判别式 CNN 到生成式大模型的发展经历了以下几个阶段： 1. 早期发展（2014 年以前）：最初的文生图尝试集中在将简单文本描述转化为图像。这些早期方法依赖于基本的图像处理技术和简单的模型，效果有限，生成的图像质量通常不高。 2. 深度学习的崛起（2014 年2018 年）：随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的成功应用，文生图模型开始采用神经网络来改进图像生成的质量和多样性。在这一时期，如 GAN（生成对抗网络）及其变体层出不穷，开始被用于文生图任务，展示了生成更逼真图像的潜力。 3. 引入 Transformer（2019 年2021 年）：Transformer 架构，原本在 NLP 领域取得巨大成功，开始被应用于文生图模型，提高模型处理复杂文本和生成高质量图像的能力。如 OpenAI 的 DALLE 模型，采用了 Transformer 结构来生成与文本描述匹配的图像，成为这一时期的标志性进展。与此同时，以 DDPM 为代表的工作，为 Diffusion Model 奠定了理论基础，众多基于 Transformer 和 Diffusion Model 的研究成果从 2021 下半年开始如雨后春笋般涌现。

以下是一些常用于营销领域的AI工具： 1. Synthesia Synthesia允许用户创建由AI生成的高质量视频，包括数字人视频。它提供多种定价计划，从免费到商业级不等，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen HeyGen是一个基于云的AI视频制作平台，用户可从100多个AI头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Writesonic Writesonic是一款AI写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。它提供多种语气和行业定制选项。 4. Jasper AI Jasper AI是一款人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。它提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 5. Copy.ai Copy.ai是一款AI营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。它有免费和付费两种计划。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站： 总的来说，这些AI工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。

Stable Diffusion（SD）的云端部署允许用户利用云服务器的强大计算能力来运行和操作AI绘图模型，无需高端的本地硬件。以下是SD云端部署的教程概述： 1. 购买云服务器：选择一个云服务提供商，如腾讯云，并购买GPU服务器。在购买时选择合适的配置，如GN7 8核32GB，N卡，并选择Ubuntu Server作为操作系统。 2. 配置运行环境：安装Anaconda以管理Python环境和依赖。可以通过wget下载Anaconda安装脚本，并按照提示完成安装。 3. 安装SDwebui：将SDwebui克隆到服务器上，使用git clone命令。然后，修改相关配置文件，如launch.until.py，以适应国内的网络环境。 4. 启动SD：在激活了相应conda环境后，定位到stablediffusionwebui项目目录下，执行启动脚本，如./webui.sh listen，以启动SD的Web界面。 5. 修改Webui配置：编辑webui.user.sh文件，预先配置一些参数，简化启动流程。 6. 扩展换源：由于一些扩展源无法在国内直接访问，需要替换成国内可访问的源，如秋叶大佬的源地址。 7. 下载与安装LoRA和VAE：下载必要的模型，并上传到服务器的相应目录下。LoRA和VAE模型通常需要放置在特定的文件夹内，并在Web UI中进行配置以使其可用。 8. 安装ControlNet：根据服务器的位置，选择直接从GitHub安装或下载压缩包后上传至服务器。 9. 配置Clip Skip：调整Clip Skip的设置，并在UI中添加相应的模块以启用该功能。 10. 安装Hypernetworks（可选）：下载并安装Hypernetworks模型，上传到指定的文件夹，并刷新Web UI。 11. 插件使用：安装汉化插件和其他有用的扩展，如中英对照tag自动补全插件，以改善用户体验。 12. 保持服务器连接：使用如Putty等工具保持服务器连接的稳定性，避免因连接中断而导致的工作中断。 13. 其他注意事项：在部署过程中，确保网络环境稳定，及时解决可能遇到的技术问题，并合理管理服务器资源以避免不必要的费用。 请注意，具体的部署步骤可能会根据云服务商的不同而有所变化，同时，确保遵循云服务提供商的使用条款和隐私政策。在部署时，也要注意数据安全和隐私保护，避免泄露敏感信息。

AI 在电力设备监测中可以发挥以下作用： 1. 实时监测：AI 可以通过传感器和摄像头等设备实时监测电力设备的运行状态，包括温度、电压、电流等参数，并及时发现异常情况。 2. 故障诊断：AI 可以利用机器学习算法对电力设备的历史数据进行分析，建立故障模型，从而实现对设备故障的快速诊断和预测。 3. 维护管理：AI 可以根据电力设备的运行状态和历史数据，制定科学合理的维护计划，提高设备的可靠性和使用寿命。 4. 安全预警：AI 可以通过对电力设备的监测和分析，及时发现安全隐患，并发出预警信号，避免安全事故的发生。 5. 能源管理：AI 可以通过对电力设备的监测和分析，优化能源利用效率，降低能源消耗和成本。 总之，AI 在电力设备监测中可以发挥重要作用，提高设备的可靠性和安全性，降低能源消耗和成本，为电力行业的可持续发展提供有力支持。 （以上答案可能无法准确回答问题，建议在引用内容里进一步确认）

Llama 是由 Meta 公司开发的一款人工智能。它是一种基于自然语言处理技术和机器学习算法的聊天机器人，可以使用自然语言理解技术来理解人类语言，并使用自然语言生成技术进行回答和梳理。

制作数字人（Digital Human）的工具主要是指那些能够创建虚拟角色、虚拟形象或者虚拟代言人的软件和技术。以下是几个可以用来制作数字人的工具： 1. HeyGen： HeyGen是一个AI驱动的平台，可以创建逼真的数字人脸和角色。它使用深度学习算法来生成高质量的肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 2. Synthesia： Synthesia是一个AI视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步。它支持多种语言，并可以用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID： DID是一家提供AI 拟真人视频产品服务和开发的公司，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的AI语音机器人将自动转换成语音，然后就能合成一段非常逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看： 请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随着时间和技术的发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。

原型图生成 UI 的 AI 工具有即时设计、V0.dev、Wix 等，这些工具可以帮助设计师和开发者快速创建和迭代网页设计的概念，提高工作效率。

API（应用程序接口）是一种允许不同系统之间相互通信和共享数据的技术。它定义了软件组件之间的交互方式，使得开发者能够使用其他程序或服务的功能，而无需了解其内部实现的细节。API 通常使用 HTTP 或 HTTPS 协议进行通信，通过请求和响应的方式来实现数据交换。 API 的核心思想是将系统的功能暴露给外部，以实现更大的灵活性和可扩展性。它提供了一种标准化的方法，使得不同的应用程序能够相互集成和协同工作。通过使用 API，开发者可以轻松地将其他应用程序的功能集成到自己的应用程序中，从而丰富应用程序的功能和用户体验。 API 通常由两部分组成：接口定义和实现。接口定义描述了 API 的功能和参数，包括请求方法、请求路径、请求参数和响应格式等。实现部分则负责处理请求并返回响应，它可以是一个服务器端程序、一个移动应用程序或其他类型的软件组件。 API 的使用通常需要开发者注册并获取 API 密钥，以进行身份验证和访问控制。开发者可以使用 API 密钥向 API 发送请求，并根据 API 的定义和返回的数据进行处理。API 提供者通常会提供 API 文档，详细说明 API 的功能、参数和使用方法，以帮助开发者更好地理解和使用 API。 总之，API 是一种非常重要的技术，它使得不同的应用程序能够相互集成和协同工作，从而实现更大的灵活性和可扩展性。

关于视频自动字幕工具，我为您找到了几个推荐选项： 1. Reccloud：这是一个免费的在线AI字幕生成工具，可以直接上传视频进行精准识别，并且可以对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。它声称已经处理了1.2亿+视频，识别准确率接近100%。 2. 绘影字幕：这是一个一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务。它支持95种语言，并且有98%的超高准确率。此外，用户还可以自定义视频字幕样式，包括字体、颜色、大小、位置等。 3. Arctime：这是一款可以对视频语音自动识别并转换为字幕的工具，甚至支持自动打轴。它支持Windows和Linux等主流平台，并且支持SRT和ASS等字幕功能。 4. 网易见外：这是一个国内知名的语音平台，支持视频智能字幕功能，转换的正确率比较高，并且支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可以根据自己的需求选择最适合您的视频自动字幕工具。

人工智能除了 GPT 还有许多其他技术，以下是一些常见的技术： 1. 自然语言处理（NLP）：NLP 是人工智能的一个重要分支，它涉及到文本分析、语音识别、机器翻译等方面。NLP 技术可以帮助计算机理解和处理人类语言，从而实现人机交互、智能客服、智能翻译等应用。 2. 计算机视觉（CV）：CV 是人工智能的另一个重要分支，它涉及到图像识别、目标检测、图像分割等方面。CV 技术可以帮助计算机识别和理解图像，从而实现自动驾驶、安防监控、智能家居等应用。 3. 机器学习（ML）：ML 是人工智能的核心技术之一，它涉及到数据分析、模型训练、模型评估等方面。ML 技术可以帮助计算机从数据中学习规律和模式，从而实现智能预测、智能推荐、智能决策等应用。 4. 深度学习（DL）：DL 是机器学习的一个分支，它是一种基于神经网络的学习方法。DL 技术可以帮助计算机处理大规模数据和复杂任务，从而实现图像识别、语音识别、自然语言处理等应用。 5. 强化学习（RL）：RL 是机器学习的一个分支，它是一种基于奖励的学习方法。RL 技术可以帮助计算机学习如何在环境中行动，从而实现智能控制、智能游戏、智能机器人等应用。 除了以上技术，人工智能还包括知识图谱、智能推荐、智能决策等方面的技术。这些技术的发展和应用，将为人类带来更多的便利和福祉。