以下是关于让老照片动起来的相关内容： 目前有多种方式可以实现让老照片动起来。比如在某些情况下，我们可以使用相关的工具，如在 MJ 中用各种关键词出图，或者使用 SD 做复杂的工作流来达到目的。 有人随便上传一张离谱村的图片，未加任何提示词，就能让图片有一些动态效果。父母将风景照片上传尝试，有的效果不错，水面动起来了，有的则画面扭曲。他们还提出将过世亲人的照片放入的想法，并由此探讨了肖像权、版权、信息安全以及该技术的意义。 对于视频工具，人们往往比绘画工具更感兴趣，还会询问能否在特定软件中一起使用等问题。图片生成视频的功能因为有现存人类自己生产的图片作为依据，与生活更贴近，有更多想象力用法，但也存在不完善的规定和可能造成的风险。有插件的情况下某些操作或许可行，否则直接去 dreamina 的官网可能更方便快捷。

以下是用 AI 做海报的方法： 1. 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 2. 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 4. 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 另外，关于用图像流做二十四节气海报的方法： 这个功能的核心是图像流，图像流要做出效果的核心是三思一年在 sd 上的积累和实验的提示词，详细见 WayToAGI 社区的教程：进 waytoAGI 知识库搜索。 对应在图像流里的核心节点是“图像参考”和“图像生成”（这两个的原理参考 SD 模型的 controlnet 和基础 sd 大模型，此处不赘诉技术细节，有兴趣的去 B 站翻对应的视频解说）。图像参考选择“空间深度”，模型选择“人像”，并参考输入的底图。 其次在图像流里要做到的是在图片上叠加 logo、文字，让海报不只是一张图，而是真正的“海报”。这里对应的分别是“叠图”和“添加文字”节点，排序不分先后，都可以。注意一下，这里需要调色，调整对应摆放的位置，让你的海报构图保持一定的美感。在三思 bot 里，logo 被安排在左上角，文字安排在右下角，形成对角线。完整的图像流如下： 还可以用代码或知识库来做，做法是匹配出对应节气的提示词和底图。由于提示词占了大部分，为节省版面，此处就贴核心代码。 最后还做了一些美化（非必要），比如： 等待的过程中给出加载动画。 用 LLM 写点寄语。 用卡片美化输出格式。（之后会出一期专门讲 coze 的输出美化思路的教程，敬请期待）

常见的提示词写法误区主要包括以下几点： 1. 忽略基础知识的重要性：很多同学急于上手写复杂的提示词，对基础教程重视不足。在能写较长提示词后，会问出如“为什么我问了两轮之后 GPT 就会失忆”“为什么给了特定一段话但它会混淆”“为什么大模型无法指定准确字数及有何办法让生成长度靠谱”等基础问题。建议多读翻译和解读良好的基础教程，并跟着示例做符合自身需求的小例子。 2. 试图用一个 Prompt 解决 10 个问题：很多同学因被精妙的提示词吸引而决心自己写出这样的 Prompt，但应注意避免。 3. 过于关注 Prompt 的文本本身：如果发现花在飞书代码块和 markdown 记事本上的时间远超与 GPT 对话的时间，要警惕是否忽略了在写作过程中与 GPT 进行深度对话来检验其对方法论的熟悉程度、获取完善建议、反复测试生成结果以优化和改善 Prompt。比如在实战案例中，学员撰写的焦虑情绪测试和生成建议的 Prompt 虽文法上没问题、生成结果除宽泛外无大问题，但未在对话场景中代入用户体验反复测试，可能导致真正的用户不会使用。 在写提示词时，还需注意以下语法方面： 根据想画的内容写提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。一般而言，概念性、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词，大致顺序如：将权重提高 1.21 倍（= 1.1 1.1）。

生成式模型和判别式模型在底层模式上存在普遍性和差异性。 生成式模型方面： 核心之一在于采用更高效的 token 化，language 或 code 作为 token 化的承载媒介，是人类认知推理、链接物理世界、抽象化表达的重要且广泛的概念化空间。 例如在 GAN 中，生成器不断生成逼真的假图像，与判别器互相博弈优化。 常见的生成式模型包括 GAN、Flowbased models（其在 AIGC 时代的作用未充分显现）、VAE（是 Stable Diffusion 模型的核心结构之一）等。 判别式模型方面： 在“判别侧”即模型输出“Y”侧对于生成式模型来说属于其子集，某种程度上不仅是“Y”，模型输入“X”侧及任务本身也属于生成式模型的子集。 通过学习台湾大学李宏毅教授的《生成式 AI 导论 2024》课程，可以更全面地了解生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构、应用场景等内容，包括生成式模型的基本结构、训练方法、评估指标，生成式对话的概念、系统架构和关键技术，预训练语言模型的发展、优缺点及在生成式 AI 中的应用，以及生成式 AI 面临的挑战和未来发展趋势。

具身智能是人工智能领域的一个子领域。 它强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。智能不仅仅是处理信息的能力，还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。 具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，其可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态，如模拟环境中的虚拟角色。这些身体为智能体提供了与环境互动的手段，并影响其学习和发展。例如，机器人通过机械臂与物体互动来学习抓取和操纵技能，虚拟代理在游戏环境中探索以学习解决问题的策略。 具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息，从而进行有效空间导航和物体识别的算法。 具身智能在机器人领域有重要应用，特别是在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面，能让机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。此外，在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域也有广泛应用，创造更具沉浸感和交互性的体验，丰富人们的数字生活。 尽管具身智能在理论和技术上取得显著进展，但仍面临许多挑战，如如何设计智能体的身体以最大化其智能表现，如何让智能体在复杂多变环境中有效学习，以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。 在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身 Agent 正成为核心的研究范式，它强调将智能系统与物理世界紧密结合。具身 Agent 的设计灵感源自人类智能的发展，认为智能更多来自于与周遭环境的持续互动和反馈。与传统的深度学习模型相比，LLMbased Agent 不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动感知和理解所在的物理环境并与其互动，利用内部丰富的知识库进行决策并产生具体行动，改变环境，这一系列行为被称为“具身行动”。具身行动在解决传统强化学习算法的局限性、提升转移能力和训练数据利用效率等方面展现出潜力。

机器学习是人工智能的一个分支，其发展有着清晰的脉络，从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点。机器学习在近 30 多年已发展为多领域科际集成，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 在机器学习的发展历程中，CNN（卷积神经网络）的结构基于两类细胞的级联模型，在计算上更有效、快速，已用于自然语言处理和图像识别等领域，并击败大多数其他算法。随着对大脑工作机制认知的增加，神经网络的算法和模型不断进步。 Deep Learning 是一个革命性领域，但需要数据支持。李飞飞创建的 ImageNet 是重要数据集之一，自 2009 年创建以来，为 Machine Learning 算法的发展发挥了重要作用。仅七年时间，ImageNet 让获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%，超过人类平均能力，并引领了 DL 革命，为其他数据集开创了先例，此后有更多新的数据集被引入。

以下是为您提供的 AIGC 作品集排版相关内容： AIGC Weekly 15 ：包含学习资源，如过去一年最重要的语言模型论文汇总，涵盖多种模型、架构变化、预训练后技术和训练技术等，所有论文链接到实际 PDF 文件，排列顺序大体按重要性和独特性排列。 AIGC 服装比赛 大众赛道 ：提供了主题参考，包括破碎玻璃、热带雨林、极光奇景、抽象艺术、印象派画作、野生动物、水下世界等主题，每个主题都有英文主题名、特点、灵感来源等详细信息。 AI 切磋大会✨第二期 5 月 26 日 ：展示了第二期展映作品提交情况，如目前的共创作品上影《种子》，以及相关人员的经验和作品编号、过程分享的链接等。

以下是一些可能适用于为您的数字化看板评分的 AI 工具： 1. PlantUML：这是一个文本到 UML 的转换工具，能通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，有助于创建逻辑视图。 2. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包含逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，您应该考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

将小说转换为 AI 视频通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等多个步骤。以下是一些可用的工具及一般流程： 1. 工具方面，如 PixVerse，其文生视频功能是 AI 生成视频中最直接的方式。通过输入提示词让其生成视频，但需要对提示词有深入了解，能准确描述画面内容。提示词的基本规则可参考：。为方便创作，它还提供了灵感分镜、风格选择等功能。 2. 有人曾尝试使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具制作 AI 短片，如制作科幻片、战争片、奇幻片等，包括太空舰队交战、宇航员头盔特写、士兵在战壕准备迎击等场景。 如果您想用 AI 做普法视频，可以参考上述流程和工具，结合普法内容的特点，准确描述相关画面和情节，生成所需的视频素材。

以下是搭建能够同时读取多个文档的 BOT 工作流节点的相关内容： 首先，我们的 Bot 获得了「掘金 x 扣子 Hackathon 活动 深圳站」的总冠军。 对于一种工作流，其步骤如下： 1. 开始节点：接收用户选择的小说人物角色名称。 2. 知识库节点：将输入的小说角色名称作为 query 去知识库检索该角色的性格特点和经典台词。 3. 大模型节点：让大模型对信息进行筛选，并采用 json 格式输出。 4. 代码节点：对上游的输入数据进行规整，格式化输出。 5. text2image：引用上一步输出的 feature（用于描述人物性格和特点），作为 prompt，生成人物的角色照。 6. 结束节点：输出人物台词和角色照。工作流图参考：第 3 个工作流是 ask_character，当用户向小说角色提问时，Bot 会调用此工作流获取结果，本质上是一个根据用户 query 进行 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）的任务，这是非常重要的一个工作流，关系到用户和小说人物角色对话时 Bot 的回答质量。 工作流拆解步骤： 1. 开始节点：接收用户向小说人物角色提问的问题。 2. 知识库节点：将问题作为 query 去小说内容中进行语义检索和全文检索。 3. 大模型节点：让大模型根据问题和检索到的上下文信息，生成答案。 4. 结束节点：输出答案，作为小说人物的回答。工作流图参考： 另外，在每个工作流里面，都嵌入了一个知识库节点，维护了如下 3 个知识库： 1. 小说合集：包含了 4 本小说。 2. 小说台词：包含了小说主要人物角色和经典台词。 3. 小说简介：包含小说简介和主要的人物角色。 以“首席组织官 组织管理专家”bot 为例，在 bot 里面创建数据库的教程： 1. 创建一个 bot，并在 bot 编排页面新增数据库；如果是新建一个 bot 操作也是一样的。 2. 选择自定义数据表。 3. 点击自定义数据表以后，按照需要设置数据表信息。 4. 若工作流需要，可以创建两个数据表。