我想要一个能根据空白背景的产品图，生成不同视角的其他图片的AI工具，有相关产品吗？

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

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。

以下是为您整理的 AI 产品经理招聘信息： 特看科技： 岗位要求： 负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先。 英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先。 2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6P8 区间。 您能得到： 确定性的商业化应用场景，已有大量品牌客户。 初创公司充沛的早期期权池。 强大的工程师团队，将新技术快速落地应用。 最高可到合伙人级别。 加分项：有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。 联系方式：欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com，或飞书与@清慎联系。 阿里大文娱妙鸭团队： 工作地点：北京 职位要求： 熟悉图像、视频、文本领域的前沿大模型和应用。 对算法能力边界有很好的感知。 有某一场景下的大模型微调和应用的项目经验。 联系方式：欢迎推荐简历至 xiaocen.cxc@alibabainc.com 其他： 职责描述： 负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略。 制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行。 提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求： 本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。

大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。

以下是利用 AI 生成产品原型 HTML 的相关内容： 1. 网页上与 AI 交互编程的一般流程： 讨论需求：明确项目目标和用户需求，确保团队对产品方向有一致的理解。 确定关键功能：根据需求确定产品最核心的功能，确保能实现最基本的用户价值。 AI 生成产品草图：利用 AI 快速生成界面草图，帮助团队更好地理解产品的外观和交互。 列出功能列表：明确产品所需的功能模块，并逐一列出。 选择一个功能：每次专注完成一个功能，确保质量与效率。 向 AI 描述功能：详细描述功能需求，AI 会根据描述生成代码。 AI 编写代码：AI 根据需求编写代码，减少开发者的重复性劳动。 测试代码：测试生成的代码，确保正常运行。 向 AI 提出问题：若功能不正常，将问题反馈给 AI 进行调整。 功能完成：功能通过测试后标记为完成。 还有功能吗：若还有未完成的功能，继续开发下一个功能。 发布初始版本：所有核心功能完成后发布初始版本，以获取用户体验反馈。 2. 项目开发案例： Trae 生成天气 HTML 项目：通过复制粘贴等操作利用 Trae 生成天气相关的 HTML 项目，可调整背景颜色等，生成后可在文件夹中打开并用浏览器查看。 开发游戏案例：直接让智普生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片等元素，生成 HTML 大框架并验证元素摆放位置，对生成的 CSS 结构中的 position 定位模式进行人工调整。 3. 项目开发与部署流程： 初始化设计文档，用脚本生成项目目录，让 Trae 生成代码，提交代码到 GitHub，打包镜像部署到服务器。 需要注意的是，AI 生成的内容可能有 90%能用，但剩下的 10%可能需要有经验的人或专家进行人工调整。AI 只是辅助，自身学习还是很有必要的。

以下是为您提供的自学 AI 知识并成为 AI 产品经理的行动方案： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 掌握相关技能： 了解目前 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求，例如： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 4. 了解产品经理工作： 调研市场、思考需求、转化需求、思考解决方案、设计解决方案、分配任务、进行测试、实现解决方案。 像善用提示词工程的人一样，将需求抽象再具象成产品。 总之，要成为 AI 产品经理，需要不断学习和实践，适应行业的发展和变化。

以下是关于数字人讲解产品的相关内容： 电商方面： 1. 添加产品/介绍背景：若有自己的视频/图片素材可用，若无，可根据搜索添加。 2. 扣像结合背景：在剪映中把数字人扣下，导入视频，点击画面选择抠像，点击智能抠像，调整大小和位置。 3. 添加字幕和音乐：智能识别字幕，可搜索或手动添加喜欢的音乐。最终形成所需视频，可用于带货或讲解产品，也能应用于直播（直播可能收费，短视频可通过购买邮箱注册使用免费时长或直接购买会员版）。 XiaoHu.AI 日报 1 月 14 日相关： 1. 无需真人模特，上传产品图片，数字人即可手持产品进行口播展示。 2. 支持语音和口型同步，动作、姿势可定制，提供 1000+多国家数字人模特。 3. 覆盖全球 28+种语言，能快速生成产品宣传视频，省去拍摄烦恼。测试视频效果接近成熟，嘴型部分仍需微调。在线体验：

目前在 AI Excel 数据分析方面，以下是一些相关的产品： 1. 宝玉日报中提到，让 AI 帮写 Excel 宏函数适用于几乎所有主流 AI。数据分析推荐 Claude 网页版或 ChatGPT，可上传 CSV 进行可视化分析。链接：https://x.com/dotey/status/1895319207413170354 2. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 3. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求后，Copilot 自动完成任务，如数据分析或格式创建。 4. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 5. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 6. 表格 Top10 中的相关产品有：Highcharts、Fillout.com、Coefficient、Numerous.ai、SheetGod、GPTExcel、酷表 ChatExcel、GPT Workspace、OpenAI in Spreadsheet、Ajelix AI Excel Tools 。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。

目前在 AI 领域，暂时没有直接能将静态的家电摄影图变成立体视角的通用工具。但一些 3D 建模软件，如 Blender、3ds Max 等，结合一定的图像处理技术和 AI 辅助功能，可能在一定程度上帮助您实现类似的效果。不过这需要一定的专业知识和操作技巧。

以下是为您生成的一些提示词，希望对您有所帮助： 影视解说文案提示词 1. 以第一人称幽默风趣的口吻，像与朋友讲述般，描绘影片从开篇到结尾的精彩剧情，融入自己的内心独白，模仿鲁迅先生的手法，展现独特的视角和深刻的思考。 2. 用轻松幽默的语言，以我的视角详述影片情节，穿插搞笑的评论和内心想法，借鉴鲁迅先生的讽刺技巧，使解说引人入胜。 3. 以亲切自然的叙述方式，如同与好友聊天，讲述影片故事，从开头至结束，结合鲁迅先生的文风，加入个人的情感起伏和独特见解。 DALL·E 相关提示词 1. 绘画：提及颜料种类、画布纹理和笔触形状/纹理（列表）。 2. 数字：注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法（列表）。 3. 基于详细提示使用 DALL·E 3 生成图像，让创意鲜活起来，为提示的每个元素做出大胆有趣的选择。 4. 遵循提示指南，提出四个全新的简单概念，而非完整提示，从上次给出的建议中获取灵感。 请注意，默认方面比率为正方形（1:1），默认风格为摄影，包括相机设置、摄影类型和设备。同时，避免违反服务条款的词汇或概念，不侵犯版权，不使用暗示性或露骨的图像，强调符合 G 级评级的元素。

以下是使用 Midjourney 生成等距视角、二次元画风的房间内饰参考设计图的一些方法和关键词示例： 1. 欧式风格：Interior Design，European style,home with desk,lamp,bookshelf,wooden board 2. 极简风格：Minimalist style,floortoceiling Windows,living room，Architecture 3. 独有风格（Explode 艺术家）：Explode+物体描述词+by Nychos（这位艺术家画风具有放射性） 4. 字符艺术：描述物体+ASCII art 5. 欧普艺术：Op art portrait+描述文字 6. 粘土风格（图标）：Tiny cute isometric（等距）+（物体）+maxemoji，soft lightingsoft pastel colors+3Dicon+clay+blender 3d+名人画风（或者背景颜色） 需要注意的是： 1. 等距+物体+maxemoji，soft lightingsoft pastel colors/pastel background+3Dicon+clay+blender 3d+背景颜色=等距粘土物体 2. yasuko blythe dolls（安子布莱斯娃娃/也可以换成其他知道的娃娃名称）+灯光/颜色/背景/材质+clay（粘土）+style Yoshitomo Nara（良奈吉友画风/或者其他名人风格）=人偶

半监督学习是一种机器学习模式，它结合了有监督学习和无监督学习的特点。在半监督学习中，模型可以同时使用标记数据和未标记数据进行训练。标记数据通常是指已经被人类标注或分类的数据，而未标记数据则是指没有被人类标注或分类的数据。通过使用半监督学习，模型可以利用未标记数据中的信息来提高其性能和泛化能力。 从用户的角度来看，半监督学习可以被视为一种更加灵活和高效的机器学习模式。在传统的有监督学习中，模型需要大量的标记数据来进行训练，这通常需要人类专家进行手动标注，这是一个非常耗时和昂贵的过程。而在半监督学习中，模型可以利用未标记数据来进行训练，这可以减少对标记数据的需求，从而降低了数据标注的成本。此外，半监督学习还可以提高模型的泛化能力，因为模型可以从更多的数据中学习到更多的信息。 半监督学习的另一个优点是，它可以更好地处理现实世界中的数据。在现实世界中，大量的数据通常是未标记的，例如社交媒体数据、图像数据和音频数据等。通过使用半监督学习，模型可以利用这些未标记数据来进行训练，从而更好地处理现实世界中的数据。 总的来说，半监督学习是一种非常有前途的机器学习模式，它可以提高模型的性能和泛化能力，同时减少对标记数据的需求，从而降低了数据标注的成本。从用户的角度来看，半监督学习可以被视为一种更加灵活和高效的机器学习模式，它可以更好地处理现实世界中的数据。