chatglm.cn/video ，开源了，可以自己部署 cogvideo 。工具教程： PixVerse：网址为 https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。工具教程： 通义万相：网址为 https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ ，大幅度运动很强。 luma：网址为 https://lumalabs.ai/ 。视频模型： 此外，在制作 AI 视频短片《梦镜》时，经过讨论决定采用真人配音而非 AI 配音。在制作过程中，先通过图片配合配音确定每个镜头所需时长，完成初步成片后再让配音老师根据剧情和人物情绪重新配音，并加入气氛音。 另外，桂大羊的 AI 视频短片制作教程中，选择了多种工具，包括大语言模型 chatgpt、kimi 进行剧本分镜设定，文生图 midjourney 生成视觉画面，图生视频选择即梦 dreamina 制作动态画面，suno 音乐编曲，ondoku 主角台词配音，视频剪辑使用剪映。

FaceFusion 是一款面部交换和面部增强的开源软件，可以在本地运行。它不仅能将源图像中的面部与目标图像或视频中的面部进行交换，还提供了多种面部和帧处理器以改进或定制面部特征。FaceFusion 1.1.0 版本更新后，增加了摄像头功能，可进行实时换脸和面部改造。该软件有多种选项和参数，允许用户根据需要进行定制，并且内置了一些检查机制以防止被用于不道德或非法用途。其开源地址为：https://github.com/facefusion/facefusion 。 使用该软件存在一定的条件和限制： 本机解决方案：需要 Python 环境以及安装视频解码器等多个依赖软件，有一定编程知识要求。而且其运行推理计算速度非常依赖 GPU，若本地计算机没有 GPU 或者 GPU 显存较小，执行速度将会非常缓慢。 云服务解决方案：可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 已提供的大模型运行环境和计算能力，但会产生一定费用。 在云服务解决方案中，以 AutoDL 为例，注册完成后在算力市场中选择能接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的算力设备。通过模型镜像启动 GPU 服务器，在算法社区查找 facefusion 镜像，创建实例并启动，利用终端输入相关命令启动程序，注意添加“executionproviders cuda cpu”参数以使用 GPU 能力加快推理速度。最后通过自定义服务按钮打开新的浏览器窗口，访问 facefusion 提供的 UI 界面，上传准备好的图片、视频进行换脸处理。

FaceFusion 是一个开源的换脸工具，以下是关于它的一些信息： 环境配置： 需要配置的环境包括 Python（3.10 版本）、PIP、GIT、FFmpeg、Microsoft Visual C++ 2015 可再发行组件包、微软 Visual Studio 2022 构建工具。 安装 Python 时需注意版本不能高于 3.7 到 3.10，因为 onnxruntime==1.16.3 需要 Python 版本在 3.7 到 3.10 之间，否则会导致 Python 环境不兼容要求的 onnxruntime 版本。推荐使用安装包下载安装：python 下载地址 https://www.python.org/downloads/ ，下载对应的版本后，点击安装，注意把它添加到系统的环境变量中，也可以使用命令行的安装方式。 安装完 FFmpeg 后需重新启动系统以使 FFmpeg 正常运行。 在安装微软 Visual Studio 2022 构建工具过程中，请确保选择桌面开发与 C++包。 启动和使用： 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab，打开这个工具。通过终端来启动 facefusioin。 点击顶部的 + 号选项卡，新打开一个终端窗口。 在终端窗口中，输入 3 条命令做 3 件事情： 查看文件列表。输入 ls 并按回车，显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录，输入 cd facefusion 并按回车，进入程序目录。 启动 facefusion。输入：python./run.py executionproviders cuda cpu 启动程序。注意后面的参数 executionproviders cuda cpu 非常重要，如果不加 cuda，则默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢。 打开 facefusion 软件，需要返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开一个新的浏览器窗口。通过 web 浏览器来访问 facefusion 提供的 UI 界面。 在 facefusion 软件界面上，上传准备好的图片、视频后，在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮，执行换脸处理。执行完成后，在输出的位置，会出现处理后的视频，输出窗口的右上角有一个下载按钮，点击它可以导出变量后的视频到本地。 此外，FaceFusion 是一款面部交换和面部增强的开源软件，可以在本地运行。不仅可以将源图像中的面部与目标图像或视频中的面部进行交换，还提供了多种面部和帧处理器以改进或定制面部特征。FaceFusion 1.1.0 更新，增加了摄像头功能，可以进行实时换脸和面部改造。FaceFusion 有多种选项和参数，允许用户根据需要进行定制。还内置了一些检查机制，以防止软件被用于不道德或非法的用途。GitHub：https://github.com/facefusion/facefusion 。相关视频演示：https://x.com/xiaohuggg/status/1699700109775397186?s=20 。

以下是关于 Dreamface 数字人的相关信息： 生成数字人： 在剪映右侧窗口顶部打开“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。选择后软件会播放其声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中，软件会生成对应音视频并添加到轨道中，左下角会提示渲染完成时间，可点击预览查看效果。 增加背景图片： 可删除先前导入的文本内容，为视频增加背景图片。点击左上角“媒体”菜单并“导入”选择本地图片上传，将图片添加到视频轨道上（会覆盖数字人），将轨道右侧竖线向右拖拽使其与视频对齐，选中轨道后可调整图片尺寸和数字人位置。 虚拟数字人的分类和驱动方式： 虚拟数字人通过各种技术创造，具有人类特征，呈现为虚拟形象。从驱动层面分为中之人驱动和 AI 驱动。中之人驱动运用动作捕捉和面部捕捉技术实现交互，有上限且缺乏高并发和量产化能力；AI 驱动使用 AI 技术创建、驱动和生成内容，赋予感知和表达等交互能力。从应用层面可分为服务型、表演型和身份型。服务型如虚拟主播、助手、教师、客服和医生等，表演型如虚拟偶像，身份型是物理世界“真人”的数字分身。 构建高质量 AI 数字人的要点： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考需编写类似人的 Agent，记忆模块、工作流模块和工具调用模块的构建是挑战。 2. 驱动躯壳的实现：定义灵魂部分接口，躯壳通过 API 调用，方式视躯壳实现而定。包含情绪的语音表达及保证躯壳口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能预设表情动作和做逻辑判断播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性：数字人算法组成庞大，几乎不能单机部署，算法一般部署到额外集群或调用 API，网络耗时和模型推理耗时会影响体验，低延时是需解决的问题。 4. 多元跨模态：仅语音交互不够，可根据需求添加其他感官，如通过摄像头数据获取视觉信息并做图像解析。 5. 拟人化场景：正常与人交流非线性，插话、转移话题等情况需通过工程丝滑处理。

以下是关于 DeepFaceLive 以及换脸相关的信息： 换脸应用： 1. 在线换脸，使用上传的图片。 2. 在线视频操纵软件。 3. 在照片上交换面孔，效果出众。 4. 在自拍上叠加名人的脸。 5. 实时换脸的视频通话。 6. 在线媒体中的换脸。 7. 在线图片换脸。 8. 改进的实时换脸视频通话。 9. 视频和图片的换脸解决方案。 辅助工具换脸方面，同样有上述这些应用。 此外，还有关于深度学习核心概念中的特征学习的介绍：特征学习算法可以找到对区分类很重要的共同模式，并自动提取它们以用于分类或回归过程。特征学习可以被认为是由算法自动完成的特征工程。在深度学习中，卷积层特别擅长于在图像中找到好的特征到下一层，从而形成一个非线性特征的层次结构，这些特征的复杂性不断增加（例如，斑点、边缘– >鼻子、眼睛、脸颊– >面部）。最后一层使用所有这些生成的特征进行分类或回归（卷积网络中的最后一层本质上是多项式逻辑回归）。图 1 显示了由深度学习算法生成的特性，该算法可以生成易于解释的特性。但通常特征很难解释，尤其是在像循环神经网络和 LSTM 这样的深层网络或非常深的卷积网络中。

以下是一些关于 Face Swapper 的技术路径和相关工具： 在线换脸工具： ：可在线换脸，使用上传的图片。 ：在线视频操纵软件。 ：在照片上交换面孔，效果出众。 ：在自拍上叠加名人的脸。 ：支持实时换脸的视频通话。 ：用于在线媒体中的换脸。 ：在线图片换脸。 ：改进的实时换脸视频通话。 ：提供视频和图片的换脸解决方案。 辅助工具： E4S：精细化的面部交换（换脸）技术，能确保换出的脸在形状、纹理和光照方面自然逼真，精确处理脸部细节。项目地址： Misgif：可以将您的脸放入喜欢的 GIF 表情包中的应用，具有娱乐性。网址： Face Swapper：AI 换脸工具，可一次替换多张脸，支持 JPG、PNG、WEBP 格式，最大 1024px 分辨率，应用场景包括时尚、美容、电影、媒体、人力资源。网址：

在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的提升，为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才大多源自于 Google，特别是其在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络，推动了 AI 技术的发展，并培养了一批杰出的领军人物。人才在不同公司之间的流动和合作也促进了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源，目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源： 1. 学术研究网站和数据库，如知网、Web of Science 等，以获取关于架构、算力和人才网络的学术研究成果。 2. 科技行业的专业论坛和社区，与同行交流和分享资源。 3. 关注知名科技公司和研究机构的官方网站和社交媒体账号，获取最新的研究动态和资源。

在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的爆发，为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才几乎都源自于 Google，特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及它收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络，推动了 AI 技术的发展，并培养了一批杰出的 AI 领军人物。从 Google 到 OpenAI，再到 Facebook 和其他多家公司，人才的流动和合作推动了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源，您可以通过以下途径获取： 1. 学术研究论文：在相关的学术数据库中搜索关于 AI 架构、算力和人才发展的研究成果。 2. 专业技术论坛和社区：例如一些知名的 AI 技术论坛，开发者们会在其中分享和讨论相关的知识和经验。 3. 科技公司的官方网站和技术博客：如 Google、NVIDIA 等公司的网站，可能会发布有关其在 AI 领域的技术创新和人才培养的信息。 4. 在线教育平台：一些提供 AI 课程的平台，可能会涵盖这三个方面的知识和案例。

在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多出色的 AI 技术成就都可追溯到 Transformer 和 Diffusion 这两个核心架构，它们分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥着关键作用。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发，为 AI 技术进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才大多源自 Google 及其相关机构，如在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的实验室以及收购的英国公司 DeepMind，这些人才的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源，目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源： 1. 学术研究网站和数据库，获取关于架构、算力和人才网络的最新研究成果和报告。 2. 科技公司的官方网站和技术文档，了解其在相关领域的创新和实践。 3. 专业的 AI 技术论坛和社区，与同行交流和分享资源。

在人工智能时代，以下是被认为最重要的三个基石： 1. 架构：当前市场上许多出色的 AI 技术成就可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的重要基础。 2. 算力：自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发，为 AI 技术的进步提供了强大支持。 3. 人才网络：AI 领域的关键人才网络起到了不可忽视的作用，特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室以及其收购的英国公司 DeepMind 培养和汇聚的人才，他们的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源，您可以通过以下途径获取： 1. 学术研究网站和数据库，例如一些知名的科技学术数据库。 2. 专业的 AI 技术论坛和社区，与同行交流获取相关信息。 3. 大型科技公司的官方网站和技术文档，如 Google 等。 4. 相关的学术会议和研讨会。

以下是一些与吴恩达关于使用 hugging face 、langchain 创建自己应用的相关教程资源： 1. 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain ?️?中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由是两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. AIGC Weekly 32 中的精选文章： 地址： 简介：这个短期课程是吴恩达工作室与 Hugging Face 合作的，旨在教授如何快速创建和演示机器学习应用程序。学员将学习构建图像生成、图像字幕和文本摘要应用程序，并与团队成员、测试人员等分享自己的应用程序。课程内容包括使用少量代码创建用户友好的应用程序，使用开源大型语言模型对输入文本进行摘要，并显示摘要。

以下是为您整理的关于 Hugging Face 的教程： 1. 在“AIGC Weekly 41”中，有一个非工程师指南：训练 LLaMA 2 聊天机器人的教程。它展示了如何使用 Hugging Face 提供的服务来训练和部署一个基于 LLM 的聊天机器人，无需任何代码知识。具体分为三个步骤：使用 AutoTrain 服务在线训练一个 LLM 模型；然后使用 ChatUI 服务将训练好的模型部署成一个可通过网页聊天的机器人；最后介绍了 Hugging Face 为普通用户提供的一些工具，比如 Spaces、AutoTrain、ChatUI 等，目的是让更多人能参与和利用机器学习。 2. 在“AIGC Weekly 32”中，有一个由吴恩达工作室与 Hugging Face 合作的短期课程，旨在教授如何快速创建和演示机器学习应用程序。学员将学习构建图像生成、图像字幕和文本摘要应用程序，并与团队成员、测试人员等分享自己的应用程序。课程内容包括使用少量代码创建用户友好的应用程序，使用开源大型语言模型对输入文本进行摘要，并显示摘要。 3. 在“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”中，介绍了在下载大模型之前的两个重要开源社区：HuggingFace 和 ModelScope（魔搭社区）。HuggingFace 是一家成立于纽约的 AI 研究公司，以其开源项目 Transformers 库而闻名，该库聚焦于自然语言处理（NLP）和机器学习，并支持超过 100 种语言的模型。HuggingFace 强调社区协作，致力于使 AI 更加民主化，为研究人员和开发者提供强大的工具，以推动人工智能技术的进步和应用。ModelScope（魔搭社区）是由中国的科技巨头阿里巴巴集团旗下的阿里云推出的一个开源平台。该平台专注于提供各种 AI 模型，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉和音频处理。ModelScope 旨在简化 AI 模型的开发和部署过程，使技术更加透明和容易访问，特别是为中国的开发者和研究机构提供支持。这两个平台可以简单理解为开源大模型的仓库，从这些平台可以下载到各种开源的大模型。其区别可以类比于 github 和 gitee 的区别：HuggingFace 是国际上的平台，而 ModelScope 则是国内的平台。此外，还包括创建下载大模型的 Python 脚本文件：download.py 以及执行 Python 脚本下载大模型的步骤。出现相应界面则代表模型开始下载，预计下载 5 分钟，下载完成会有相应提示。

以下是为您提供的建议，以帮助您利用 AI 开发 APP 并实现创业目标： 1. 了解有趣的产品案例：例如对话情绪感知助手，它能帮助用户理解社交场景并提供合适话术；剧本杀创作平台，具备剧本润色和 AI 测本功能；插件图标生成器，解决了开发插件时的图标制作难题。 2. 学习优秀作品：像插图神器、拍个明白、3 秒变现想法落地等，部分有公开网页和开源代码，可供试用和借鉴。 3. 掌握工具使用方法：例如 tree 等 AI 编程工具，即使不会编程也能通过自然语言交互生成代码和解决问题。 4. 借鉴学生经验：湖南大学齐国皓分享了用 tree 工具带领非技术专业同学做案例的经验。 5. 关注产品规划和愿景：如 CubeOne 会尽快上线手动编辑功能，其 AI 能力也将在月底有大更新，团队愿景是为人们带来世界上最好的做演讲的体验。 6. 参考创业实践：有大四学生在湖南大学利用 AI 编程工具进行 AI 加金融交易方面的创业。 7. 积极参与案例分享与交流：在飞书群等平台分享和获取更多案例链接。 总之，您需要多学习成功案例和工具使用方法，借鉴他人经验，明确产品规划和愿景，积极参与交流，逐步实现利用 AI 开发 APP 的创业目标。

如果您想通过小红书低成本创业，以下是一些 AI 工具可供参考： 1. Dreamina： 网址：https://dreamina.jianying.com/aitool/home?subTab 优点：不需要?，每天有免费额度。 注册：可用抖音号或手机号，注册时间约 5 分钟。 2. Sora： 网址：https://openai.com/sora 优点：发布的成果好，集成在 openai 一套里可用。 限制：需要?，需要 gmail 注册，需要订阅后才能使用，价格为 GPT4 20$一个月，注册时间约 30 60 分钟。

以下为您推荐一些简单的时尚传播创新创业项目： 1. 时尚穿搭建议平台：利用 AI 技术，根据用户的身材、风格偏好等为其提供个性化的穿搭建议。 2. AI 图像识别商品推荐：通过 AI 图像识别技术，为用户推荐符合时尚潮流的服装、饰品等商品。 这些项目借助 AI 技术，能够满足用户在时尚领域的需求，具有广阔的发展前景。创业者可根据自身兴趣、技能和市场需求选择适合的项目进行创业。

以下为您推荐一些时尚传播相关的创新创业项目： 1. 时尚穿搭建议平台：利用 AI 图像识别和数据分析技术，根据用户的身材、风格偏好等为其提供个性化的时尚穿搭建议。 2. 时尚商品推荐平台：通过 AI 算法，分析用户的购买历史和浏览行为，为用户推荐符合其喜好的时尚商品。 3. 时尚趋势预测工具：运用 AI 对大量时尚数据进行分析，预测未来的时尚趋势，为时尚品牌和设计师提供决策参考。 4. 虚拟试衣镜：借助 AI 技术实现虚拟试衣效果，让用户无需实际试穿就能看到服装在自己身上的效果。 5. 时尚内容创作助手：如 AI 智能写作助手，帮助创作者快速生成高质量的时尚相关文本，如时尚评论、时尚博客等。 总之，这些 AI 相关的时尚传播创新创业项目为创业者提供了多样的选择和广阔的发展空间，创业者可依据自身兴趣、技能及市场需求来挑选适合的项目进行创业。

要实现自媒体全媒体一键管理 AI 帮助自媒体创业者管理全媒体平台的数据、内容、客户以及产品，可以参考以下思路： 首先，对于将 PDF 一键变成能玩的可视化网页，整体思路来自于归藏。在藏师傅的基础上稍作修改的 prompt，目前在 Claude 3.7 Sonnet 效果最佳，其他大模型生成的审美可能稍差。可以将 prompt 用于 Claude 自己的官网、trea 海外版、cursor 等能使用 Claude 3.7 的产品。 使用时，prompt 整体基本可复制，但细节部分需修改： 1. 作者信息部分改成自己的内容。 2. 媒体资源部分，可加上自己特定要出现的图片/视频。不需要的直接删掉这一块。若使用网上现成的图片，直接右键复制图像链接；若是自己的图片，可使用图床服务（如 https://sm.ms/）托管图片生成公链，然后用 Markdown 格式贴到媒体资源处。注意文档上传时，图片不要跟着文档一起上传，可能会有显示错误，尽量用公链。 虽然上述是关于将 PDF 变成可视化网页的方法，但其中的思路和技术或许能为您实现自媒体全媒体一键管理 AI 提供一些启发和借鉴。

AI 的泛化能力在自媒体创业中可以从以下几个方面加以应用： 1. 独特场景定位：由于大模型的进化速度是非线性和泛化的，自媒体创业不能以通用性为出发点，而要找到独特的场景，绕开大模型的火力覆盖范围。 2. 适应多模态趋势：随着模型规模和模态类型的提升，如从文本到对话语音、音频、视频等多模态的发展，自媒体创业者需要关注并适应这一趋势。 3. 语言迁移应用：模型在英语数据上训练后能自动迁移到其他语言场景并表现不错，自媒体创业者可以利用这一特点，拓展内容的语言覆盖范围。 4. 创新用户体验：虽然不需要完全重新设计互联网，但对于能明显受益于 AI 访问的网站，需要设计更好的 AI 用户体验，例如为模型提供清晰、基于文本的界面，并明确可交互元素。 需要注意的是，这是一个残酷的时代，科技巨头竞争激烈，自媒体创业者要保持耐心，不断探索和创新，以应对智变时代的挑战。

以下为您推荐一些 AIGC 相关的产品： 1. Genmo：这是一款使用文本创建 AI 视频的应用。相较于 Pika 和 Runway，它生成视频的清晰度大幅提高，人像的稳定性和美观度强很多，支持镜头控制且控制粒度更细。目前还未开放图片生成视频，只能用文字提示词。 2. AskCodi：这是一款 AI 驱动的代码助手。它由 OpenAI GPT 提供支持，可以作为 Visual Studio Code、Sublime Text 和 JetBrains 的 IDE 的扩展/插件使用，能帮助开发人员更快更轻松地编写代码，降低人们探索软件开发职业的门槛。 3. ODIN：这是 Obsidian 的 AI 插件。它提供了通过图形提示栏进行 LLM 查询、图形可视化、下拉菜单功能等。安装 ODIN 需要先安装 Obsidian 并按照指示进行插件的安装和启用，安装完成后可在 Obsidian 界面使用其功能。

以下是一些和问小白类似的集合多种 AI 工具的镜像站： 1. Zyro 网址： 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议；提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，帮助创建独特的品牌形象；包含 SEO 和营销工具，帮助提升网站可见性和流量。 2. 10Web 网址： 特点：基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可以自动生成网站布局和设计；提供一键迁移功能，将现有网站迁移到 10Web 平台；集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 3. Jimdo Dolphin 网址： 特点：Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器，通过询问用户问题来定制网站；提供自动生成的内容和图像，帮助快速启动网站；包含电子商务功能，适合小型企业和在线商店。 4. Site123 网址： 特点：简单易用的 AI 网站构建工具，适合初学者；提供多种设计模板和布局，用户可以快速创建专业网站；包括内置的 SEO 和分析工具，帮助优化网站表现。

以下是关于自己尝试制作类似工具的一些帮助信息： 制作网站的 AI 工具： Wix ADI： 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 Bookmark： 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 Firedrop： 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是其 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid： 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是其 AI 设计助手，可自动调整网站设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 在扣子调用已有的 API 制作插件： 1. 点击个人空间，选择插件，点击创建插件。 2. 创建插件： 插件名称：中文，根据插件需求起名。 插件描述：告诉观众插件的用途和使用方法。 3. 插件工具创建方式： 云侧插件基于已有服务创建：使用现成的 API 来创建插件，选择后会跳出必填项“插件 URL”，要填入所使用 API 的 URL。 云侧插件在 Coze IDE 中创建：使用 Coze 的服务器写代码来直接搭建 API（支持 Python 和 Node.JS）。 4. 在新的界面点击创建工具，填入第一个插件工具的基本信息： 工具名称：只能使用字母、数字和下划线来命名。 工具描述：根据工具的使用方法、功能填写，提醒用户如何使用。 工具路径：填写对应完整的 API 以/开始，如果后面使用 path 的方式传参，则可以使用“{}”包裹的方式把变量包含在其中。 请求方法：根据 API 的调用方式选择对应的请求方法。 5. 配置输入参数：点击新增参数，把所有需要使用的参数填写进工具。 开发视角中使用 ChatGPT 的案例： 制作 LaTeX 图表与表格：经常使用 LaTeX 编写文章和内部文件，ChatGPT 能够编写 LaTeX 代码，根据描述或原始数据创建表格和图形，还能解决布局问题和提供建议。可以将图形草图截图发送给 ChatGPT 让其转换成 LaTeX 代码，虽然不是百分之百准确，但能大大节省时间。

利用飞书多维表格做一个类似于客服机器人，可以按照以下步骤进行： 1. 创建一个拟人化的 bot，比如起名叫青青，设定其为人设是一个可爱有趣的少女，擅长回答各种刁钻的问题。完成 BOT 捏好后点击发布。 2. 发布时配置飞书多维表格： 输出为文本时，第一步配置为文本。 配置多维表格输入表单，选择用控件的字段选择器，给字段标题随便起个名字如“question”。 在完善捷径的商家信息这里，可以选择全量发布，也可以选择仅自己可用。为了审核快一些，可以选择仅自己可用。等审核通过之后，就可以在飞书多维表格里面看到发布成功。 3. 还可以探索字段捷径的各种玩法（不含 bot），比如直接创建一个多维表格，第一列是几个成语，第二列是 AI 字段捷径生成的对成语的解释。左边输入一列，比如一列成语，右边配置 AI 字段。 此外，还有一些相关信息供您参考： “Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场圆满落幕，探索 AI 与大消费行业的深度结合”中提到了一些相关作品，如帮助企业快速建立产品智能客服体系、ERP 高智版：扣子销售订单管理大师、亚马逊商品评论智析、AI 电商设计师等。 2024 年历史更新（归档）中包含了关于飞书多维表格字段捷径配置 COZE 的 BOT 青青的相关内容。

Viggle 是一款创新的可控视频生成平台，具有以下特点： 基于 JST1 技术，允许用户自由创建和控制 3D 角色的动作，在游戏开发、动画制作及 VR/AR 等领域有巨大潜力。 是一款利用骨骼动画将图片转化为一致性角色动画的工具，简化了动画制作流程，能快速生成引人入胜的角色视频，助力故事讲述。 由一支 15 人团队打造，创始人是一位在多家知名公司工作过的华人 AI 研究员。 核心能力是将视频中的角色替换成其他形象。 其视频工具背后依赖自家训练的 3D 视频模型「JST1」，能够根据一张角色图片生成 360 度角色动画，进行更可控的视频生成。 目前支持 Discord 访问和网页版访问，Discord 平台已积累超 400 万用户。 网页版访问地址：https://www.viggle.ai/ 官方推特：https://x.com/ViggleAI 官方 Discord：https://discord.gg/viggle 操作方式（以网页端举例）： Upload a character image of any size.上传任意尺寸的角色图像。 For better results,use a fullbody photo with a clean background.为了获得更好的效果，请使用背景干净的全身照片。 Image size图像大小（最大 10MB） 上传的照片必须符合 功能： /mix:将角色图像混合到动态视频中 上传一张字符清晰的图片 上传一段清晰运动的视频 /animate:使用文本运动提示为静态角色设置动画 上传一张字符清晰的图片 描述想让角色做的动作 /ideate:纯粹从文本创建角色视频 描述想要创造的角色 描述希望角色执行的动作 /character:通过文本提示创建角色并将其动画化 描述想要创造的角色 从四个结果中选择一个图像 描述希望角色执行的动作 /stylize:使用文本提示符重新设计角色的样式并将其动画化 上传一张字符清晰的图片 描述想改变角色的任何地方来重新塑造它 从四个结果中选择一个图像 描述想要角色做的动作 官方提供了多种动作提示词可供参考，提示词地址：https://viggle.ai/prompt

以下是为您提供的一些相关案例： 在 Manus 案例中，有让其创建需要上传文件的 dify 工作流，如根据多篇文章写脱口秀段子，并制作简便美观的网页和接入工作流的 api 等复杂操作。 有关于智能客服场景如何帮助企业更好地对内服务客服、对外服务客户的案例。 在通用 AGENT 案例合集中，包括生活娱乐类 AGENT 方面的案例，如根据出差计划做成的具有多种功能的互动式网页，如供应商工厂探索地图；还有整活娱乐方面的案例，如荒谬句子生成器和豆瓣品味分析师。荒谬句子生成器实现了小时候的线下游戏功能，并增加了扩展句子和虚拟专家评论功能；豆瓣品味分析师能根据用户的豆瓣 id 获得评价信息并生成锐评报告。