以下为您推荐几个可以生成 PPT 演示文档的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 另外，为您推荐两篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 当设计 PPT 时，您可以使用以下一些创意的 prompt 来帮助制作出吸引人且信息丰富的演示文稿： 1. 主题聚焦：选择一个中心主题，围绕主题设计每一张幻灯片。例如，如果主题是“创新”，思考“我如何在每一张幻灯片中体现创新的概念？” 2. 故事叙述：将 PPT 内容想象成一个故事，每张幻灯片都是故事的一部分。思考“我的故事是什么？如何通过幻灯片讲述这个故事？” 3. 视觉元素：利用图片、图表和图标来传达信息。例如，思考“我如何使用图片来更好地表达我的观点？” 4. 颜色与字体：选择与主题和内容相匹配的颜色和字体。思考“这些颜色和字体如何影响观众的感受？” 5. 简洁表达：尽量在每张幻灯片中只使用少量的文字，突出关键信息。思考“如何用最少的文字传达最多的信息？” 6. 互动性：考虑在 PPT 中加入互动元素，如问答环节或观众参与的活动。思考“我如何在 PPT 中增加互动性，使观众更加投入？” 7. 案例分析：使用真实的或假设的案例来说明观点。例如“有没有一个具体的案例可以帮助解释这个概念？” 8. 对比与比较：通过对比和比较来强调观点。思考“哪些元素或数据对比可以帮助强化我的论点？” 9. 未来视角：展示观点或提议如何影响未来。例如“五年后，这个概念如何改变我们的行业？” 10. 结论与行动：在 PPT 的结尾，清晰地总结主要观点，并提供明确的行动指南。思考“观众在听完我的演讲后，应该采取哪些行动？” 使用这些 prompt 可以帮助您从不同的角度思考 PPT 的设计，使演示文稿更加有吸引力、信息丰富且易于理解。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您介绍一些 AI 换脸工具及相关使用方法： Face Swapper： 特点：一次可替换多张脸，支持 JPG、PNG、WEBP 格式，最大 1024px 分辨率。 应用场景：时尚、美容、电影、媒体、人力资源。 传送门： 通过创建实例进行 AI 换脸： 点击右下角的创建实例按钮，创建并启动实例（即启动一台服务器）。 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具，通过终端启动 facefusion。 点击顶部的“+”号选项卡，新打开一个终端窗口。 在终端窗口中输入以下命令： 查看文件列表：输入“ls”并按回车。 进入 facefusion 目录：输入“cd facefusion”并按回车。 启动 facefusion：输入“python./run.pyexecutionproviders cuda cpu”（注意：后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要，如果不加 cuda，则默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢）。 当出现提示信息时，说明启动成功。 打开 facefusion 软件，需要返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开一个新的浏览器窗口。 在 facefusion 软件界面上，上传准备好的图片、视频后，在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮，执行换脸处理。 星流一站式 AI 设计工具中的换脸功能： 自动替换原图的脸部信息。 使用方法：选中图像进入扩展功能界面，自动提取面部信息；上传想要替换到图像的图片；参数方面，提示词框会自动根据图像进行填充，无需手动填写，重绘风格选择与放大图像相对应的风格，会提升换脸效果，其余参数默认即可。

可以将人声录入到歌曲中。以下为您介绍几种相关的方法和注意事项： 在剪映中，您可以选择人声歌曲或纯音乐。如果选择人声歌曲，需要填入歌词，您可以自己写或者让 AI 帮忙写。比如通过智能歌词按钮，输入简单的词语给 AI 提示来写作歌词。 即梦 AI 发布的“数字人口型大师模式”能自动识别歌曲里的人声，但目前最长支持 15 秒的音乐匹配，需要手工把音乐截断成 15 秒以内的片段，然后再做剪辑。同时要注意即梦 AI 存在一些成功率和效果方面的问题，比如表情随机、手个别情况下会崩坏、多人同时唱时对图片质量有要求、不能上传名人肖像等。 Udio 不会使用艺术家的声音生成歌曲，在幕后风格参考会被一组相关标签替换。在文本输入下方，有两种类型的建议标签可点击添加到提示中，您还可以移动插入符号到提示的任何部分来更改完成。

以下是 Python 环境安装的步骤： 1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 Python 和 pip。 3. 两步命令输入完，核对一下： 如果有的话，会分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。 如果没有的话，需要进行安装。 4. 安装 Python： 对于 Windows 系统，可以点击以下链接下载安装包： （有小伙伴说下载不了，可去公众号【Equity AI】回复“HOOK”获取下载地址：https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c） 对于 Mac 系统，可以点击以下链接下载安装包： 5. 安装注意： 安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项。 建议使用默认安装路径。 6. 安装完成后，关闭窗口，再次运行之前的两行命令确认是否安装成功。

以下是一些关于解决问题的提示词相关内容： 在使用 Claude 时，需遵循“Human:”/“Assistant:”的标准格式。对于 API 里的提示词，固定开头为“n\nHuman:”，固定结尾是“\n\nAssistant:”。 提示词要清晰明确，Claude 对清晰明确的提示词反馈最好。如有疑问，可向朋友展示提示词，询问其能否遵循指令做到要求的事。例如“Human:写一首关于机器人的俳句”“Human:写一首关于机器人的俳句。直接输出俳句不要跟我说话”。 可以使用结构化的提示词模板，如长文档示例中的“Human:<doc>{{文档}]</doc> 请用一个五年级学生能理解的语言来总结这篇文档的主要内容。”同时，对于长文档，建议把要问的问题放在提示词的最后面。 让 Claude 更好地接龙时，可以给它开个头儿。 角色扮演（又称角色性提示词）方面，Claude 有时需要了解它应该扮演的角色。

以下是一些提供 AI 换装或 AI 试衣功能的网站： AI 试衣 Outfit Anyone：一款虚拟试衣图片生成模型，基于人像照片及服装图生成穿着后的试衣图片。 快手可灵 AI：可灵 AI 平台上线 AI 试衣功能，支持用户上传任意一张服装图、一张模特图，一键生成自然贴合的模特试穿效果。网址：https://klingai.kuaishou.com Xiaohu.AI 日报中提到的处于产品内测阶段的可根据身高、体重、衣服合体要求等个性化选择进行 AI 匹配的虚拟试穿体验。网址：https://x.com/imxiaohu/status/1767155634703929397?s=20

以下是为您介绍的一些 AI 游戏： 1. 《Suck Up!》：这是一款由 Proxima 工作室开发的“喜剧欺骗游戏”。玩家在游戏中扮演吸血鬼，通过换装、与 LLM 驱动的 NPC 对话来使其放下警惕，最终成功吸血足够多的居民获得胜利。上线仅三周，在全网播放火速突破千万，在 youtube 上引起大量关注，评论区网友赞不绝口，主创对其未来很有信心。 2. 《PUBG:BATTLEGROUNDS》：其中的 AI 队友可帮助玩家寻找战利品、驾驶载具，并协作完成目标。能模拟真人队友行为，实时分析战场情况，互动分享战利品并提供战略建议，提升了游戏中的战术协作性和乐趣。 3. 采用 NVIDIA ACE 全新 AI 游戏角色引擎的游戏：让 NPC 拥有感知、思考、决策和行动能力，可与玩家互动、适应环境变化，并根据玩家行为进行调整，成为“活角色”。

以下是一个系统学习 AI 大模型应用开发的学习路线： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 研读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 进行模型评估和可解释性研究。 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 7. 参与相关社区交流和项目实践： 总的来说，AI 大模型应用开发是一个多学科、系统性的领域，需要深入的理论学习和工程实践经验相结合。除了学习基础知识，熟练使用开源框架工具也很关键。保持对前沿动态的跟踪，并实际参与相关项目是获得真知灼见的最佳途径。 此外，以下是一个利用 AI+SMART 安排学习计划的案例： 学习目标与个人或职业发展目标的关系：平时工作中需要经常阅读英文文档。另外，有朋友和客户是英文母语者，想要和他们沟通更加顺畅。其次，希望未来有机会进入大型外企工作。 具体学习内容：首先是词汇需要提高，其次听力、口语、阅读和写作这些方面都进行全面提高。 量化学习进度和成功：以考取雅思 8.0，且可以和朋友或客户流利的交谈为目标。 时间框架：半年内。 现实可行性：目前雅思 6.5，每天可以投入 2 小时。周末可以更多。有访问网络课程的条件，也可以购买书籍或其他学习材料。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的 AI 入门知识： 1. 基础概念： 熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 阅读入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 学习途径： 参考「」中的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 3. 深入学习： 根据自身兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习。 掌握提示词技巧。 4. 实践巩固： 理论学习后进行实践，尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的作品和文章。 5. 体验产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用体验。 同时，还需要了解以下基础内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下是关于雪梅 May 的 100 天 AI 学习笔记的相关内容： 作者介绍： 适合人群：适合纯 AI 小白，可参考日记了解学习路径。 学习模式：输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信，可尝试此模式。 学习内容：日记中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用，可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间：在半年多时间跨度中，有空时学习，并非每天依次进行。 学习状态：2024 年保持较好状态，不仅学 AI，还看了 33 本书。 费用情况：学习资源免费开源。 第九阶段：学以致用，开源分享 May 花时间复盘过去半年的学习日记，有很棒的发现。 学习路径：迈出第一步→大量学习输入→疯狂模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累量变产生质变→开始分享。 特别是学习 coze 的路径：输入→模仿→自发创造，是真实实践得出的规律。 虽费曼学习法主张教会别人是最好学习方式，但开始时自学、输入为主。 现在有分享自信，写学习日记和感受已是分享，后续会有更多分享。 第十一阶段：寻找继续坚持下去的动力 从 24 年 5 月到 25 年 2 月，学完 100 天，仍未找到明确深耕方向。 学习中易遇瓶颈，需找正反馈，开源学习日记获加油是一种方式，还需更好的正反馈继续坚持。