视频转文字是一种将视频中的语音内容转换为文字的技术。这种技术可以帮助人们更好地理解视频内容，也可以为视频添加字幕或其他文本信息。以下是一些关于视频转文字的文章片段： 1. 《使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频》：这个笔记本演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。GPT4 不直接将视频作为输入，但我们可以使用视觉和新的 128K 上下文 widnow 来同时描述整个视频的静态帧。我们将介绍两个示例：使用 GPT4 获取视频的描述和使用 GPT4 和 TTS API 为视频生成画外音。 2. 《为什么说 2023 年是 AI 视频的突破年？以及 2024 年的展望》：2023 年是人工智能视频领域的飞跃之年。年初，市场上还没有面向公众的文本生成视频的模型。但仅仅一年时间，我们就见证了数十种视频生成工具的问世，全球已有数百万用户通过文字或图像提示来制作短视频。目前这些工具还有局限性，大部分只能生成 3 到 4 秒的视频，视频质量参差不齐，像保持角色风格一致这样的难题还未得到解决。要想仅凭一个文本提示（或者几个提示）就制作出类似皮克斯电影的短片，我们还有很长的路要走。然而，过去一年在视频生成技术上取得的进展预示着我们正处于一场巨大变革的初期阶段，这种情况与图像生成技术的发展颇为相似。文本生成视频的模型正持续进步，并且像图像转视频、视频转视频这样的衍生技术也开始流行起来。 3. 《问：我想用 AI 把小说做成视频，应该怎么做？》：为了更好地理解这一创新浪潮，我们追踪了目前为止该领域的重大发展、值得关注的公司，以及尚待解决的关键问题。具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

音乐生成软件是利用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习算法，来创作、编排和生成音乐的软件平台。这些工具能够分析大量的音乐数据，学习音乐的模式和结构，然后根据用户的输入或特定的指令创作出新的音乐作品。 以下是两款 AI 音乐产品： Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。 Suno AI：一款革命性的人工智能音乐生成工具，它通过先进的深度学习技术，能够将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 使用 Udio 制作音乐的步骤如下： 基本操作：在文本输入下方，您将找到两种类型的建议标签，您可以单击将其添加到提示中。 定制歌词和乐器演奏：默认情况下，Udio 会自动为您的提示选择适当的歌词（包括在有意义的情况下生成乐器曲目）。如果您想使用自己的歌词，请在提示框的歌词部分选择自定义模式，然后将歌词放入文本输入中。要为您的创作增添趣味，请尝试添加特殊描述符，例如。您还可以使用括号指定伴唱。

Coze 是一个功能强大且免费的平台，它可以帮助用户轻松地创建自己的 AI Agent，并将其发布到微信、飞书等主流平台上。以下是 Coze 接入微信的详细步骤： 1. 企业认证：首先，需要进行企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错。 2. 创建客服账号：进入微信客服的客服账号页面，创建一个客服账号，并复制客服账号名称。 3. 配置 Coze：进入 Coze 的页面，将客服账号名称粘贴到相应位置，点击保存。 4. 发布：在 Coze 发布页面的发布平台中，勾选微信客服，并点击发布。 5. 体验：发布成功后，可以点击微信客服旁边的立即对话、复制 Bot 链接，弹出该微信客服的二维码，扫码即可立即体验。 Coze 国内版可以直接对接发布到微信、飞书等主流平台，国外版可以直接对接到 Facebook Messenger、Slack、Telegram 等主流平台上。此外，Coze 还有自己的手机端，可以方便用户通过手机端 APP 来分享自己的 AI 应用。

AI 自动化测试是指利用 AI 技术实现测试过程的自动化和智能化。以下是几种常见的 AI 自动化测试工具和框架： 1. Langsmith：一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台。它允许用户设计和测试 Prompts，比较和评估不同 Prompts 的效果，并将 Prompts 测试集成到开发流程中，实现自动化测试。 2. TestSprite：AI 驱动的全自动端到端测试解决方案。该平台旨在加速产品发布并提高成本效率。主要功能包括全自动化测试、端到端解决方案、加速产品发布和成本效率。 3. Screenwriter：一款工具，可以让用户在不编写任何代码的情况下创建 UI 自动化测试。用户可以用普通英语描述用户流程，Screenwriter 的 AI 将创建自主代理，就像真实用户一样与应用程序交互。 这些工具和框架利用 AI 技术，实现了测试过程的自动化和智能化，提高了测试效率和准确性。

AI 春晚是一场由 AI 技术驱动的晚会，旨在展示 AI 在文化娱乐领域的应用和创新。晚会包括了多个节目，如 AI 原创歌曲、AI 整活小品、经典电影混剪等，同时还有中场致谢和吐槽互动等环节。 在晚会的节目创作过程中，团队成员通过社群临时召集，参与者都是对 AI 充满热情并具备相应经验的朋友们。整个项目从配乐、配音、脚本撰写到图像和视频制作，几乎全部工作得到了 AI 的强大支持和辅助完成。这不仅展示了团队的高效协作能力，也体现了 AI 技术在创意产业中的巨大潜力。 晚会的模型使用了 dreamshaper_8，正关键词包括 Masterpiece、High Quality、high details、chinese architecture、red theme、papercut、chinese_knot、paper lantern、chinese pattern、gold、display stand、chinese element、red background、white、white_background、CGposterrender bsw、lora:电商新年海报 2024_v1.0、gold、new year、gcbottle。中文的关键词包括杰作、高分辨率、高品质、中国建筑、红色主题、剪纸、中国结、纸灯笼、中国图案、金色、中国元素、红色背景等。 在接受采访时，晚会的制片人表示，整个项目从配乐、配音、脚本撰写到图像和视频制作，几乎全部工作得到了 AI 的强大支持和辅助完成。这不仅展示了团队的高效协作能力，也体现了 AI 技术在创意产业中的巨大潜力。

ComfyUI 是一款 AI 绘画工具，它有自己的官方 API。ComfyUIELLA 是腾讯 ELLA 团队开发的插件，用于增强提示词理解能力，目前仅提供 ELLASD1.5 模型，支持 ControlNet，并提供了示例工作流。此外，OlivioSarikas 还制作了如何在 ComfyUI 中使用 Stable Diffusion 3（API）的教程视频，从安装到使用，非常详细，还与 Midjourney 和 SDXL 做了详细对比。ComfyUI Stable Diffusion 3 API 已更新为 V1.5 版，目前支持多种比例的 SD3 文生图（turbo 和图生图还调试中），使用方法为先申请 API，然后填入 config.json 文件即可（每账户 25 免费积分），SD3 每张图 6.5 积分（比较贵）。

以下是根据文章内容改写的生成 PPT 的方法： 1. 爱设计：点击生成 PPT，选择模版并应用模版，然后进行编辑。 2. 闪击：点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，然后进行在线编辑。 3. WPS AI：先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT，再进行手动修改。

AI 搜索引擎是一种结合了 AI 技术和搜索引擎的工具，它可以通过连接互联网，实时搜索、筛选并整合所需数据，以提供给用户更精准和个性化的信息。以下是一些 AI 搜索引擎的介绍： 1. ChatGPT Plus：用户可以开启 web browsing 功能，实现联网功能。 2. Perplexity：结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot：作为一个 AI 助手，旨在简化用户的在线查询和浏览活动。 4. You.com 和 Neeva AI：提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 总的来说，AI 搜索引擎是一种强大的工具，它可以帮助用户更快速、准确地找到所需信息。

AI 后端代码生成可以通过以下步骤实现： 1. 配置工作流：在 IDE 底部单击“尝试 AI”，并输入自然语言设定代码逻辑，AI 将自动生成代码。也可以选中代码片段，通过快捷键唤起 AI，并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。 2. 补全代码：如果已经为 Code 节点配置好了输入参数，则编辑时支持自动补全参数。 3. 调试代码：单击“测试代码”，在测试面板以 JSON 格式输入参数进行测试。支持使用 AI 自动生成模拟数据进行测试。 4. 运行代码：设置输入参数后，单击“运行”，可以在输出区域查看运行结果。在页面底部单击“更新 Schema”，可将结果同步到 Code 节点的输出值。

SD（Stable Diffusion）是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。 Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model; LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。 SD 的工作原理是生成随机噪声，并一步一步地更改噪声，以尝试并努力获得与提示一致的图像。具体来说，SD 包括 encoder+diffusion+decoder 的流程。其中，encoder 是将输入的文本或图像信息转换为低维度的潜在表示，diffusion 是通过随机噪声和前一步的潜在表示来生成新的潜在表示，decoder 是将潜在表示转换为输出的图像。 在训练过程中，SD 会学习如何根据输入的文本或图像信息来生成与之相关的图像。在推理过程中，SD 会根据输入的文本或图像信息来生成新的图像。 总的来说，SD 是一种非常强大的图像生成模型，可以根据输入的文本或图像信息来生成高质量的图像。