Adobe Firefly 是 Adobe 公司推出的一系列生成式 AI 模型，旨在提升创意表达的效率和自由度。Firefly 集成了 Adobe 应用程序的强大功能与生成式 AI 的潜力，使用户能够通过简单的文本提示或应用内的简单手势，将创意想法以更高的效率和无限制的方式表达出来。 Adobe Firefly 的特点包括： 1. 图像和文本效果生成：Firefly 的首个模型专注于图像和文本效果的创建，特别适合需要为商业用途生成内容的用户。 2. 集成于 Adobe 应用程序：Firefly 旨在与 Adobe Creative Cloud、Document Cloud、Experience Cloud 以及 Adobe Express 等应用程序无缝集成，并且 Adobe 计划将其通过 API 在多个平台上提供，以便用户可以将其集成到自定义工作流程和自动化中。 3. 安全性和商业使用：Firefly 生成的内容被设计为可以安全地用于商业用途，并且从一开始就考虑到了 Creator 的选择和控制，以及帮助确保输出内容的安全性。 4. 多语言支持：Firefly 支持超过 100 种全球语言的文本提示，同时 Firefly Web 应用程序本身支持 20 种语言，并计划在未来几个月中增加更多语言选项。 5. 负责任的 AI 开发：Adobe 致力于负责任地开发生成式 AI，并积极参与 Content Authenticity Initiative（内容真实性倡议），以促进数字内容的透明度，并为使用 Firefly 生成的资产附加 Content Credentials（内容凭证），从而在内容的创建和在线传播过程中建立可信赖的透明链。 Adobe Firefly 代表了 Adobe 在创意 AI 领域的最新进展，它通过提供新的创意表达方式，帮助用户将创意想法快速转化为现实，同时确保了内容的商业使用安全性和对创作者工作的尊重。

将小说转换成AI视频是一个涉及多个步骤的过程，通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等。以下是一些可以利用的工具，以及使用这些工具将小说制作成AI视频的一般流程： 工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种AI图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。 网址： 2. Midjourney（MJ）：另一个AI图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址： 3. Adobe Firefly：Adobe的AI创意工具，可以生成图像和设计模板。 网址： 4. Pika AI：文本生成视频的AI工具，适合动画制作。 网址： 5. Clipfly：一站式AI视频生成和剪辑平台。 网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有AI视频生成器功能。 网址： 7. 极虎漫剪：结合Stable Diffusion技术的小说推文视频创作提效工具。 网址： 8. 故事AI绘图：小说转视频的AI工具。 网址： 制作流程： 1. 小说内容分析： 使用AI工具（如ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述： 根据小说内容，使用工具（如Stable Diffusion或Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成： 使用AI图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作： 将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作： 利用AI配音工具（如Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成： 使用视频编辑软件（如Clipfly或VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理： 对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整： 观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享： 完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，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。

以下是关于 MJ 局部重绘功能的介绍和使用方法： 1. 介绍：MJ 局部重绘功能可以选择一个区域并重新绘制这部分的内容。 2. 使用方法： 打开图片后，点击“编辑器”，选择需要重绘的区域。 若输入/settings 并启用“remix mode”，在编辑器中还将获得一个文本框，以便为该区域更改/修改提示。 更多详细的介绍可以参考《》这篇文章。

离谱村系列故事包含离谱村第一集、离谱村第二集、离谱村的守护者以及离谱大赛。

LLM （大型语言模型） 确实能够基于已有的"世界知识"产生一些新的知识和见解，但这种新知识的创造过程更多是组合、推理和外推现有知识，而非从无到有地创造全新的知识。我们可以从以下几个方面来解释： 1. 知识组合和关联 LLM 擅长将已有的知识片段进行组合和建立新的联系，从而产生看似新颖的见解。例如结合"物理学"和"信息论"的知识，推导出"比特"在物理系统中的作用等。 2. 知识推理和外推 基于已有的知识框架，LLM 可以进行逻辑推理并对已知结论作出外推和发散，得到一些新的、未曾见过的结论。例如利用量子理论推导出新的粒子存在可能性。 3. 模式发现 LLM 通过学习大量数据，能够发现一些新的数据模式和规律性，为人类发现新知识提供线索和启发。例如在医疗数据中发现一些疾病新的症状模式等。 4. 知识重组和解构 LLM 可以对知识进行解构和重新组织，从而产生一些新的表述方式和见解角度，虽然本质知识未发生变化。 5. 模拟思维实验 利用 LLM 的计算能力，我们可以模拟一些在现实中无法开展的思维实验，探索一些未知的领域和前沿，获得新的认知。 总的来说，LLM 在生成新知识方面的能力是有限的，还难以完全取代人类的创造力和想象力。但它可以通过组合、关联、外推等方式，为人类发现新知识提供有价值的辅助和支持作用。未来 LLM 将如何推动人类知识的发展仍有待进一步观察。

之所以说"当下的人工智能技术，只有高质量输入，才能得到高质量输出"，主要有以下几个原因： 1. 数据驱动的本质 现有的人工智能技术，尤其是深度学习技术，高度依赖于训练数据的质量。模型的学习能力、推理能力都来源于训练数据。如果输入的训练数据质量不佳（含噪声、偏差、覆盖面不全等），模型很难学习到有效的模式，自然也难以产出高质量的输出结果。 2. 无监督学习的局限性 目前主流的人工智能方法大多采用无监督学习的范式，通过自主发现数据中的模式和规律进行建模。这种方式对训练数据的质量要求更高，因为只有高质量数据才能真实反映潜在的知识模式。低质量数据往往会导致模型学习到错误规律。 3. 缺乏逻辑推理能力 现有人工智能系统缺乏对因果逻辑的深刻理解能力，无法对输入数据的合理性和正确性进行有效判断，从而依赖于训练数据的质量来保证输出质量。 4. 黑箱特性和可解释性不足 深度学习模型本质上是一个黑箱，我们难以判断其内在机制是否符合逻辑，也无法完全解释模型输出的依据和原因。因此只能最大程度地保证输入质量来期望获得理想输出。 5. 显式知识和常识缺失 大多数人工智能模型缺乏对现实世界的显式知识和常识理解能力，无法对输入数据中的明显错误或矛盾进行识别和纠正，从而也需要高质量的输入数据作为前提。 总的来说，当前人工智能技术在自主学习和逻辑推理能力上还有不足，更多依赖于训练数据的质量。只有保证高质量的输入，才能最大限度地利用人工智能系统的优势，获得令人满意的输出结果。这也是人工智能领域需要继续改进的重要方向之一。

中医与人工智能（AI）的结合是现代科技发展与传统医学知识融合的一个典型案例。以下是一些中医与AI结合的案例： 1. 中医药AI大模型共建：清华大学的两个院士团队，博奥晶方和水木分子，合作开发中医药AI大模型，旨在利用AI技术挖掘中医药的原创研发数据，推动中医药现代化和新药研发。 2. 智能中医管理系统：李梢教授团队利用UNIQ系统，结合临床病例数据，发现了胃癌“极早期”阶段，并通过中药干预可能阻断癌变，提升了中医药精准诊疗水平。 3. 中医辅助诊疗系统：通过图像智能识别、计算机视觉和自然语言处理技术，AI可以模拟中医的诊断过程，如通过舌象图像进行胃癌筛查和诊断，以及通过眼睛颜色、形状与疾病之间关系的分析进行临床诊断。 4. 中医教育与传承：AI技术帮助将知名医生的个性化诊断和治疗经验转化为标准化协议，提高了中医传承的效率，促进了中医药人才培养。 5. 中医药数据挖掘：AI技术在分析大规模中药处方数据集和识别药物之间的潜在模式方面发挥着重要作用，有助于优化处方和提高治疗效果。 6. 中药质量控制：利用深度学习和神经智能网络，AI可以智能识别中药材片，提高中药的标准化和质量稳定性。 7. 中医诊疗规则获取与模型设计：通过集成不同来源的诊疗规则，形成以证候要素为核心的集成诊疗规则，并利用图卷积神经网络和知识图谱构建可视化模型。 这些案例展示了AI技术在中医药领域的广泛应用，包括药物研发、疾病诊断、质量控制、数据挖掘和教育传承等。通过AI的帮助，中医药能够更高效地进行知识传承、疾病治疗和新药开发，同时也为中医药的现代化和国际化提供了新的途径。

要使用 Niji6 可以通过输入/settings 选择 Nijijourney V6 版本或者使用 Niji 的 discord 机器人。建议编写更长的提示以充分利用 Niji V6。如果喜欢非动漫的画风，可以使用style raw。Niji V6 的 3D 风格图像效果相较于 V5 有了大幅度的提升。

可使用这个 AI 工具进行声音复刻。它是一个带 Web 界面简单易用的声音克隆工具。可使用任何人类音色，将一段文字合成为使用该音色说话的声音，或者将一个声音使用该音色转换为另一个声音。

安装Stable Diffusion对电脑配置有一定的要求，主要是为了确保能够顺利运行AI绘画模型并生成高质量的图像。以下是安装Stable Diffusion所需的基本电脑配置要求： 1. 显卡：需要使用NVIDIA显卡，因为Stable Diffusion主要依赖CUDA进行GPU加速。推荐的显卡配置从NVIDIA GeForce GTX 1070起，或NVIDIA Quadro P4000起。 2. 显存：最低配置需要4GB显存，基本配置6GB显存，推荐配置12GB显存或者以上。显存越大，可设置的图片分辨率越高，且能处理更复杂的图像生成任务。 3. 操作系统：需要是Windows 10或Windows 11。对于Mac用户，虽然可以使用CPU进行渲染，但速度会比较慢，因此推荐使用配备NVIDIA显卡的Windows电脑。 4. 硬盘空间：建议有60GB以上的硬盘空间，因为Stable Diffusion的模型文件通常较大，且批量生成图像会占用较多存储空间。 5. 内存：虽然没有具体要求，但为了保证运行流畅，建议有8GB以上的内存。 6. Python环境：Stable Diffusion是基于Python搭建的，因此需要在电脑上安装Python环境。建议安装3.10.6版本，这是Stable Diffusion WebUI作者推荐安装的版本。 7. Git：用于从GitHub上安装和更新Stable Diffusion及其插件。 8. Docker：如果选择使用Docker部署Stable Diffusion，需要在系统上安装Docker Desktop。 请注意，具体的配置要求可能会根据Stable Diffusion的版本和使用的具体功能有所不同。如果使用云端服务或在线工具，对本地电脑配置的要求会降低，因为大部分计算会在云端完成。