请你以用户购买一只股票型基金为例，阐述从购买到TA再到APP，如何计算该基金的资产收益流程

Stable Diffusion 的底层技术主要来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach 之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型，其原理包括以下几个步骤： 1. 使用新颖的文本编码器（OpenCLIP），由 LAION 开发并得到 Stability AI 的支持，将文本输入转换为向量表示，以捕捉文本语义信息并与图像空间对齐。 2. 采用扩散模型，将随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型，能从训练数据中学习概率分布并采样新数据。 3. 在扩散过程中，利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布，根据文本指导噪声图像向目标图像收敛，并保持图像的清晰度和连贯性。 4. 使用超分辨率放大器（Upscaler Diffusion Model），将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率，从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 此外，ComfyUI 的底层依赖 Stable Diffusion，去噪过程由 UNet 网络完成。UNet 是一种编码器解码器结构，能处理多尺度特征表示。在 ComfyUI 中，去噪的每个步骤通过模型推理模块实现，调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中很重要，允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件，在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现。跳跃连接是 UNet 的核心部分，能在不同尺度之间共享特征，在 ComfyUI 的节点网络中表现为中间过程数据的流转。切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制，在 ComfyUI 中可通过修改模型参数节点或自定义网络结构节点对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 Stable Diffusion 还具有以下优点： 1. 可以处理任意领域和主题的文本输入，并生成与之相符合的多样化和富有创意的图像。 2. 可以生成高达 2048x2048 或更高分辨率的图像，且保持良好的视觉效果和真实感。 它还可以进行深度引导和结构保留的图像转换和合成，例如根据输入图片推断出深度信息，并利用深度信息和文本条件生成新图片。

以下是关于 Stable Video Diffusion 开发的相关信息： SVD 介绍： 简介：Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型，用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。它支持多种功能，用户可调整多种参数，但对硬件要求较高，支持的图片尺寸较小，应用场景受限。 模型版本：开源了两种图生视频的模型，一种能生成 14 帧的 SVD，另一种是可以生成 25 帧的 SVDXL，发布时通过外部评估超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 主要贡献：提出系统的数据管理工作流程，将大量未经管理的视频集合转变为高质量数据集；训练出性能优于现有模型的文本到视频和图像到视频模型；通过特定领域实验探索模型中运动和 3D 理解的强先验，预训练的视频扩散模型可转变为强大的多视图生成器，有助于克服 3D 领域数据稀缺问题。 部署实战避坑指南： 直接使用百度网盘里准备好的资源，可规避 90%的坑。 若一直报显存溢出问题，可调低帧数或增加 novram 启动参数。 云部署实战中，基础依赖模型权重有两个 models–laion–CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K 和 ViTL14.pt，需放到指定路径下。 总结： Sora 发布后，此前的视频生成模型相形见绌，但 Stable Video Diffusion 作为开源项目可在自己机器上自由创作无需充值。SVD 生成的视频画质清晰，帧与帧过渡自然，能解决背景闪烁和人物一致性问题，虽目前最多生成 4 秒视频，与 Sora 的 60 秒差距大，但在不断迭代。我们会持续关注其技术及前沿视频生成技术，尝试不同部署微调方式，介绍更多技术模型，更多精彩内容后续放出。 同时，您还可以加入「AIGCmagic 社区」群聊交流讨论，涉及 AI 视频、AI 绘画、Sora 技术拆解、数字人、多模态、大模型、传统深度学习、自动驾驶等多个方向，可私信或添加微信号：【m_aigc2022】，备注不同方向邀请入群。

Stable Diffusion（简称 SD）不是由 Runway 和 Google 联合开发的，而是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。 Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于这两位开发者之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中根据文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率。 围绕 Stable Diffusion 等基础模型的兴奋和关注正在产生惊人的估值，但新研究的不断涌现确保新模型将随着新技术的完善而更替。目前，这些模型在法律方面也面临挑战，例如其训练所使用的大量内容数据集通常是通过爬取互联网本身获得的，这可能会引发法律问题。

Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中，将一段文本输入到模型中，经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片；图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。

Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。

以下是为您提供的新手学习 AI 的计划和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列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，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 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。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 另外，《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到，在学习 AI 时，要进行系统性的学习，打好基础。比如一开始就去系统地看几本书，听几门好课。May 还分享了自己加入 AI 社区：waytoAGI 的经历，认为这是一个宝藏社区，您可以看看这个社区的新手指引，怎么入门，比如 。

利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】可以参考以下方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：使用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 此外，还可以参考以下具体案例： 赛博发型师：基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务，通过分析用户面部特征、个人风格和偏好，自动生成发型设计方案，用户可上传照片，系统分析后生成详细报告和效果图，报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点，生成营销文案，并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服（C 端用户）/抖音带货知识库工具（B 端商家）：作为 AI 客服系统建设助手，帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中，还可以参考以下经验： 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享：包括直播课程相关内容，优化社区文档问题，介绍技术栈选择，强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势，现场演示账号分析效果，展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解：先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势，接着进行技术实操，从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始，讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤，包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作，可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程：进行操作演示与讲解，包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作，还讲解了批处理、代码节点等内容。

要通过 API 调用豆包大模型，以下是一些相关步骤和信息： 1. 直接调用大模型（之前完成过 coze 对接的同学，直接去二、百炼应用的调用）： 百炼首页：https://bailian.console.aliyun.com/ 以调用“qwenmax”模型为例，在/root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件，需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。 获取 key 的视频教程： 获取 key 的图文教程：以下是参考配置。 注意：需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明您没有实名认证，点击去，或查看自己是否已认证。 2. 创建大模型问答应用： 首先可以通过创建一个百炼应用，来获取大模型的推理 API 服务，用于实现 AI 助手。 创建应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用。在对话框，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认。您也可以选择输入一些 Prompt，比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。 在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现，目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布，我们将在后面的步骤中去解决这一问题。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用 ID。保存应用 ID 到本地用于后续配置。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面。在页面右侧，点击创建我的 APIKEY，在弹出窗口中创建一个新 APIKEY。保存 APIKEY 到本地用于后续配置。 3. 配置 FastGpt、OneAPI： 首先配置 OneAPI，还记得刚刚让您白嫖的大模型 API 吗？阿里的接口，这时要派上用场了，去阿里模型的链接里创建 ApiKey，并复制下来。然后在 OneAPI 的页面，点击【渠道】添加新渠道。添加时，类型选择阿里通义千问，名称自己取个，类型选择好后模型是会默认加进去，您不用删减，还有就把刚刚阿里那复制的 ApiKey 粘贴到秘钥里去。这样就 OK 了。后续有其他的大模型也是一样的添加方式。

大疆作为一家知名的科技公司，其产品在市场上具有较高的声誉和用户满意度。关于未来大疆是否应该发展二手机生态，这需要综合多方面因素来考虑。 从市场需求角度来看，随着消费者对性价比的追求以及环保意识的增强，二手机市场存在一定的潜力。然而，大疆产品通常以其先进的技术和高品质著称，二手机可能会面临技术更新换代快、维修保障等问题。 如果我是二手业务的负责人，首先会进行充分的市场调研，了解消费者对于大疆二手机的需求、价格预期以及关注点。建立严格的二手产品检测和评估标准，确保二手大疆产品的质量和性能符合一定的标准。同时，提供完善的售后服务和维修支持，让消费者购买二手产品无后顾之忧。还会制定合理的价格策略，既要保证有一定的利润空间，又要具有市场竞争力。此外，加强与大疆官方的合作，获取更多的技术支持和资源，共同推动二手机生态的发展。

目前在市场上，有一些可以实现 AI 自动安排批量设置工作任务以提升个人效率的应用程序，以下为您推荐几款： 1. Todoist：它具有强大的任务管理功能，支持设置优先级、提醒和分类，能帮助您合理规划工作任务。 2. Microsoft To Do：与微软生态系统紧密集成，方便您在不同设备上同步任务，并进行批量设置。 3. Trello：以看板的形式展示任务，直观清晰，便于批量安排和跟踪工作进度。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合您的应用程序。

以下是为您提供的关于 AI 阅读习惯养成的相关内容： AI 稍后读助手的设计思路： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看，提高可访问性。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成合适的阅读计划。 同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可以构建完整的 AI 工作流：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出；由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理和推荐；利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发插件和 APP 即可实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 关于 DeepSeek R1 的纯强化学习： DeepSeek R1 引入纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，通过自我探索和试错学习。在“冷启动”阶段，通过少量人工精选的思维链数据初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统反馈下（对结果准确率与回答格式进行奖励）自主探索推理策略，不断提升回答准确性，实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。如 Alpha Zero 只训练三天就完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go 结合监督学习和强化学习，受人类局限，Alpha Zero 纯强化学习，具有创造性风格。大模型 AI 在纯强化学习下展现出超出想象的成长潜力，DeepSeek R1 更注重学习推理底层策略，培养通用推理能力，实现跨领域知识迁移运用和推理解答。

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。

以下是使用 AI 创作 APP 的一些方法和技巧： 1. 利用设计平台参考：不用语言描述界面样式，可在设计平台如站酷（国内）、Dribbble 和 Layers（海外）找喜欢的设计稿并上传图片让模型参考，重点描述静态图片无法表现的部分。 2. 引用在线图片：让模型生成界面时，若页面缺少图片，可要求其引用开源图片网站 unsplash 中的图片来填充需要图片的部分。 3. 引用在线图标库：对于页面中本该是图标的地方，可要求模型引用在线的图标库，如 Font Awesome 或 Material Icons，使界面更简洁整齐。 4. 优化前端样式代码：考虑 CSS 样式的美观度要求。 此外，对于 Cursor 及 MCP 的使用： 1. Cursor Rules：简单来说是为 Cursor 做角色定位，允许开发者设置特定指导原则和行为模式。首先设置通用规则，点击界面右上角小齿轮图标，在 cursor settings 中找到 Rules，将文本拷贝到 User Rules 后关闭页面。当涉及更专业开发时，可在特定项目中寻找或生成更专业的 Cursor Rules。 2. 制作第一个小作品：设置好 Cursor Rules 后，在右侧对话框中输入项目（可口语化），使用 claude3.7 模型等待代码生成，点击 Accept all 使代码生效，跟 AI 说运行项目，点击提示的 Run command 跳转到预览页面。若项目有问题，可让 AI 进一步美化。

目前在写公文方面，以下是一些相关的信息： 大模型工具推荐：chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4。 飞书文档带有文本纠错功能。 但对于专门用于写公文的 APP ，上述内容中未明确提及。

以下是关于 APP 提示词的相关信息： 一些提示词相关的网站资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 在星流一站式 AI 设计工具中： 提示词用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 提示词优化方面，启用提示词优化后能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 写好提示词的方法包括： 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容要准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还能对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能有翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 以下是一些提示词相关的目录链接：

关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。

以下是一些市面上能够购买的 AI 产品： 制作 PPT 的 AI 产品： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网站：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：可通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，有丰富模板库和设计元素。网站：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。网站：https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网站：https://zhiwen.xfyun.cn/ 其他 AI 应用： 联想设备管理平台：AI 办公设备管理系统，利用数据分析、物联网技术，管理办公设备，提高设备利用率。 新氧 APP：AI 美容护肤机构推荐平台，通过数据分析、自然语言处理技术，为用户推荐优质的美容护肤机构。 大众点评亲子频道：AI 儿童教育机构推荐平台，借助数据分析、自然语言处理技术，为家长推荐优质的儿童教育机构。 汽车之家车商城：AI 汽车销售平台，运用数据分析、自然语言处理技术，为消费者提供汽车购买渠道。 彩云天气 APP：AI 天气预报预警系统，利用数据分析、机器学习技术，提供准确的天气预报预警。 腾讯觅影：AI 医疗影像分析平台，基于数据分析、机器学习技术，分析医疗影像，辅助医生诊断。 钉钉会议管理功能：AI 会议管理系统，采用自然语言处理、数据分析技术，管理会议流程，提高会议效率。 微拍堂书法作品拍卖频道：AI 书法作品销售平台，借助图像识别、数据分析技术，为书法爱好者提供作品销售渠道。

目前没有关于利用 AI 穿搭针对微胖女生设计并提供购买链接以实现兼职盈利的详细策略和操作步骤的相关内容。但一般来说，您可以按照以下思路进行尝试： 首先，您需要确定目标受众，即微胖女生的具体身材特点和穿搭需求。可以通过市场调研、社交媒体互动等方式收集相关信息。 其次，选择适合的 AI 穿搭工具或软件。了解其功能和特点，学习如何有效地输入相关参数，如身高、体重、体型、个人风格偏好等，以获取准确的穿搭建议。 然后，根据生成的穿搭建议，寻找可靠的购买渠道和商品。这可能需要您与一些电商平台建立合作关系，获取商品的推广链接。 在推广方面，可以利用社交媒体平台、时尚论坛等渠道展示您的穿搭设计和购买链接。通过优质的内容吸引潜在客户，并建立良好的口碑。 同时，不断优化您的服务，根据用户的反馈和市场的变化调整穿搭方案和推广策略。 需要注意的是，实现兼职盈利需要一定的时间和努力，并且要确保所推荐的商品质量可靠，穿搭建议具有实用性和时尚感。

在中国，要购买使用 ChatGPT 可以参考以下步骤： 1. 对于苹果系统，中国区通常无法直接在 AppleStore 下载 ChatGPT，需要切换到美区。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。礼品卡可以通过支付宝购买。 2. 最终在美区的 AppleStore 搜索 ChatGPT 进行下载安装，注意别下错。 需要注意的是，如同 OpenAI 的其他服务一样，ChatGPT 不对中国用户提供服务。