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判断大家是否使用Ai大数据的“证据”是什么

Answer

判断一个产品或服务是否真正使用了AI和大数据技术,可以从以下几个方面进行考察:

  1. 产品功能:AI和大数据技术通常用于处理复杂的问题,如模式识别、预测分析、自然语言处理等。如果一个产品或服务具有这些功能,那么它可能使用了AI和大数据¹。

  2. 数据处理能力:AI和大数据技术通常需要处理大量的数据。如果一个产品或服务能够处理大规模的数据,并且能够从中提取有价值的信息,那么它可能使用了AI和大数据¹。

  3. 自我学习和优化:AI技术的一个重要特点是能够通过学习和优化来改进其性能。如果一个产品或服务能够根据用户的反馈和行为来自我学习和优化,那么它可能使用了AI¹。

  4. 产品演示:为了确保产品真的在使用AI,你可以要求产品提供方提供一个独立的产品演示。这样你才能确保该产品真的是在使用AI³。

  5. 检查文章和报告:如果一个产品或服务声称使用了AI和大数据,那么他们可能会发布相关的文章和报告来解释他们是如何使用这些技术的。你可以通过阅读这些文章和报告来判断他们是否真的使用了AI和大数据²。

  6. 使用专门的检测工具:市面上有一些专门的AI写作检测工具,如Winston AI、GPTZero等,它们基于人工智能技术,能够分析文章的语言特性和结构特点,从而判断其是否由AI生成⁵。这里有更多专业的 AI 内容检测工具:https://www.waytoagi.com/category/8

以上就是一些判断是否使用了AI和大数据的方法,希望对你有所帮助!

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

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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。
2025-05-01
AI文生视频
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。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
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。
2025-04-20
ai视频
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。
2025-04-20
ai视频教学
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
2025-04-20
ai写程序
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。
2025-04-19
我想做一个论文检测器 判断是不是用AI写的
以下是一些用于判断论文是否由 AI 写作的检测网站和工具: 1. 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。使用方法是上传论文,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。 2. Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,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,系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. 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。 4. 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,系统分析生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. :专门设计用于检测 AI 生成内容,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。 6. :提供免费的 AI 内容检测工具,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。 7. GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统分析提供报告,显示文本是否由 GPT3 生成。 8. Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,将文本粘贴到在线检测工具中,系统分析提供结果。 在论文写作领域,也有一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,帮助精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。
2025-03-01
coze平台中的数据库应用,怎么判断数据是那个用户的,插入数据库节点时,需要明确用户uuid吗
在 Coze 平台中判断数据属于哪个用户,插入数据库节点时通常需要明确用户的唯一标识,如用户 UUID 或类似的唯一标识。 例如,在自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流中,考虑到可能有多个用户同时使用,使用了 server 酱的 sendkey 作为用户的唯一标识(重命名为 suid)。在数据库节点中查询是否已经推送过文章时,需要文章的 url 和用户的 suid 这两个值来判断。 在增加记账记录的工作流中,通过大语言模型将用户输入的非结构化数据转变为结构化数据存入数据库时,也需要明确相关的用户标识。 在 COZE 工作流中,数据库节点的设置包括输入参数的设置(如参数名、参数值、引用来源)以及在 SQL 输入中添加相应的代码。 总之,明确用户标识对于准确判断数据归属和进行数据库操作是很重要的。
2025-02-25
流程图有哪些工具可以制作,流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框(如椭圆形、矩形)和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向, 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作流程图的 AI 工具: 1. Lucidchart: 注册并登录:。 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. ChatGPT: 确定制作目标。 通过自然语法描述逻辑,生成 Mermaid 图形语法。 在线校验测试是否成功。
2024-12-19
上面的流程图有哪些工具可以制作,流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框(如椭圆形、矩形)和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向, 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作您所描述的流程图的 AI 工具: Lucidchart: 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 此外,文中还提到了关于智能体和人工智能在解决科学问题方面的一些相关内容,但未直接涉及流程图制作工具的更多信息。
2024-12-19
帮我写一个可以训练的分类器代码, python 代码,目的是将样本的扰动分为 0,0.001,0.003,0.005 四类,按照以下步骤写 第一步:导入需要的库 第二步:加载位于/public/xdw/ls/signaldefense/AS/perturbed_data.npy 的数据 第三步:获取数据样本的扰动值 第四步:判断扰动值的大小,比如扰动值为 0,则加一计数 第五步:打印出判断各类扰动值的正确率
以下是为您生成的 Python 代码示例,用于实现将样本的扰动分为 0、0.001、0.003、0.005 四类的分类器: ```python import numpy as np 第一步:导入需要的库 import numpy as np 第二步:加载数据 data = np.load 第三步:获取数据样本的扰动值 perturbation_values = data 假设扰动值在第二列 第四步:判断扰动值的大小并计数 count_0 = 0 count_0_001 = 0 count_0_003 = 0 count_0_005 = 0 for value in perturbation_values: if value == 0: count_0 += 1 elif value == 0.001: count_0_001 += 1 elif value == 0.003: count_0_003 += 1 elif value == 0.005: count_0_005 += 1 第五步:计算正确率 total_samples = len accuracy_0 = count_0 / total_samples accuracy_0_001 = count_0_001 / total_samples accuracy_0_003 = count_0_003 / total_samples accuracy_0_005 = count_0_005 / total_samples print print print print ```
2024-12-05
AI可以通过扫描我从而精准的判断出我骨头的位置并基于丰富的医疗学识制作出医疗思路,从而使我避免人工的失误且人类医生的刻意为难
目前的 AI 技术在医疗领域虽然取得了显著的进展,但还无法仅仅通过扫描您就精准判断出骨头的位置,并基于丰富的医疗学识直接制作出完整的医疗思路。AI 在医疗中的应用更多是辅助医生进行诊断和治疗决策,例如通过图像识别技术帮助医生更准确地识别病变部位,但最终的诊断和治疗方案仍需要人类医生综合多方面的因素进行判断和制定。而且,大多数人类医生都是秉持着职业道德和专业精神为患者服务的,不存在刻意为难的情况。
2024-08-26
如何本地部署大模型,如何选择是否使用云服务商
以下是关于本地部署大模型以及选择是否使用云服务商的相关内容: 本地部署大模型的主要步骤: 1. 选择合适的部署方式,包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 以 SDXL 为例的本地部署步骤: 1. SDXL 的大模型分为两个部分,base+refiner 是必须下载的,base 是基础模型,用于文生图操作;refiner 是精炼模型,用于对生成的模型进行细化,生成细节更丰富的图片。还有一个配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 2. 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型,首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 3. 将模型放入对应的文件夹中,base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下;vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后,启动 webUI,就可以在模型中看到 SDXL 的模型。 以 LLM 大语言模型为例的本地部署步骤: 1. 下载并安装 Ollama,点击进入根据电脑系统下载 Ollama:https://ollama.com/download ,下载完成后,双击打开,点击“Install”,安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型)。如果是 windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车;如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行,粘贴进入,点击回车,等待下载完成。 总的来说,部署大模型需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-04-14
你是否可以通过照片生成乐高风格人像
可以通过照片生成乐高风格人像。例如,可以使用相关的工具和技术,像在一些图像生成软件中,通过输入照片并设置相关的风格参数,如选择乐高风格,来实现生成。同时,在生成过程中可以像指挥设计师一样,与工具进行反复交流,对不满意的地方进行修改调整。广义上的像素艺术还包括立体像素艺术(类似乐高那种),相关的咒语关键词如“Pixel art”,生成思路可以是一家像素艺术风格的餐厅等。但需要注意的是,某些工具可能无法创建真正的纯净矢量图像的像素艺术,只是将图像“像素化”的像素艺术。
2025-04-11
那如果自己尝试制作类似工具,你是否可以提供一些帮助呢?
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。
2025-04-10
AI workflow在企业中是否比Agent应用价值和场景更多
AI workflow 和 Agent 在企业中的应用价值和场景各有特点。 Agentic Workflows 具有以下优势: 1. 灵活性、适应性和可定制性:能够根据任务难度进行调整和演变,通过组合不同模式实现定制,在需求和复杂性增长时进行迭代升级。 2. 在复杂任务上的性能提升:将复杂任务分解为更小、可管理的步骤,显著优于确定性的零样本方法。 3. 自我纠正和持续学习:能够评估自身行为,完善策略,从过去经验中学习,在每次迭代中变得更有效和个性化。 4. 操作效率和可扩展性:可以高精度自动化重复任务,减少人工操作和运营成本,还能轻松扩展。 Agentic Workflow 的应用场景包括原子设计模式的组合、与人类反馈循环集成等。例如,Agentic RAG 在检索增强生成流程中引入了一个或多个 AI Agents,在规划阶段可进行查询分解等操作,还能评估数据和响应的相关性和准确性。 一般来说,Workflow 是一系列旨在完成特定任务或目标的相互连接的步骤。最简单的工作流是确定性的,遵循预定义步骤序列。有些工作流利用大模型或其他 AI 技术,分为 Agentic 和非 Agentic 两类。非 Agentic 工作流中,大模型根据指令生成输出。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤,被授予权限收集数据、执行任务并做出决策,利用 Agents 的核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。 综上所述,不能简单地说 AI workflow 在企业中比 Agent 应用价值和场景更多,这取决于企业的具体需求和任务特点。
2025-04-09
我想学AI,那么coze是否适合拿来练手学习AI
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。
2025-04-01
是否有做视效的AI软件
以下是一些可用于视效制作的 AI 软件: PS AI:在图片修改阶段有强大功能,能跟上 Midjourney 的质感和细节,例如修改“中景,一盏只开着灯的办公楼”这类图片时,能快速框选并修改。 Midjourney:可生成图片,但存在可控性上限问题,如在处理场景一致性方面表现不佳,局部重绘功能较差。 Dreamina:可将在 SD 的 ControlNet 中生成的图片进行视频生成。 此外,还有一些相关的竞赛活动,如 Project Odyssey 第二季,其中包括渲染与视觉特效、社交媒体短视频创作等类别,设置了多个奖项,还提供了超过 30 种工具的免费额度。
2025-03-19