ChatGLM在生成视频上表现如何

ChatGLM 系列的开源版本包括： ChatGLM36B：第三代 ChatGLM 对话模型，采用全新设计的 Prompt 格式，原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景。 ChatGLM36Bbase：第三代 ChatGLM 基座模型，采用更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略，在 10B 以下的基础模型中性能较强。 ChatGLM36B32k：第三代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM36B 的基础上进一步强化了对长文本的理解能力，能处理最多 32K 长度的上下文。

2023 年 10 月 27 日，智谱 AI 于 2023 中国计算机大会（CNCC）上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。其中，智谱清言是基于 ChatGLM 大模型的产品。 智谱清言的特点包括：在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。总体更擅长专业能力，但代码能力还有优化空间，知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。 其适合的应用场景相对广泛，根据 SuperCLUE 测评结果，可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。在较复杂推理应用上效果不错，在广告文案、文学写作方面也是很好的选择。

ChatGLM 是中文领域效果较好的开源底座模型之一，其地址为：。经过约 1T 标识符的中英双语训练，并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术进行优化，针对中文问答和对话有出色表现。 此外，还有基于 ChatGLM6B 的 VisualGLM6B，地址为：。它是一个开源的、支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数。图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。依靠来自于 CogView 数据集的 30M 高质量中文图文对，与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练。 在文生视频领域，ChatGLM 及其相关模型可能通过对文本的理解和生成能力，为视频的脚本创作、内容描述生成等方面提供支持，但具体的应用产出还需要结合实际的开发和应用场景来进一步探索和评估。

ChatGLM 是中文领域效果最好的开源底座模型之一，具有以下特色： 1. 针对中文问答和对话进行了优化，能更好地处理中文语境下的任务。 2. 经过约 1T 标识符的中英双语训练，并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 其优势包括： 1. 在处理中文相关的任务时表现出色，能提供较为准确和有用的回答。 然而，目前可能存在的不足暂未在提供的内容中有明确提及。但一般来说，与其他先进的语言模型相比，可能在某些复杂场景下的表现还有提升空间。

ChatGLM 是由清华大学开发的。它是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，底座是 GLM 语言模型。其相关项目地址为： 。

ChatGLM 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，底座是 GLM 语言模型。其相关信息如下： 地址： 简介：中文领域效果最好的开源底座模型之一，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 此外，基于 ChatGLM 还有在垂直领域微调的模型，如医疗领域的 MedChatGLM，其地址为： 。

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。

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

目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。

目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。

以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍： 优势： 全自动化处理，解放双手。 40 秒快速出片，效率提升。 成本低廉，每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进，例如可以加入配套 BGM，让视频更有感染力；增加更丰富的画面内容和转场效果；使用免费节点替代付费插件，进一步降低成本；优化模板样式，支持更多展示形式；增加自动化程度，支持批量处理。 工作流程： 1. 可以在扣子商店体验，建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道，重点如飞书多维表格，填写上架信息（为了快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 5. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件，一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成，可能无法马上展现，需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。

以下是关于生成提示词的相关内容： 生成提示词的思路和方法： 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果，结合不同字体效果的描述，打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后，AI 会根据给定文字的文义，判断适合的情绪风格，然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等，加上一些质量/品质词，形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格，可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤： 打开 AI 工具的对话框，将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后，发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字，也可以发送图片（适合有多模态的 AI）让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点： 提示词生成提示词并非必要，不一定能生成最好的 Prompt 框架，修改过程可能耗时且不一定能修改好，不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难，只能大概给出框架和构思，需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点： 即使是简短的描述，生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求，找出核心要点和潜在的诠释点，并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强，而不是发散，生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本，国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比： 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0（https://jimeng.jianying.com/aitool/home）、WHEE（https://www.whee.com）、豆包（https://www.doubao.com/chat）、可灵（https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new）、通义万相（https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation）、星流（https://www.xingliu.art）、LibiblibAI（https://www.liblib.art），以及国外版的相关工具。

目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。

以下是几种自动生成文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化： 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径：通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频；发布 coze 智能体到飞书多维表格；在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体；在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》： 实现原理： 先看工作流：包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个（可略过）、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流：包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案： 步骤：通过 ChatGPT 生成文案，将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内，从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频，系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。

以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。 效果展示：可查看。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具：Coze平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格： 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道，重点是飞书多维表格，填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用： 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置后使用字段捷径功能，使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送：点击多维表格右上角的“自动化”，创建所需的自动化流程。 另外，伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下： 第一步是内容获取，只需输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key，添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例，添加图片链接提取节点，提取新闻主图，调整图片格式，利用链接读取节点提取文字内容，使用大模型节点重写新闻成为口播稿子，可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容，若想加上自己的特征，可在提示词里添加个性化台词。

以下是关于小红书图文批量生成的详细内容： 流量密码！小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产，这是一个保姆级教程，小白都能看得懂。 原理分析： 决定搞之后，思考生成这种视频的底层逻辑，进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成，带文字图片由文字和图片生成，文字和图片都可由 AI 生成，音频由文字生成，文字来源于图片，也就是说，关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后，先找好看的模版，未找到好看的视频模版，最后看到一个卡片模版，先把图片搞出来，才有资格继续思考如何把图片变成视频，搞不出来的话，大不了不发视频，先发图片，反正图片在小红书也很火。 拆模版： 要抄这种图片，搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个，但扣子的画板节点很难用，Pass 掉。用 PS 不行，太死板不灵活，html 网页代码可以，非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle，用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写，直接抄就行。要抄，首先要学会拆，不管用什么方式批量生成这样的图片，都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数，也就是【变量】，如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法： 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数，图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞，这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成，比如读到哪句，哪句就高亮起来，图片也可以随着读到的句子变更。最后，视频就是用这样的图片一张张拼起来的。

AI 生成表格通常可以通过以下技术实现： 1. 利用变分自编码器（VAEs）和序列到序列模型（Seq2Seq）等技术生成表格文件、表格公式，并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据，例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件，如飞书中的相关插件，先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中，然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外，在多模态数据生成中，结构化数据生成包括表格生成，多模态合成数据从大类来看有非结构化数据（图片、视频、语音等）和结构化数据（表格等）两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。

以下是一份关于如何用 AI 软件将古诗词内容以视频形式表现出来的教学文档： 一、简单入门 如果是简单的图，找原图直接写提示词即可。 二、复杂图片处理 1. 图片分模块 对于复杂部分的图，把长图分多个模块。例如，将一张图分成 4 个模块。 2. 抠出背景图 智能抠图。用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。如果有水印，可以把图片向下拓展一部分，然后截掉。 3. 绿幕处理前景图 将要拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 4. 前景图动态生成视频 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来。有很多工具可供选择，如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡即可。 5. 生成视频去掉背景 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片上，视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片，一起动即可。 三、提示词相关 1. 文案生成 工具：DeepSeek 操作：打开 DeepSeek 网站（https://chat.deepseek.com/ ），输入提示词。例如：“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX（例如：吐槽现代人），XXX 目的（例如：推广 XXX 吸引游客来旅游），输出 3 条 60 字左右的毒舌文案，每条里面都要有‘回答我！Look in my eyes！Tell me！why？baby！why？’”可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。点击生成，等待 DeepSeek 输出 3 条文案。从中挑选最满意的一条（或多条）保存备用。 2. 准备人物形象图 工具：即梦 AI 操作：打开即梦 AI 网站（https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate ），输入提示词，即梦已经接入了 DeepSeek，可以直接用它来生成绘图提示词。调整生成参数（如风格、细节等），点击生成。预览生成的人物图，不满意可调整提示词重新生成，直到满意为止。下载最终的人物形象图。 四、其他注意事项 1. 指定视觉细节 包括颜色、照明、相机角度和风格等任何视觉元素的描述。提供的细节越多，输出就越接近您的愿景。 2. 提及所需长度和格式 如果您对特定的长度（以秒或分钟为单位）或格式（宽高比、分辨率）有想法，请提及。这对于 AI 生成符合您要求的内容至关重要。 3. 概述音频偏好 如果您的视频需要特定的音频元素，如背景音乐、旁白或音效，请详细描述。指定您是希望 AI 生成这些元素还是您自己提供。 4. 考虑道德和版权准则 确保您的提示符合道德标准和版权法。避免请求侵犯版权或涉及没有适当背景的敏感主题的内容。 请根据您的具体需求和所使用的视频 AI 工具的能力调整模板和示例。记住，输出的质量在很大程度上取决于您通过提示传达愿景的效果。

目前谷歌的 Gemini 多模态模型表现如下： 包括 Ultra、Pro 和 Nano 三种型号，能够处理图像、音频、视频和文本。 原生多模态能力是其优势，一个模型即可完成多种任务。 多模态能力有限，存在幻觉问题和多语言表现不佳的情况。 对中文的理解能力较弱，体验不如 ChatGPT，但在生成质量和与搜索生态结合方面有显著进步，体验比 Bing 和 GPT 好。 Gemini Ultra 在 MMLU（大规模多任务语言理解）上的表现超过了人类专家。 被设计为天生的多模态模型，从一开始就在不同模态上进行预训练，然后通过额外的多模态数据进行微调，以进一步提高其有效性。 在文生图方面，能一次性生成多套不同风格的设计，例如在 20 秒内生成 12 张；在抠图、换背景、打光影等方面也有出色表现，能在 10 秒内取得相当稳定的预期结果。 但目前开启条件存疑，例如使用美国加州 IP 和默认英语语言进入 Bard 可能无法找到模型选项进行修改。

以下是利用 AI 进行表现的一些方式和案例： 1. 在角色动画制作方面，如 Playhouse ，可以使用人工智能为 2D 或 3D 角色制作动画。输入文字，或打开相机并表演，无需再为 3D 角色进行绑定。生成 3D 资产，只需输入文字或上传图像，我们将其转换为 3D，并控制 3D 场景中的每个元素。前 5000 名注册用户可享受 1 个月的 Playhouse 独立计划。 2. 在 3D 场景引擎方面，Playbook 是一个基于扩散的 3D 场景引擎，利用 ComfyUI 进行图像和视频生成。它基于网络的工具和 Blender 插件，并提供 300 渲染积分。 3. 在 3D 模型生成方面，Tripo AI 是由 VAST 推出的生成式 3D 模型，可以在 8 秒内生成带纹理的 3D 网格模型，在 2 分钟内生成详细模型。此外，Tripo 还开发了自动绑定、动画和风格化功能，以使生成的模型更易于在流程中使用。Tripo API 与 ComfyUI 集成良好，可实现迭代和可控流程。Tripo AI 还拥有一个热门的 3D 创作者/开发者社区。Tripo 的最终目标是在即将到来的 3D 时代让每个人都成为超级创作者。1 个月的 Tripo 专业订阅。 4. 在剧本创作方面，SAGA 是第一款也是最好的剧本创作和故事板应用程序，由针对电影输出而精心调整的最新和最强大的生成式人工智能模型提供支持，包括 GPT 4、Claude 3.5 和 Luma Dream Machine。具有精心开发的故事、引人入胜的角色和精心策划的摄影的人工智能短片甚至音乐视频在比赛中表现更好。SAGA 为您提供最佳创意，让您在一个地方完成所有操作，无需购买一系列人工智能工具以及像 Final Draft 或 Storyboarder 这样的应用程序来将其整合在一起。1 个月的 Saga 高级订阅。 5. 在文旅宣传片创作方面，AI 离谱设工作流分享中，创作策略包括主题明确，聚焦文旅融合，展示地域文化多样性，融合现代科技，创新表现形式，讲好中国故事，传递正能量，以及鼓励互动与参与。通过这样的创作策略，“两会 AI 全国文旅宣传片”旨在通过巧妙运用 AIGC 技术手段展现中国文化旅游的魅力，同时强调文旅融合的重要性和前景，促进文化旅游行业的发展。 6. 在虚拟人物形象生成方面，Meta AI 可以从多人对话中语音中生成与对话相对应的逼真面部表情、完整身体和手势动作。这些生成的虚拟人物不仅在视觉上很逼真，而且能够准确地反映出对话中的手势和表情细节，如指点、手腕抖动、耸肩、微笑、嘲笑等。其工作原理包括数据集捕获、运动模型构建、面部运动生成、身体运动生成、虚拟人物渲染和结果展示等步骤。

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据，以下是一些建议的步骤： 1. 数据获取与预处理： 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算： 按照用户需求的维度（如板块、国家、品牌等）对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成： 使用合适的图表库（如 matplotlib、Seaborn 等）将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析： 通过比较不同维度的数据，找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面，您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助，如果您在实现过程中遇到具体的技术问题，欢迎随时向我咨询。

目前 AI 视频的现状和商业市场表现如下： 成本方面：AI 视频生成成本逐渐与非 AI 工作流成本齐平，并有望显著低于现有成本，持续降低推理成本数量级。 技术卡点：生成内容存在不可控性，如形象不一致、动作不流畅、表情不生动、复杂提示词难以完全实现，以及时长增加时出现不符合物理规律的动作等问题。 应用场景： 短视频：短剧/TVC 生产流程可实现 AI 工具全替代。 长视频：电影/电视剧/动画开始渗透，AI 技术尚停留在工具层面，对工作流实现部分替代、降低成本，暂时无法提供全流程全 AI 替代传统工作方式的解决方案。总体而言，越接近综合性思考、策划层面越难，具体工作越容易被取代。 市场前景：市场前景广阔，5 年内有望达千亿级市场。国内影视市场规模在 2023 年约可达 3835 亿元，若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%，则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上；若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额，则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 受众群体： 专业创作者（艺术家、影视人等）：AI 生成能为作品赋予独特风格和想象力，提供灵感，降低后期制作门槛和成本，目前主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向，一些平台为创作者提供免费支持。 自媒体、非专业创作者：有着具体明确的视频剪辑痛点，如寻找素材、版权问题、不同平台内容形式转换成本高等，部分产品致力于解决这些问题。 企业客户：对于资金不足的小企业、非盈利机构，AI 视频生成可大幅缩减成本。