以下是一些生成 logo 图片的工具和方法： 1. 藏师傅的方法：通过智能体 https://www.coze.cn/s/iDec2U13/ ，整个流程分为三个部分，包括获取 Logo 图片的描述、根据描述和生成意图生成图片提示词、将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 2. 即梦 AI：在其官网 https://jimeng.jianying.com/ ，左侧点击「智能画布」，上传 logo 图，点击「图生图」输入描述词，参考程度为 55 并选择「轮廓边缘」点击立即生成，然后在右侧图层选择喜欢的图，还可使用局部重绘、消除笔等功能调整或重新生成。 3. guahunyo 提供的 SD 入门讲解 PPT.pptx 中提到的相关采样器设置和生成图片的技巧，如预览图设置、右键无限跑图模式以及相关插件 https://github.com/ArtVentureX/sdwebuiagentscheduler 等。

以下是关于使用 AI 写论文研究背景的相关信息： 利用 AI 技术辅助写论文研究背景可以参考以下步骤和建议： 1. 确定研究主题：明确您的研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎（如 Semantic Scholar）和文献管理软件（如 Zotero）来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成研究背景部分的大纲，包括相关领域的现状、存在的问题、研究的意义等。 5. 撰写研究背景：利用 AI 工具（如 Grammarly、Quillbot）来帮助撰写研究背景部分，确保内容的准确性和完整性。但需注意，AI 工具只是辅助，不能完全替代您的专业判断和创造性思维。 在论文写作领域，有以下一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，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，可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：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：检测潜在抄袭问题。 使用这些 AI 工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具，并保持批判性思维，确保研究的质量和学术诚信。

AI 主要有以下分类： 1. 生成式 AI： 生产力方面：包括文档、PPT、会议、脑爆、数据处理、搜索、浏览、email、文件等。 社交方面：包括真实和虚拟社交。 教育方面：涵盖早教、语言学习、公司教育、父母教育、学生工具、学校工具等。 创意内容方面：包含视频、音乐、声音、个人图像、图像等。 2. 以生成方式划分： 音视频生成类： 视频生成：当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频。主流生成模型为扩散模型，可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，经常与语音生成一起使用。 语音生成：用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等，模型可由 Transformers 提供。 音频生成：用于生成音乐、语音或其他声音，常用技术包括循环神经网络、长短时记忆网络、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能生成长达一分钟的高保真视频，支持多种生成方式，在文本理解方面表现出色。 Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数。 WaveNet（DeepMind）：一种生成模型，可以生成非常逼真的人类语音。 MuseNet（OpenAI）：一种生成音乐的 AI 模型，可以在多种风格和乐器之间进行组合。 Multilingual v2（ElevenLabs）：一种语音生成模型，支持 28 种语言的语音合成服务。 3. 在 AI 创客松中，参与同学的分类： 秦超：AI 2C 项目负责人，擅长产品落地服务，具有产品、技术架构和项目管理经验。 kaikai：技术实践者，擅长多 Agent 处理任务流，具备技术实践和团队合作能力。 Cici?：AI 算法开发，想法是宠物与 AI 结合，具有 AI 产品研发和创业经验。 BIN 陈裕彬：CTO，方向是 AI 绘画精灵、AI 推文小说视频生成器，是爆款 AI 小程序作者。 11 鸭鸭呀：产品经理，专注智能写作产品，擅长 Prompt 撰写和 AI 应用。 zz：AI 产品经理，方向是效率工具和游戏，具有大厂经验。 天天向上：AIGC 爱好者，方向是 AI 配音应用，是配音演员，有 AI 预告片制作经验。 烦烦烦??：产品经理，方向是企业服务 AI 应用，具备 PRD 输出和前端开发能力。 周文斌：产品业务负责人，方向是 AI 创业，具有产品规划和研发经验。 Wilson·W：咨询顾问/服务设计师，方向是 AI 组团协作场景，是 GPT4.0 用户，有咨询行业经验。 王蒙：程序员，从事 AI 相关开发，具有后端开发经验。 Nero：产品体验设计师，方向是 AI 绘画、AI 视频，研究 AIGC 方向。

以下是 2025 年 3 月 1 日以来，国内外、闭源开源模型厂商的部分更新记录： 2025 年 3 月 20 日，OpenAI 推出了一套全新的音频模型，旨在通过 API 为开发者提供更智能、更可定制的语音代理支持，包括改进的语音转文本和文本转语音功能，为语音交互应用带来显著提升。 李开复公开表示 OpenAI 面临生存危机，商业模式不可持续。他强调中国的 DeepSeek 以极低成本提供接近的性能，开源模式将主导未来 AI 发展。他认为企业级 AI 应用将成为投资重点，资源限制反而促进了创新。李开复大胆预测，中国将出现三大 AI 玩家，竞争愈发激烈。 SuperCLUE 发布《中文大模型基准测评 2025 年 3 月报告》，指出 2022 2025 年经历多阶段发展，国内外模型差距缩小。测评显示 o3mini总分领先，国产模型表现亮眼，如 DeepSeekR1 等在部分能力上与国际领先模型相当，且小参数模型潜力大。性价比上，国产模型优势明显。DeepSeek 系列模型深度分析表明，其 R1 在多方面表现出色，蒸馏模型实用性高，不同第三方平台的联网搜索和稳定性有差异。 以上信息来源包括： 《》 《》 《》

以下是关于文章风格提取和文风转移的教程： 该提示词可用于抽取不同风格文章的核心要素，抽取到的字段能作为 prompt，结合指定主题进行风格迁移。整体创作思路见文末 PDF。 具体使用方法为：拷贝文章风格提取提示词，输入给任意大模型，随后提供要抽取的文本。 已抽取的一些风格参考包括万维钢风格、史铁生《我与地坛》的文风、李娟《我的阿勒泰》的文风、许倬云《说中国》的文风、鲁迅《狂人日记》的文风、王小波《万寿寺》的文风、飞书多维表格工作流自动化抽取等。 在实践中，文章润色要想始终保持特定风格较困难，关键在于稳定模型的记忆功能以确保写作一致性。首先建立数据库存储文章风格，对不同文本进行风格提取并存储。使用时可根据需求选择和应用不同风格。 文章润色规划流程清晰地分为两部分：第一部分是润色内容的提取，上传文字时模型会识别和提取风格的关键要素并保存到写作风格库；第二部分是润色本身，先提取所需风格，提供文章内容，可选择逐段或整篇润色，以达到最佳写作效果。

AI 可以剪辑视频。以下是一些相关信息： 在 Adobe 的相关产品中，在 Advanced 部分可使用 Seed 选项添加种子编号，以控制 AI 创建内容的随机性，相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑，然后选择 Generate 生成。 制作 AI 短片时，如使用 11labs 无法用语速、情绪调节等控件，只能通过标点符号改变语音效果。国内可使用出门问问的魔音工坊，其有情绪调节控件。 目前大部分 AI 短片创作者用剪映剪辑 1 3 分钟的短片，因其有人性化设计及简单音效库、小特效。但更长篇幅或追求更好效果可能要用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。剪辑流程为：视频粗剪 视频定剪 音效/音乐 特效 包装（如字幕）。 MMVid 是一个集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答。其应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频、快速诊断等。它由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，方便大语言模型理解视频内容。

AI 可以剪辑视频。以下是一些相关信息： 在 Adobe 的相关产品中，在 Advanced 部分可使用 Seed 选项添加种子编号，以控制 AI 创建内容的随机性，相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑，然后选择 Generate 生成。 制作 AI 短片时，如使用 11labs 无法用语速、情绪调节等控件，只能通过标点符号改变语音效果。国内可使用出门问问的魔音工坊，其有情绪调节控件。 目前大部分 AI 短片创作者用剪映剪辑 1 3 分钟的短片，因其有人性化设计及简单音效库、小特效。但更长篇幅或追求更好效果可能要用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。剪辑流程为：视频粗剪 视频定剪 音效/音乐 特效 包装（如字幕）。 MMVid 是一个集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答。其应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频、快速诊断等。它由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，方便大语言模型理解视频内容。

Trae 是字节跳动推出的智能编程助手，具有以下特点和使用方法： 一、Trae 简介 Trae 提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力，使用自然语言对话就能实现代码编写。 二、Trae 的功能 1. 提供传统的 IDE 功能，如代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等。 2. 智能问答：在编写代码时可随时与 AI 助手对话，获得代码解释、注释和错误修复等帮助。 3. 实时代码建议：AI 助手能理解当前代码并实时提供建议，提升编程效率。 4. 代码片段生成：通过自然语言描述需求，生成相应代码片段，甚至能编写项目级或跨文件的代码。 5. 从 0 到 1 开发项目：告诉 AI 助手想开发的程序，它将提供相关代码或自动创建所需文件。 三、下载 Trae 官网下载地址：https://www.trae.ai/download ，支持 Mac 系统、Windows 系统，未来支持 Linux 系统。 四、使用方法 1. 安装：下载完成后按界面提示一步步安装。 2. 登录：安装完成后点击右侧登录按钮，程序会自动打开网页提示登录，无账号需先注册。登录完可能会出现“App Unavailable”，此时需要开启科学上网。网页登录成功后可关闭科学上网，再点击中间大按钮。 3. 进入客户端后，查看对话框右下角，有三种大模型可选：Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o 。 4. Trae 提供两种模式： Chat 模式：根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题。 Builder 模式：帮助从 0 开发一个完整的项目，对代码文件的任何更改都会自动保存。 五、使用案例 1. 生成一个贪吃蛇游戏 打开 Builder 模式，输入需求。 排队完成后，Trae 开始思考和代码编写，期间需手动接入进行文件审查，点击“全部接受”。 代码生成完成后，Trae 自动运行命令启动页面，点击运行，在 Webview 中可看到游戏效果，试玩基本无 Bug。 Trae 会进行工作总结，说明已实现的功能。 2. 生成一个任务清单应用 在输入框中输入：使用 Web 技术开发一个任务清单应用。 3. 根据 UI 设计图自动生成项目代码 输入提示：使用 html 技术实现如图大屏页面。 六、总结 从实际体验来看，Trae 表现可圈可点： 1. 高效代码生成能力：能在几分钟内生成完整框架，代码结构清晰且功能齐全，甚至能自动处理依赖项和运行命令。 2. 多技术栈支持：对 Web 技术掌握远超预期，生成的代码可直接运行且无明显语法错误。 3. 动态调整潜力：能根据用户反馈快速调整样式，自适应布局的实现展现了 AI 的迭代能力。

以下是关于通过 AI 制作短视频的学习建议： 1. 了解 AI 在影视制作中的局限性与弥补方式，可参考相关讨论，如。 2. 注重剧本创作中画面与声音的连贯性，相关内容可查看。 3. 探讨剧本、叙事手法和工具在视频制作中的重要性，详情见。 4. 学习提高短视频制作能力的方法和技巧，参考。 5. 借鉴出版行业从业者刘洋洋学习 AI 的经历，见。 6. 参考动效设计师尤慧影的经验，了解其对 AI 视频技巧的探索，见。 7. 了解新同学杨嘉宜加入 AI 团队的热情和兴趣，参考。 8. 学习社群成员参与 AI 创作的经历和经验，见。 9. 参考阿汤短片的制作过程，包括剧本创作、分镜脚本创作、角色设计、分镜图片制作、动画制作、配音和配乐等步骤。在角色设计阶段保持角色的一致性并增加个性化特性，分镜图片生成阶段及时调整画面，动画镜头制作阶段可使用 pixverse、pika、runway 等视频生成工具。了解制作短片的基础逻辑，从短故事片入手，后续再探讨广告片等类型。原文： ，更新日志：2.24 分镜图片生成/动画镜头制作更新（对于小猫动作画面效果需要进一步探索）。

Finetuning（微调）是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。其基本思路是：先有一个在大量数据上预训练过的模型，该模型已学会一些基本模式和结构（如自然语言处理中学会基本语法和单词语义）。然后在特定任务数据上继续训练此模型，使其适应新任务。 以下是两个帮助理解的例子： 1. 情感分类：先使用大量语料库（如维基百科）预训练模型，使其学会基本语法和单词语义。再收集标注过的电影评论（一部分积极，一部分消极），在这些评论上继续训练模型，使其学会判断评论情感。 2. 图像分类：先使用大量图片（如 ImageNet 数据集）预训练模型，使其学会识别图片中的基本形状和纹理。再收集标注过的猫和狗的图片，在这些图片上继续训练模型，使其学会区分猫和狗。 微调的优点是能利用预训练模型学到的知识，提高模型在特定任务上的性能。 微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益，包括比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省 Token、更低的延迟请求。 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。 OpenAI API 由多种具有不同功能和价位的模型提供支持，还可通过微调针对特定用例对原始基本模型进行有限定制，如 GPT4、GPT3.5、DALL·E、Whisper、Embeddings、Codex、Moderation、GPT3 等模型。