有两张图，一张是手，一张是戒指，如何将戒指套入手上合成一张图

以下是关于将常用的 AI 入口放在一张网页上设置 WaytoAGI 页面的方法： 1. 点开链接就能看：不用注册，不用花钱，直接点击。 2. 想看啥就看啥：比如您想学 AI 绘画，就去看“AI 绘画”部分；想找 AI 工具，就去“工具推荐”部分。内容分得清清楚楚，想学啥都能找到。 3. 有问题还能问：如果看了还有不懂的，或者想跟别人交流，可以加入社群，大家一起讨论。 另外，关于使用 Cursor 制作您的第一个主页： 1. 在搞定一个非常简单的小游戏之后，可以做一个自己的个人介绍网站。可以先看看官网，比如 allinagi.com.cn、sboat.cn。假设要做一个《全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船》项目，首先会有一个初步简单的项目介绍，比如 WaytoMars 是一个制造、运营全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船公司品牌，有着领先全球的技术实力、人才优势，预计在 2030 年推出可承载上千人，五星豪华级的全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船。有了项目介绍后，让 AI 帮助生成一个具有前端大师级审美、极富科幻感的网站首页。首先，新建一个 waytomars 文件夹并打开，在 AI 对话框中输入上述的话，一路等待 AI 制作以及加入您的修改意见即可。 2. 如何让别人看到您的作品预览：通过将项目文件夹整体上传，就可以生成一个临时浏览链接，在不需要域名和服务器的情况下让外部也能够看到您的作品。注意：如果发现 cursor 有所卡顿，注意是不是 AI 让您在终端区或者对话区确认重要操作，左下角将 ask every time 修改为 auto run 就可以全自动化了。 WaytoAGI 就是一个帮您快速入门 AI、学会用 AI 搞事情的“武器库”。不管您是完全不懂 AI 的小白，还是想用 AI 赚钱的普通人，它都能帮到您。AI 是未来的趋势，现在学一点都不晚，如果您想了解 AI、用 AI、甚至靠 AI 搞钱，WaytoAGI 就是您最该看的“AI 宝典”。

以下是两种可以将服装图片用 AI 的方式“穿”在另一张图片的模特身上的方法： 方法一：使用 ComfyUI GeminiAPI 1. 在 Google 的 AI Studio 申请一个 API key（需要网络环境），有免费的额度，网址为：https://aistudio.google.com/apikey?hl=zhcn 。 2. 安装相关依赖，根据使用的情况选择手动安装（如果使用 ComfyUI 便携版或自己的 Python 环境）或通过 ComfyUI Manager 安装。 手动安装：安装相关依赖。 通过 ComfyUI Manager 安装：在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager，在 Manager 中搜索“Gemini API”，然后点击安装按钮。 方法二：使用【SD】 1. 进行 SAM 模型分割：来到图生图中，提示词输入“蓝色毛衣”，蒙版区域内容处理改为“填充”，尺寸改为和图像一致，重绘幅度为 1。 2. 处理可能出现的问题：如蒙版区域较大导致的衔接问题，可以通过降低重绘幅度或添加一个 openpose 来控制人物的身体，得到正确的姿势。 3. 选择合适的重绘功能：除了使用图生图的局部重绘，还可以使用 controlnet 的局部重绘功能，控制模式选择“更注重提示词”，具体效果可自行试验选择。

以下是为您提供的大模型知识图谱： 1. 非技术背景，一文读懂大模型 整体架构 基础层：为大模型提供硬件支撑，数据支持等，例如 A100、数据服务器等。 数据层：企业根据自身特性维护的垂域数据，分为静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层：LLm 或多模态模型，LLm 即大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现；多模态模型包括文生图、图生图等，训练所用数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集。 平台层：模型与应用间的平台部分，如大模型的评测体系，或者 langchain 平台等。 表现层：也就是应用层，用户实际看到的地方。 2. AI Agent 系列：Brain 模块探究 知识 内置知识 常识知识：包括日常生活中广泛认可的事实和逻辑规则，帮助智能体具备泛化能力。 专业知识：涉及深入特定领域的详细信息，如医学、法律、科技、艺术等领域的专有概念和操作方法。 语言知识：包括语法规则、句型结构、语境含义以及文化背景等，还涉及非文字部分如语调、停顿和强调等。 3. 大模型入门指南 通俗定义：输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 类比学习过程 找学校：训练 LLM 需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练大模型。 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：用算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 就业指导：为了让大模型能够更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 Token：被视为模型处理和生成的文本单位，可代表单个字符、单词、子单词等，在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成词汇表。

要让一张卡通人物动起来，可以参考以下几种方法： 1. 使用 AnimateX ：类似 Animate Anyone，输入角色图片和参考动作序列，即可实现角色动画，尤其适配拟人化的角色。 2. 借助 Pika ： 账号注册：访问完成免费注册。 素材整理： 视频：准备一段视频，可手机实拍，≥5 秒，生成时会自动截取前 5 秒，横屏/竖屏均可（建议 1080p 以上）。 图片：准备一张主体清晰无遮挡的角色图片，生成的视频中将参考此图片的角色并融入视频。 文案思路：提前构思角色动态关键词（如“奔跑/挥手/发光”），也可让模型自由发挥。 3. 运用即梦进行图生视频：只需上传图片至视频生成模块，用简单提示词描绘画面中的动态内容，能生成时长为 3 秒钟的画面，运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置，以随机运镜为主，生成速度可选择慢速。 此外，在制作过程中，还可以像桂大羊的教程那样，通过描绘人物的提示词、上传角色参考图、扣除角色背景以便于进行角色加背景的融合生成时进行垫图操作等方式，提高人物和场景的融合度。

以下是一些可以将一张图重新制作成另一张图的 AI 工具和相关知识： 1. Stable Diffusion： 图生图功能：上传图片后，它会根据您的图片、选择的模型、输入的 prompt 等信息进行重绘。重绘幅度越大，输出的图和输入的图差别就越大。 尺寸：需注意选择合适的图片生成尺寸，太小可能导致 AI 生成内容有限，太大则可能使 AI 失控。 采样算法：决定了 AI 用何种算法生图。 采样次数：调整图片内容的次数，并非越多越好，过多可能效果提升不明显且耗时增加。 提示词相关性：影响图像与 prompt 的匹配程度，过高可能导致图像质量下降。 随机种子 seed：固定种子可对图片进行“控制变量”操作，首次生成图时无需设置。 Clip Skip：一般设为 2，早期无需过多关注。 ENSD：eta 噪声种子增量，默认设为 0 即可。 例如，将一幅图再次放入以图生图中，通过 DeepBooru 反推关键词，并使用新的大模型和 LORA 进行重新生成，可以改变图片风格。但生成的图可能存在细节瑕疵，需要不断调整参数或借助 PS 修补。 此外，在全国首例 AI 生成图片著作权案例中，法官认定利用 Stable Diffusion 等工具，根据使用者输入的提示词、增删修改相关参数生成的具有独创性和智力投入的图片属于美术作品，受到著作权保护，使用者享有生成图片的著作权。

很抱歉，暂时无法直接为您生成这样的图片。但您可以使用一些 AI 绘画工具来尝试实现，比如 DALL·E2、StableDiffusion 等。您可以在这些工具中输入详细的描述，如“楼顶的裂缝呈现人体表皮的质感，冒着微红的血液，有施工工人正在刷涂料修补这个伤口”，然后通过不断调整参数和提示词来获得您期望的效果。

很抱歉，您提供的内容中没有与您所询问的关于戒指归属问题相关的依据。民法典中对于此类财产归属问题通常会考虑财产的来源、交易的合法性以及善意取得等因素。在您描述的第一种情况中，乙未经甲同意擅自出卖甲的祖传戒指，丙并非善意取得，因为乙谎称妻子同意出卖，所以戒指应归甲所有。在第二种情况中，乙盗窃甲的戒指并卖给丙，丙的取得也是非法的，丁不能基于丙的赠与而合法拥有戒指，戒指仍归甲所有。

以下是一些可用于两张照片还原人脸的 AI 工具和方法： 1. Stable Diffusion： 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，在显存不够时放大图片。 利用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，可参考文章。 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写。 2. Midjourney（MJ）：加上简单的相机参数、写实风格，使用 MJ v 6.0 绘图，可调整图片比例。 3. InsightFaceSwap： 输入“/saveid”，idname 可随意填写，上传原图。 换脸操作输入“/swapid”，id 填写之前设置的名称，上传分割好的图。 选择效果较好的图片，注意插件每日免费使用次数。 此外，还会用到 PS 进行图片的角度调整、裁切、裁剪、拼接等操作。

以下是关于两张图片转场提示词的相关内容： 在图生图功能中，除了文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片给 AI 创作灵感。随便照一张照片拖入，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮：CLIP 能通过图片反推出完整含义的句子，如“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”；DeepBooru 能反推出关键词组，如“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但两种反推方式生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息，调整宽度和高度使红框匹配图片，同时注意两个重要参数：提示词相关性和重绘幅度。 在美女转绘中，推荐使用麦?的写实模型和墨幽人造人模型，提示词不推荐使用质量词，先使用 Deepbooru 反推，借助提示词插件删除无用词，保留与画面主体相关的提示词，如正向提示词“1girl,solo,black_hair,midriff,autolinklora:林鹤皮肤质感调整器差异炼丹功能性 lora 模型_林鹤 v1:0.6autolink”，负向提示词“NSFW,logo,text,blurry,low quality,bad anatomy”。使用皮肤类型的 Lora 是因为很多素材中小姐姐的皮肤磨皮严重，缺乏质感。 在镜头转场方面，包括蒙太奇镜头（用于传达信息、情感或表现时间流逝）、镜头切换（打破时间或空间连续性，营造紧张或错乱效果）、转场镜头（用于平滑过渡）、错位镜头（挑战观众预期，增加神秘感）、渐隐镜头（用于场景转换或时间过渡，营造柔和节奏）、碎片化镜头（表现混乱心境或复杂叙事结构）、无缝过渡镜头（增强影片流畅性）、交错镜头（展示同时发生的事件或加强对比）等。

以下是将两张照片合成为一张绘画效果的图的步骤： 1. 利用 Dalle3 绘图，根据以下提示词分别把高中和大学时期的内容绘制成两幅四格漫画： 高中：中午，急急忙忙跑到食堂，排长队买饭。 大学：中午，懒洋洋在宿舍点外卖，直接送到宿舍楼下。 2. 利用 Python 进行图片处理： 统一设置：使用上传的字体，字体颜色黑色。 首先： 在每张图片的上面创建一个空白的白色背景区域（从原图片进行延长，而不是遮盖原图），用来放置文字（高中的图片写上“高中”，大学的图片写上“大学”）。 文字的字体大小设置成 65px，居中显示。 然后： 在图片下方创建一个空白的白色背景区域（从原图片进行延长，而不是遮盖原图），用来放置文字（高中的图片写上），如果句子过长，要注意换行显示。 文字的字体大小设置成 45px，居中显示。 最后把两张图片拼成一张图，高中的图片在左，大学的图片在右。两张图中间放置 50px 的空白区域。 另外，还有一些相关的知识供您参考： Double Exposure 是一种视觉艺术风格，将两个或多个照片合成到一起，创建出具有艺术效果的图像，灵感来自于传统的双重曝光摄影技术。最佳提示词：Double Exposure。 在 Stable Diffusion 中，可以使用【X/Y/Z plot】脚本来做参数对比，例如将 X 轴设置为提示词相关性，取值范围是 1 30。通过对比找到合适的参数，如提示词相关性在 6 11 中间为最佳。还可以使用绘图功能进行局部修改，如增加红色眼镜、去掉衣服上的图案、更换头部或帽子等部分。

目前有一些 AI 工具可以根据图片生成视频，以下为您介绍相关情况： 前 Sora 时代的 AI 短片制作：使用了 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具，为每张图片只抽一次卡来生成视频，包括剧情片（如太空舰队交战、宇航员头盔特写等场景）、战争片（如士兵在战壕中准备迎击等场景）、奇幻片等类型。 《冷湖案例》：通过涂抹选区并给出相应的运动方向，利用 PixVerse（https://app.pixverse.ai）等工具生成视频，最后加入配音并进行剪辑。 将小说制作成视频的流程： 小说内容分析：使用如 ChatGPT 等 AI 工具分析小说，提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：用如 Stable Diffusion 或 Midjourney 等工具生成视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建图像。 视频脚本制作：将关键点和图像组合成脚本。 音频制作：利用如 Adobe Firefly 等工具将文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成：使用如 Clipfly 或 VEED.IO 等软件将图像、音频和文字合成视频。 后期处理：进行剪辑、添加特效和转场以提高质量。 审阅与调整：观看视频并根据需要调整。 输出与分享：完成编辑后输出最终视频并分享。 请注意，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好不同而有所差异，AI 工具的可用性和功能也可能随时间变化，建议访问工具网址获取最新信息和使用指南。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前有一些可以对比两张人像相似度的工具和技术，它们主要基于计算机视觉和人脸识别技术。以下是一些常见的选择： 1. 在线人脸比对工具 网上有一些免费或付费的在线人脸比对工具，例如 Face++、澄云人脸核身等，可以上传两张人像图片，系统会给出一个相似度评分。 2. Python 人脸识别库 像 face_recognition、dlib、OpenCV 等 Python 库都内置了人脸识别和相似度计算的功能，你可以用几行代码实现图片人脸比对。 3. 人脸识别云服务 一些科技公司提供了人脸识别的云 API 服务，如亚马逊 Rekognition、微软 Azure Face API、百度 AI 云人体分析等，可通过调用 API 获取两张图片的相似度。 4. 开源人脸识别引擎 有些知名的开源人脸识别系统如 FaceNet、ArcFace、InsightFace 等，你可以下载源码在本地部署，利用它们的相似度判断能力。 5. 人工智能应用平台 一些面向普通用户的 AI 平台如 PandorAI、PicoGPT 等，集成了人脸比对的功能模块，提供在线体验或调用接口。 使用这些工具前，通常需要先完成注册和人脸数据采集等准备工作。在选择时你可以考虑性能、便捷性、隐私安全、成本等因素。目前的人脸识别技术虽已相当精准，但也面临一些道德和法律挑战，使用时需谨慎。

对于零基础的小白，入手 AI 可以参考以下步骤： 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，包括其主要分支（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，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 可以通过在线教育平台（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，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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自己的作品。 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其适合纯 AI 小白。作者的学习模式是输入→模仿→自发创造，学习内容可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。该日记中的学习资源免费开源。 对于编程工具，Cursor 是一个零代码基础的小白用户也能上手的 AI 编程工具，基于 Visual Studio Code 构建，集成了强大的 AI 功能。其具有 AI 辅助编程、简单易用的界面、支持多种语言、强大工具等特点和优势。下载可通过打开浏览器，访问，点击“Download”按钮，选择适合电脑的版本，下载完成后，双击安装文件，按照提示完成安装。新建项目时，在界面中选择 open project，新建一个纯英文名称的文件夹后选择打开。其界面包括代码区、文件区、状态栏和 AI 互动区等主要区域。在正式开始项目前，可先设置一下 Cursor Rules。

如果您作为一名 C 端用户产品经理想转行做 AI 产品经理，可以从以下几个方面入手： 1. 学习 Prompt 提示词：了解 Prompt 提示词的概念和应用，参考相关文档如 https://www.promptingguide.ai/zh ，掌握通过 Prompt 提示词解决产品经理日常工作场景的方法，例如行业洞察分析、方法论专家、头脑风暴、需求文档设计、功能价值分析、竞品分析报告、流程图/图表设计、思维导图设计、解决方案专家、周报生成器等场景。 2. 了解行业动态：关注 AI 行业的最新发展和趋势，通过混入各种相关群，与不同的人交流业务和技术，获取最新信息。 3. 弥补知识差距：由于 AI 技术发展迅速，可能存在技术与业务之间的知识断档。需要努力弥补自己在技术和业务方面的不足，熟悉相关技术知识，同时深入理解业务需求。 4. 积累项目经验：可以尝试参与一些 AI 相关的项目，哪怕是免费为相关人员提供服务，以积累实际经验。 5. 分析成功案例：研究已有的 AI 产品，了解其成功的因素和实现方式。

以下是针对新手入手学习 AI 的建议： 1. 编程语言基础： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 工具和平台体验： 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（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。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 前沿动态关注： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 6. 课程学习： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 在「」中找到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。 7. 选择感兴趣的模块深入： 根据自己的兴趣选择特定的 AI 模块（如图像、音乐、视频等）进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 8. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识。 尝试使用各种产品做出自己的作品。 参考知识库提供的实践作品和文章分享。 9. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 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。

如果您想学习 AI，可以从以下几个方面入手： 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。了解人工智能是什么，其主要分支（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。 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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到： 1. 适合纯 AI 小白：如果您还在观望 AI，不知道从何入手，可以参考这个日记。 2. 学习模式：输入→模仿→自发创造。 3. 学习内容：日记里的学习内容可能不适用，您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。 4. 时间安排：在半年多的时间跨度中，其中有 100 天在学习 AI，不是每天依次进行，而是有空的时候学习。 5. 学习状态：保持良好的学习状态，能学多少算多少。 6. 费用：学习资源的内容都是免费开源的。

如果您想用 AI 设计一款小程序，可以从以下几个方面入手： 1. 形成项目需求文档：与相关人员沟通确认需求细节，并查看对应文档。 2. 整理对应模块，进行功能设计：包括明确需求，进行 UI 和技术（前后端实现途径）、测试用例的设计。根据 AI 写的功能设计模块文档，观看确认和完善，以了解项目技术实现和执行方式。 3. 编写代码：根据模块任务一点点写代码，并将代码文件和更改记录写到对应代码说明文档，同时做好代码注解。在每个功能块开发完成后，用测试用例跑一遍。 4. 界面设计：可以先绘制草图，然后借助多模态 AI 工具（如 GPT/Claude）生成初步的前端结构代码。前端开发语言方面，HTML 用于构建网页基础框架，CSS 负责布局样式美化，JavaScript 实现交互逻辑。 此外，您还可以参考以下相关知识： 直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。 直接调用大模型 API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。 了解如何实现文件上传，通过 Coze 的，用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。 参考关于 API 的使用及工作流执行流程的。 希望以上内容对您有所帮助。

开发一款 AI 产品可以从以下几个方面入手： 1. 明确技术方案，封装 API 调用提示词： 在成功验证纯提示词方案后，进入产品化开发阶段。 借助 Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，实现插件效果。 产品化开发需考虑稳定获取网页内容、选择适合的 AI 大模型 API 服务、构建生产级提示词等问题。 稳定获取网页内容可通过用户浏览器以插件形式本地提取，例如让 AI 设计获取相关元素的 js 代码。 2. 对 AI 产品经理的要求： 入门级：能通过开源网站或课程了解 AI 概念，使用并实践应用搭建。 研究级：包括技术研究和商业化研究路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用工具手搓出 AI 应用验证想法。 落地应用级：有成功落地应用案例并产生商业化价值。 总结来说，AI 产品经理要懂得技术框架，关注场景、痛点、价值。 3. 创新产品和服务： 探索基于 AI 的新产品或服务：调查分析市场需求，鼓励创新思维，开发原型并测试。 利用 AI 技术提升现有产品的智能化程度：识别可优化部分，改善用户界面和交互体验，基于反馈不断迭代更新。 通过以上策略，有助于开发出具有创新性和竞争力的 AI 产品。