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Author: Chimy

小云雀 – 剪映推出的智能内容创作Agent

Written by Chimy on . Posted in AI工具.

小云雀是什么

小云雀是剪映推出的智能创作Agent，基于AI技术重塑内容创作的边界。小云雀支持零门槛创作视频、数字人口播视频、设计图和图片换背景，用户只需输入一句指令，AI能高效完成内容创作。核心功能包括智能成片、数字人视频、AI设计和AI换背景，界面简洁易用，操作便捷高效。依托字节跳动的云雀大模型，融合深度学习与多模态技术，展现出强大的图像生成与视频编辑能力，为用户带来全新的创作体验。

小云雀

小云雀的主要功能

  • 智能成片：用户输入创作主题，支持生成15-60秒的爆款短视频，将原始实拍与AI生成素材自然融合。
  • 数字人视频：提供丰富的可商用数字人形象，输入文字自动生成口播视频。
  • AI设计：输入指令能批量生成风格化图片，无需设计基础，轻松打造专业设计效果。
  • AI换背景：精准抠图，智能光影优化，匹配多元化背景，无需专业棚拍，瞬间提升图片高级感。

如何使用小云雀

  • 下载应用：安卓用户访问腾讯应用宝下载安装。按照提示进行注册和登录。
  • 智能成片：
    • 输入创作主题：打开“智能成片”功能，输入想要的视频主题。
    • 选择素材与风格：应用根据主题推荐相关的素材和视频风格。
    • 生成视频：点击“生成”按钮，系统自动合成视频，将AI生成的素材与提供的实拍素材（如果有）自然融合，生成15-60秒的短视频。
  • 数字人视频：
    • 选择数字人形象：打开“数字人视频”功能，选择喜欢的数字人形象。
    • 输入文字脚本：输入想要数字人朗读的文字内容，例如产品介绍、新闻播报等。
    • 生成口播视频：点击“生成”按钮，系统自动将文字转化为口播视频，数字人根据文字内容进行朗读，生成完整的视频。
  • AI设计：
    • 输入设计指令：打开“AI设计”功能，输入想要的设计主题。
    • 选择设计风格：应用根据指令推荐不同的设计风格，用户根据需求选择喜欢的风格。
    • 生成图片：点击“生成”按钮，系统自动生成多张风格化的图片，从中选择最满意的图片进行使用。
  • AI换背景：
    • 上传图片：打开“AI换背景”功能，上传需要处理的图片。
    • 选择背景：选择喜欢的背景，应用自动进行精准抠图和光影优化。
    • 生成新图片：点击“生成”按钮，系统将抠图后的主体与新背景融合，生成一张全新的图片。
  • 保存与分享：生成的视频或图片直接保存到本地相册，或将作品分享到社交媒体平台。

小云雀的官方案例

  • 智能成片：
    • Prompt ：我想要制作一支咖啡馆新店开业的探店视频。

小云雀

  • 数字人视频：
    • Prompt ：我想要为新出的跑鞋做一批风格不同的营销视频，突出产品卖点，用来前期折扣预告。

小云雀

小云雀的应用场景

  • 短视频创作：助力内容创作者和品牌营销人员快速生成高质量短视频，提升创作效率。
  • 数字人口播视频：适用电商直播和新闻播报，降低人力成本，提高内容生产速度。
  • 设计与广告：帮助设计师和平面广告从业者快速生成图片和海报，提升创意与制作效率。
  • 社交媒体内容：便于社交媒体运营人员和普通用户制作吸引人的图片和视频，增强传播力。
  • 教育与培训：便于教师和培训机构制作教学视频与课程素材，提升教学吸引力。

可灵2.1 – 快手推出的升级版AI视频生成模型

Written by Chimy on . Posted in AI工具, AI项目和框架.

可灵2.1是什么

可灵2.1是快手推出的AI视频生成模型，模型现已上线可灵AI视频平台。平台更新包含可灵2.1和可灵2.1大师版两大基础模型。模型在速度、效果和价格上都有显著提升，性价比更高。可灵2.1分为标准版、高品质版和大师版，分别对应不同的创作需求。标准版720P，生成速度快，适合快速制作；高品质版1080P，效果出色，价格亲民；大师版提供影视级效果，适用专业制作。可灵2.1的推出，让AI视频生成更加普及，普通用户能轻松制作高质量视频。

可灵2.1

可灵2.1的主要功能

  • 视频生成：支持图生视频（标准版和高品质版）及文生视频（大师版）。
  • 多版本选择：标准版（720P，速度快）、高品质版（1080P，效果好）、大师版（1080P，影视级效果）。
  • 高效生成：标准版和高品质版生成速度快，适合快速出片。

如何使用可灵2.1

  • 注册与登录：访问可灵AI官方网站，按提示完成注册和登录。
  • 选择版本：根据需求选择标准版、高品质版或大师版。
  • 上传素材或输入文字：
    • 图生视频：上传图片作为生成视频的基础素材。
    • 文生视频（仅限大师版）：输入文字描述，AI将根据文字生成视频。
  • 设置参数：根据需要设置视频的分辨率、时长、特效等参数。
  • 生成视频：点击生成按钮，AI将自动处理生成视频。
  • 下载与使用：生成完成后，下载视频。将视频用在社交媒体、广告、短剧等场景。

可灵2.1的产品定价

  • 标准版：一条视频20灵感值。
  • 高品质版：一条视频35灵感值。
  • 大师版：一条视频100灵感值。
  • 灵感值价格：100灵感值¥10，500灵感值 ¥50，1000灵感值 ¥100，2200灵感值 ¥200，5800灵感值¥500，12000灵感值¥1000。

可灵2.1的应用场景

  • 短视频：快速生成适合抖音、快手等平台的视频。
  • 营销广告：制作产品推广、品牌宣传的高质量广告。
  • AI短剧：创作精彩的AI短剧内容。
  • 专业影视：大师版助力影视级制作和商业交付。
  • 教育培训：制作生动形象的教育视频。

如何用AI设计海报，DeepSeek+即梦免费批量生成

Written by Chimy on . Posted in AI教程.

佳节将至，还在为节日海报而苦恼吗？

520刚过，端午节、六一儿童节、618就接踵而至，满街满屏的海报让人眼花缭乱。

做自媒体电商以及实体店的小伙伴现在已经一个头两个大了吧。

想要生成吸引人眼球而且不落俗套的海报，又不想消耗太多精力。

不妨试试K姐这个方法，用AI批量生成海报。

 

01. 工具选择

 

考虑到节日众多，需要设计海报的量也不在少数。

因此我们选择一站式AI创作平台——即梦AI。

从灵感、设计最后到最终结果的生成，即梦都能给你包圆了，大大减少了操作的难度和时间。

当然了，海报设计最重灵感，即梦不仅能给你其它用户的海报进行参考，还能通过做同款按钮直接将提示词展示给你。

主打一个方便。

接下来就展示一下如何生成一幅海报吧。

 

02. 灵感转化为提示词

 

在即梦主页左边选择图片生成进入到以下界面，然后进一步点击灵感向导。

将灵感中找到的同款提示词输入，让即梦按照这个方式生成端午节提示词。

提示词：一幅洋溢着中国传统文化气息高艺术水准画作，宋代大师作品，留白，整体以鲜明的红色为主色调，代表着喜庆、吉祥和好运，画作用一组极细金色线条描绘出一条金色的蛇形图案，抽象图案，金蛇蜿蜒盘旋，其线条流畅而充满动感，赋予了画面一种生动活泼的视觉效果，并有少量中国祥云线图案，在蛇形图案的上方，正中位置以黑色书法字体镌刻着“新年快乐”四个大字，泼墨，震撼，晕染，洒金。图案的下方，用较小的字体印有“HAPPY NEW YEAR”的英文祝福，不要采用其他无关元素，极简高级风格 按照这个提示词方式设计端午节海报。

很快，即梦根据要求就将推荐提示词生成出来，若对这个提示词满意，可以直接点击立即生成。

 

03. 提示词微调

 

上面以鲜明红色为主色调生成海报，虽然也很好看，但是整体上不太符合节日的调性。

我们可以点击修改按钮，手动修改提示词，把主色调的红色改为绿色。

点击生成👇

提示词：端午节典型元素如粽子、菖蒲、艾叶、龙舟，传统节日场景，海报设计，中景，健康吉祥氛围，宋代绘画风格，留白，以鲜明绿色为主色调，用极细金色线条描绘抽象的龙舟图案，线条流畅动感，有少量中国祥云图案，在图案上方正中以黑色书法字体镌刻“端午安康”四个大字，泼墨晕染洒金效果，图案下方用较小字体印有“Happy Dragon Boat Festival”英文祝福，极简高级风格。

推荐大家使用最新的图片3.0模型，生成中文海报效果更好。

图片比例、清晰度按照实际需求选择即可。

 

04. DeepSeek提示词提炼

 

即梦的灵感功能固然强大，但我们也不能单纯只受人之鱼，这样我们生成的海报完全是他人思路和灵感的翻版。

即梦的模板是相对固定的，但提示词的核心思路和逻辑是可以活用的。

怎样把我们的思路变成AI能看懂的提示词呢？

你一定猜到了，对的，我们还是用到DeepSeek。

我们直接将前面生成海报的提示词投喂给DeepSeek，注意记得加上这样一段话。

提示词：这是我生成海报使用的提示词，请你学习提示词构成的核心逻辑和思路（去除具体描述的元素），接下来对话中我要求你生成的提示词必须遵守这些逻辑和思路，注意不要有额外的展开和其它的思路！

这些“咒语”念完之后，我们再输入指令：

提示词：帮我生成一个六一儿童节的雪糕店庆祝宣传海报的提示词。

很快啊，DeepSeek就生成好了，并且贴心的预留了个性化修改的选项。

事不宜迟，我们直接将这段提示词导入即梦试试。

提示词：六一儿童节庆祝，蛋糕店宣传海报设计，中景，欢乐甜蜜童趣氛围，日式扁平插画风格，留白。以明亮的[选择主色，如：粉蓝色]糖果色系为主色调，用简洁白色线条勾勒抽象的气球和彩带轮廓。描绘抽象的卡通蛋糕图案，线条简洁圆润，有少量简洁星光图案点缀。在图案上方正中以[选择颜色，如：白色或对比亮黄色]圆润可爱的POP字体呈现“六一快乐”四个字[可选：, 带轻微立体凸起效果]。在[核心文字下方/图案下方]用较小字体印有“Happy Children’s Day”英文祝福。活泼清新风格。

在没有个性化修改的情况下，生成海报的质量已经很不错了。

但是，对于做电商的小伙伴来说，这样的海报很难达到宣传效果。

我们可以让DeepSeek在设计提示词时，突出【某个产品】的宣传效果。

比如我们想要生成一张武汉文旅的宣传海报。

可以看到，当我们提出新的需求后，DeepSeek将需要注意的方方面都考虑到了。

我们将提示词导入即梦再试试效果。

提示词：画面中心是一个透明粽子造型，翠绿粽叶包裹，粽叶上清晰标有“武汉”和“WUHAN”字样。粽子内部是微缩版的黄鹤楼。所有元素严格限定在透明粽子外壳内部，不超出边界。画面层次与氛围构建：前景： 飘散着几片虚化的粽叶。背景： 绿色渐变氛围光，衬托虚化的武汉江滩或樱花大道街景。画面顶部使用书法字体书写“端午节快乐”、“江城欢迎您”和“Dragon Boat Festival in Wuhan”。3D建模渲染风格，柔和自然光影，真实材质表现（粽叶纹理、建筑细节、水面反光），高清建模，粒子清洁，极强的立体真实感。构图精致饱满。

提示词：铺陈的绢本手卷，卷面展现武汉立体图景，集合黄鹤楼、长江大桥、古琴台、东湖樱园、湖北省博物馆编钟，卷首篆刻”武汉文旅”及”CHINA”标识，构图灵动，有小人儿在搞端午节活动，有人在长江划龙舟，有人在岸边包粽子，配色浓郁热烈，充满市井烟火气。运用Maya三维制作，表面处理为哑光效果，侧光烘托层次，背景暖橙色，超高清画质，纤毫毕现，史诗级视角，精品，图片上方有“端午节”。

提示词：画面中心是一个立体主推卡通造型蛋糕，可爱小羊造型，鲜艳糖霜装饰，蛋糕底座标有店铺名称 “K姐烘焙屋”。核心对象内部细节 (严格限定范围)：蛋糕内部为透明夹心层，展示微缩版店铺内欢乐儿童派对场景（包含：卡通桌椅、散落的彩色糖粒、迷你生日帽）。所有内部元素严格限定在蛋糕轮廓内部，不超出边界。画面层次与氛围构建：前景： 飘落虚化的彩色糖屑和迷你卡通蜡烛。背景： 梦幻渐变背景光（粉蓝/粉黄），衬托虚化的店铺橱窗或卡通云朵气球墙。文字层： 画面顶部使用活泼手绘字体书写“童趣无限 甜蜜六一”、“[K姐烘焙屋] 蛋糕限时特惠！”。整体风格与技术要求：3D建模渲染风格，明亮柔和光影，逼真材质表现（奶油质感、糖霜光泽、水果鲜亮），高清建模，粒子清洁，突出蛋糕立体感与诱人外观。构图聚焦饱满。

怎么样，这一次生成的海报有没有让你想马上买个同款蛋糕庆祝六一的冲动。

海报中的文字内容，我们也可以根据实际情况，在提示词中做出修改。

即梦还有一个好处在于，只要你使用提示词生成过一次海报，后面的海报生成都可以复用这一套提示词。

这样我们的创作就有了很高的延续性，不会出现太大的差异，对于希望批量化筛选的选手是天大的福音。

通过聚合相同输入，就能批量化的对海报进行筛选啦。

 

05. 一些分享

 

对于普通人来说，一款AI工具并不能解决所有问题。

但是我们可以做规划者，把需求拆分，让每一款AI工具都在合适的地方发挥出自己的优势。

AI时代也算是实实在在的给我们带来了红利，让办公和学习都变得更轻松了，让大家都有更多的时间来做自己想做的事情。

最后的最后，预祝大家节日快乐~

原文链接：DeepSeek+即梦，AI一键批量设计海报

OmniConsistency – 新加坡国立大学推出的图像风格迁移模型

Written by Chimy on . Posted in AI工具, AI项目和框架.

OmniConsistency是什么

OmniConsistency 是新加坡国立大学推出的图像风格迁移模型，能解决复杂场景下风格化图像的一致性问题。模型基于大规模配对的风格化数据进行训练，用两阶段训练策略，将风格学习与一致性学习解耦，在多种风格下保持图像的语义、结构和细节一致性。模型支持与任意风格的 LoRA 模块无缝集成，实现高效且灵活的风格化效果。OmniConsistency 在实验中展现出与 GPT-4o 相当的性能，且提供更高的灵活性和泛化能力。

OmniConsistency

OmniConsistency的主要功能

  • 风格一致性：在多种风格下保持图像的风格一致性，避免风格退化。
  • 内容一致性：在风格化过程中保留原始图像的语义和细节，确保内容的完整性。
  • 风格无关性：与任意风格的 LoRA（Low-Rank Adaptation）模块无缝集成，支持多种风格的风格化任务。
  • 灵活性：支持灵活的布局控制，无需依赖传统的几何约束（如边缘图、草图、姿态图）。

OmniConsistency的技术原理

  • 两阶段训练策略：第一阶段（风格学习）独立训练多个风格特定的 LoRA 模块，每个模块专注于捕捉特定风格的独特细节。第二阶段（一致性学习）在配对数据上训练一致性模块，动态切换不同的风格 LoRA 模块，确保一致性模块专注于结构和语义的一致性，避免吸收特定风格的特征。
  • 一致性 LoRA 模块：在条件分支中引入低秩适应（LoRA）模块，仅对条件分支进行调整，避免干扰主网络的风格化能力。用因果注意力机制，确保条件令牌在内部交互，主分支（噪声和文本令牌）保持干净的因果建模。
  • 条件令牌映射（CTM）：低分辨率条件图像引导高分辨率生成，基于映射机制确保空间对齐，减少内存和计算开销。
  • 特征重用：在扩散过程中，缓存条件令牌的中间特征，避免重复计算，提高推理效率。
  • 数据驱动的一致性学习：构建高质量的配对数据集，包含 22 种不同风格的 2,600 对图像，基于数据驱动的方式学习语义和结构的一致性映射。

OmniConsistency的项目地址

OmniConsistency的应用场景

  • 艺术创作：将各种艺术风格（如动漫、油画、素描等）应用于图像，帮助艺术家快速生成风格化的作品。
  • 内容生成：在内容创作中，快速生成符合特定风格的图像，提升内容的多样性和吸引力。
  • 广告设计：为广告和营销材料生成风格一致的图像，提升视觉效果和品牌一致性。
  • 游戏开发：快速生成游戏中的风格化角色和场景，提高开发效率。
  • 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：生成风格化的虚拟环境和元素，增强用户体验。

Dify、n8n、Coze、Fastgpt和Ragflow对比分析，如何选择？

Written by Chimy on . Posted in AI教程.

一直以来，我们分享了不少关于工作流平台、LLM应用平台的文章。

主要包含：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow。

但是几乎每一篇文章的评论区都有小伙伴问，xxx平台和xxx平台比怎么样，该怎么选？

确实，面对日新月异的AI技术，还有飞速发展的各种LLM平台，我们很容易患上选择困难症

但我想说的是，每个平台各有优势，需要根据自身需求，选择合适的即可。

这篇文章会从实用角度出发，通过详细的功能对比、真实的使用体验和具体的应用场景，帮助你在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow这五款主流平台中找到最适合自己的那一个。

无论你是AI开发者、企业用户，还是刚接触AI的新手，这篇对比分析都能为你提供清晰的选择指南。

本篇文章5000字，干货满满，建议收藏

首先我们要明确一下

LLM应用平台有：Dify、Coze、Fastgpt、ragflow

n8n比较特殊一点，它是以工作流为主的LLM平台。

LLM应用平台的核心价值在于大大降低了AI应用的开发门槛，加速从概念到产品的落地过程，并为开发者提供整合、管理和优化AI能力的工具集（插件、MCP工具等等）。

通过这些平台，咱们可以更专注于业务逻辑和用户体验创新，而非重复性的底层技术构建。

先简单了解一下这几个平台的特点

n8n： 以其强大的通用工作流自动化能力著称，近年来积极拥抱AI，允许用户将LLM节点嵌入复杂的自动化流程中。

Coze (扣子)： 由字节跳动推出，主打低代码/无代码的AI Agent开发，强调快速构建和部署对话式AI应用。

FastGPT： 一个开源的AI Agent构建平台，专注于知识库问答系统的构建，提供数据处理、模型调用和可视化工作流编排能力。

Dify： 开源的LLM应用开发平台，融合BaaS和LLMOps理念，旨在提供一站式的AI应用快速开发与运营能力，包括Agent工作流、RAG Pipeline等。

RAGFlow： 基于深度文档理解的开源RAG引擎，专注于解决复杂格式文档的知识提取与高质量问答。

各平台详细介绍

Dify：LLM平台中的瑞士军刀

先给Dify 3个关键词吧

#开源  #LLMOps  #生产就绪

一句话： Dify 是个23年4月开源的LLM应用开发平台，如果想整点专业的、能上生产的AI应用，还想把后端、模型运维的事全搞定？用它就OK了。

地址：dify.ai

Dify 主打“Backend-as-a-Service”和“LLMOps”，目标是让开发者和不懂技术的创新者都能轻松上手，快速鼓捣出实用的AI解决方案。

它把 RAG（检索增强生成）管道、AI工作流、监控工具、模型管理，MCP这些功能都塞进一个平台里。

确实像瑞士军刀一样，想要什么功能基本都有。

主打一个“你只管创新，其他交给Dify”。

顺便插播一下，Dify最近做了一下品牌焕新。

支持使用Docker私有化部署，运行起来的服务器最低配置是2核4G

社区活跃度也不错，目前在Github已经有98.3K Star了

但是总给我一种样样通，”样样松”的感觉，好像没有特别突出的地方。

还有一个缺点就是Dify里面创建的Bot，如果想对外提供服务的话，其API没有兼容OpenAI API，就会导致外部应用想要对接会相对困难。

另外，对于只想快速实现一些小功能的用户来说是有点重了

大型企业集成的话，应该还是需要自己在上面二次开发的。

适合人群： 有一定技术的开发者、追求专业、效率的团队、需要定制化AI解决方案的企业。

Coze：LLM平台界的“乐高”

#无代码 #智能体构建 #多平台发布

先来一句话总结：Coze（扣子）是字节跳动旗下的，主打一个“人人都是AI开发者”，内置上千款工具插件，让你像搭积木一样简单地创建和发布AI Agent。

地址：coze.cn

不管你懂不懂编程，Coze都能让你把脑洞里的AI智能体快速实现。

可视化搭建、丰富的插件、知识库、工作流一应俱全，还支持一键发布到抖音、飞书、微信公众号、小程序、Discord、Telegram等各大平台。

有海外版（Coze）和国内版（扣子）

Coze是闭源的，但它的功能比Dify更丰富。

我比较中意的有代码插件，零代码小程序、web页面，定时任务等功能。

适合人群： AI入门用户、产品经理、运营人员、想快速搭建个性化AI Agent的创作者、以及预算、技术有限的个人和小型团队等。

FastGPT：知识库小能手

#开源 #RAG知识库

一句话： FastGPT是个免费开源的AI知识库平台，让AI根据你的私有数据精准回答问题，是你的第二个”大脑”

地址：tryfastgpt.ai

FastGPT 提供数据处理、模型调用、RAG检索和可视化AI工作流，MCP一条龙服务。

你可以导入各种格式的文档（Word、PDF、网页链接等），用最短的时间打造出特定领域的AI问答助手。

Fastgpt的RAG效果是相当不错的，它能够简单、快速构建一个高质量知识库，我之前用它做我的微信AI助理产品的客服，挺棒的。

一些企业级客户我也是帮助他们用fastgpt来构建知识库，轻量，简单，好用。

它还提供与OpenAI兼容的API，可以非常方便的把它集成到现有的其他应用里。

支持Docker私有化部署，最好用2核4G的服务器来跑。

相比Dify来说，优点在于更轻量、知识库效果更好、API兼容OpenAI API，更方便集成到其他应用。

但是在功能的丰富度、和一些体验上是不如Dify的，社区也不如Dify活跃，目前在Github是24.2K Star

但是如果你是想快速打造知识库为主的AI应用，我都推荐先试试Fastgpt。

适合人群：需要构建企业内部知识库、AI客服、的开发者或企业，以及对RAG技术感兴趣的AI爱好者。

RAGFlow：知识库专家

标签：#开源  #RAG引擎  #深度文档理解

一句话： RAGFlow 是个开源的RAG引擎

地址：ragflow.io

RAGFlow的核心竞争力在于“深度文档理解”，比如能从合同里提取条款、总结长篇报告。以及支持10多种类型的数据预处理，不管是在RAG的知识库构建，还是问答阶段都有非常丰富的参数去调整。还支持知识图谱功能。

RAG的颗粒度细，知识库效果上限很高。

如果说Fastgpt是知识库小能手，那么Ragflow就是知识库专家（从它的名字里面就能看出来）。

支持Docker部署，但是比较重，需要至少4核16G配置的服务器才能流畅使用。目前在Github有53.1K Star

适合对答案准确性和可追溯性有高要求的行业（如法律、医疗、金融）、需要处理大量复杂文档的企业、以及RAG技术的研究者和开发者。

n8n：最强开源工作流平台

#开源 #工作流自动化 #低代码

一句话总结： n8n 是一个开源的低代码工作流自动化工具，专注于将各种应用和服务连接起来，形成自动化的业务流程。

地址：n8n.io

n8n 的核心是通过可视化节点（Node）来构建自动化流程，同时每个节点所提供的配置参数丰富，定制化程度高。

它提供了超过400个预置集成，覆盖各类SaaS服务和数据库。既可以通过简单的拖拽操作构建工作流，也可以通过js或Python代码进行更复杂的定制。

它包含Agent节点，能够快速接入各种大模型，同样支持了MCP。

在实际业务中，n8n能极大提高工作效率

比如Delivery Hero使用n8n每月节省了200多小时的工作时间

https://n8n.io/case-studies/delivery-hero/

StepStone也靠它运行了200多个关键任务流程

https://n8n.io/case-studies/stepstone/

虽然n8n有很多优点，但毕竟是工作流平台，主打工作流。在LLM这块丝滑程度还是比不上其他专业的LLM应用平台，LLM这块该有的也都有，就是用起来感觉更麻烦一些。

同时上手难度也是这些个平台里面最大的了，需要一些逻辑思维，和前期的学习成本，但上手之后效率将会极大的提升。

也支持Docker私有化部署，完全不吃配置，1核1G的服务器应该都能跑。

适合人群： 需要高度定制自动化流程的团队、开发者、以及追求效率最大化的中小企业。

5大平台功能横向对比分析

为了帮助大家更清晰地了解这五个平台的区别和优势，我整理了一张详细的对比表，从多个维度进行客观分析：

其中Coze目前不是免费的了

平台选择实用建议：

从我的实际体验来看，如果你是刚接触AI应用开发，希望快速看到成果，Coze是最容易上手的选择。

如果你的工作或者业务涉及多个系统和服务之间的数据流转，需要自动化处理，n8n的强大自动化工作流会为你节省超多时间。

想搭建企业内部智能知识库或者Q&A系统，FastGPT、Ragflow可以优先考虑，它们在RAG方面都比较强，FastGPT更轻量、Ragflow更重（但上限更高）

对于有长期规划、需要构建可扩展企业级AI应用的团队，Dify的完整生态系统和企业级功能是好的选择。

为了更直观，基于我的实际使用体验和各平台特点，我整理了下面这张”用户适用性评分图”（满分5分），希望可以帮助大家快速定位自己的需求对应哪个平台：

还有下面这个图，也可以参考参考

选型考量要素

在最终做出选择之前，建议大家考虑以下几个关键要素，它们会直接影响你的使用体验和长期效果：

预算：

开源平台可以免费自托管使用，但需要考虑服务器和维护成本；云服务则是按使用量或订阅付费，前期成本低但长期可能更高。根据你的资源状况和业务规模选择合适的方案。

技术能力：

评估你或团队的技术背景、学习意愿。如果技术实力有限，选择像Coze这样的无代码平台会更合适；如果有较强的技术团队，就可以考虑Dify或n8n等提供更多定制能力的平台。

部署：

考虑是否需要数据本地私有化。自托管方案提供更高的数据安全性和隐私保护，但需要更多的技术支持；云服务则提供快速部署和低维护成本，但可能存在数据安全风险。

核心功能需求：

详细列出你最核心的需求，看哪个平台能够最好地满足这些关键点。比如如果RAG能力是最重要的，那么FastGPT或RAGFlow可能比Coze更合适；如果需要复杂工作流，n8n或Dify会是更好的选择。

平台可持续性：

评估平台的更新频率、社区活跃度和长期支持情况。开源项目要看社区活跃度和贡献者数量；商业产品看公司背景和市场表现。这直接关系到你选择的平台能否长期发展并跟上技术变化。

数据安全与合规方面：

特别是对企业用户来说，数据隐私保护、访问控制和合规性至关重要。开源自托管平台在数据安全方面更有优势，因为数据可以完全保留在自己的环境中；商业平台则需要仔细阅读其隐私政策和数据处理协议等等。

通过认真评估上面这些因素，结合前面的对比分析，相信大家应该能够找到最符合自身需求的LLM应用平台了吧。

「最后」

经过这次全方位的对比分析

希望大家对Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow这五个平台有了更清晰的认识。

没有绝对完美的工具，只有最适合当前需求和发展阶段的选择。

我的建议是：

如果可能的话，可以先从使用门槛较低的平台（如：Coze）开始尝试，熟悉LLM应用开发的基本概念和流程；

后面需求越来越复杂，技术也有一定提升之后，再逐步过渡到更专业的平台（如Dify或n8n）。

AI Agent是一个快速发展的领域，各平台也在飞速进化和完善。

希望这篇分析能为大家提供一个基础的参考框架

帮助大家在这个充满机遇和挑战的AI时代找到适合自己的工具和方向。

原文链接：Dify、n8n、Coze、Fastgpt、Ragflow到底该怎么选？超详细指南～

Style Art AI – AI图像创作工具，支持生成各种艺术风格作品

Written by Chimy on . Posted in AI工具.

Style Art AI是什么

Style Art AI 是基于AI技术的图像创作工具，结合最新的 ChatGPT 4o 模型与多种艺术风格，将文字描述或现有图像快速转换成各种艺术风格的图像。用户只需输入文本描述或上传图片，设置相关参数，AI 能在几分钟内生成高质量的艺术作品。Style Art AI 支持经典动画、迪士尼、皮克斯、3D 超萌等30多种风格，提供风格混合、细节优化等功能，满足不同用户的需求，适合无绘画基础的初学者和专业设计师。

Style Art AI

Style Art AI的主要功能

  • 文字生成图像：输入文本描述，生成多种艺术风格图像。
  • 图像转换图像：上传图片，转换成不同艺术风格。
  • 风格混合：融合不同艺术风格，创造独特视觉效果。
  • 细节优化：精细还原艺术风格的标志性细节。
  • 图像修改：调整现有图像，如换背景、改文字等。

Style Art AI的官网地址

Style Art AI的产品定价

  • 高级计划（Premium）：每月$9.9，每月生成200张图像，积分永不过期，支持一次性生成多张图像，支持文本到图像生成，支持图像到图像生成，高分辨率图像下载，提前体验新功能，无广告，无水印。
  • 终极计划（Ultimate）：每月$19.9，每月生成500张图像，积分永不过期，支持一次性生成多张图像，支持文本，图像生成，支持图像到图像生成，更快的生成速度，高分辨率图像下载，提前体验新功能，无广告，无水印。

Style Art AI的应用场景

  • 艺术创作：快速生成不同风格的艺术作品，激发创作灵感。
  • 设计辅助：为设计师提供风格化的设计元素或概念图。
  • 照片美化：将普通照片转换为艺术风格图像，增添趣味性。
  • 商业应用：用于产品宣传、广告设计等，提升视觉吸引力。
  • 教育学习：帮助学生理解不同艺术风格，辅助艺术教学。

CoGenAV – 通义联合深圳技术大学推出的多模态语音表征模型

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CoGenAV是什么

CoGenAV（Contrastive-Generative Audio-Visual Representation Learning）是先进的多模态学习模型，专注于音频和视觉信号的对齐与融合。通过对比特征对齐和生成文本预测的双重目标进行训练，利用同步音频、视频和文本数据，学习捕捉时间对应关系和语义信息。CoGenAV仅需223小时的标记数据即可训练，展现出极高的数据效率。

CoGenAV的主要功能

  • 音频视觉语音识别（AVSR）：CoGenAV能结合音频和视觉信息（如说话者的嘴部动作）来提高语音识别的准确率。
  • 视觉语音识别（VSR）：仅使用视觉信息（如说话者的嘴部动作）进行语音识别，不依赖音频信号。
  • 噪声环境下的语音处理：在高噪声环境下，CoGenAV通过视觉信息辅助音频信号，提高语音处理的鲁棒性。
  • 语音重建与增：CoGenAV可以用于语音重建和增强任务，通过多模态信息融合改善语音质量。
  • 主动说话人检测（ASD）：通过分析音频和视觉信号，检测当前正在说话的人。

CoGenAV的技术原理

  • 特征提取：在特征提取阶段，CoGenAV采用ResNet3D CNN分析视频中说话人的唇部动作，捕捉声音与口型之间的动态关联。使用Transformer编码器从音频中提取语音信息，将音视频特征精确对齐。
  • 对比同步：采用Seq2Seq Contrastive Learning方法，增强音频与视频特征之间的对应关系，引入ReLU激活函数过滤干扰帧，提升模型在复杂环境下的稳定性。
  • 生成同步：借助预训练的ASR模型（如Whisper）将音视频特征与其声学-文本表示对齐，设计轻量级适配模块（Delta Upsampler + GatedFFN MHA），有效提升跨模态融合效率。

CoGenAV的项目地址

CoGenAV的应用场景

  • 智能助手与机器人：CoGenAV的多模态表征可以集成到智能助手和机器人中，在复杂环境中更好地理解和响应语音指令。
  • 视频内容分析：CoGenAV可以用于视频内容的分析和理解，通过分析视频中的音频和视觉信息，提供更准确的字幕生成、内容推荐等功能。
  • 工业应用：在工业环境中，CoGenAV可以用于语音控制设备、语音监控等场景，通过多模态信息融合提高系统的鲁棒性和可靠性。
  • 医疗健康：CoGenAV可以用于医疗设备中的语音交互，如智能医疗助手、语音控制的医疗设备等，提升医疗设备的易用性和交互性。

Largo – AI影视分析平台，分析影视数据提供决策支持

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Largo是什么

Largo是基于AI技术加速影视内容开发的创新平台。平台分析海量影视数据（包括超过40万部电影和电视剧、95万名演员、5.9万个剧本等），为影视制作提供数据驱动的洞察和决策支持。平台核心产品包括剧本分析、角色与选角分析、财务预测、品牌测试等，帮助制片人、发行方和工作室优化制作流程、降低风险提升内容吸引力。

Largo

Largo的主要功能

  • 剧本分析：评估剧本质量，提供优化建议。
  • 项目包装优化：提供预算规划和市场定位建议。
  • 角色分析与选角建议：分析角色特点推荐合适演员。
  • 财务预测：预测票房和投资回报率。
  • 品牌测试：测试广告和创意的受众吸引力。
  • 项目与融资匹配：连接需要融资的项目与潜在投资者。

Largo的官网地址

Largo的应用场景

  • 剧本优化：提升剧本质量和吸引力。
  • 选角匹配：精准推荐适合角色的演员。
  • 财务预测：评估项目投资回报，降低风险。
  • 品牌测试：优化广告和创意的市场效果。
  • 融资对接：帮助项目快速找到投资方和发行方。

DeepSeek-R1-0528 – DeepSeek开源的最新版R1模型

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DeepSeek-R1-0528是什么

DeepSeek-R1-0528 是 DeepSeek 团队推出的最新版AI模型。模型基于 DeepSeek-V3-0324 训练，参数量达 660B。模型在 HuggingFace 上开源，开发者能自由使用和修改。DeepSeek-R1-0528核心亮点包括深度推理能力、优化的文本生成、独特的推理风格及长达 30-60 分钟的单任务处理能力。模型在编程任务上表现出色，特别是在复杂任务处理和代码生成方面，超越 Claude 4 Sonnet 和 Gemini 2.5 Pro 等顶流大模型。用户基于官方网站、APP 或小程序进入对话界面后，开启“深度思考”功能体验最新版本。API 已同步更新，调用方式保持不变。

DeepSeek-R1-0528

DeepSeek-R1-0528的主要功能

  • 深度推理：支持进行复杂的逻辑推理和多步骤思考，解决复杂问题。
  • 编程能力：生成高质量代码，支持多种编程任务，如模拟物理现象、前端设计等。
  • 文本生成：生成自然流畅的文本，格式规范，适用写作任务。
  • 长时间思考：单任务处理时间可达30-60分钟，适合复杂任务。
  • 工具调用：支持工具调用，扩展模型功能。
  • 角色扮演：支持多角色对话，适用于互动场景。

DeepSeek-R1-0528的技术原理

  • 模型架构与训练基础：基于DeepSeek-V3-0324模型训练而来，参数量达到660B。在基础架构上继承V3版本的特性，在此基础上进行进一步优化。
  • 文本生成优化：在文本生成方面进行了优化，生成的文本更加自然、格式更好。基于对语言模型的微调，包括改进词汇选择、句子结构生成及上下文理解等方面。

DeepSeek-R1-0528的性能表现

  • 编程能力：在 LiveCodeBench 基准测试中，性能几乎与 OpenAI 的 o3-high 相当，甚至超越 Claude 4 Sonnet 和 Gemini 2.5 Pro 等顶流大模型。
  • 数学推理：在 AIME 2025 测试中，准确率从旧版的 70% 提升至 87.5%。在 AIME 2024 测试中，DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 的表现仅次于 DeepSeek-R1-0528，超越 Qwen3-8B（+10.0%），与 Qwen3-235B 相当。
  • 工具调用：在 Tau-Bench 测评中，表现与 OpenAI o1-high 相当，但与 o3-High 和 Claude 4 Sonnet 仍有差距。

DeepSeek-R1-0528

DeepSeek-R1-0528的项目地址

DeepSeek-R1-0528的应用场景

  • 自然语言处理：生成新闻、故事、文案等，支持多语言翻译，构建智能问答系统。
  • 编程辅助：生成高质量代码，支持多种编程语言，优化现有代码，提高效率和可读性，为开发者提供调试建议。
  • 教育支持：为学生提供个性化学习建议和辅导，帮助用户更好地理解和掌握知识。
  • 企业办公：自动生成会议纪要、报告、邮件等文档，提高办公效率；生成市场调研报告，分析市场趋势和消费者行为，为企业决策提供支持。

AI-Media2Doc – 开源AI图文创作助手，一键将音视频内容转为文档

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AI-Media2Doc是什么

AI-Media2Doc 是开源的音视频转文档工具，基于AI大模型技术，支持将音视频内容智能转换为小红书笔记、公众号文章、知识笔记、思维导图和视频字幕等多种文档形式。工具支持纯前端处理，无需本地安装ffmpeg，任务记录保存在本地，保障用户数据安全。AI-Media2Doc适合内容创作者、学生、研究人员等群体，帮助高效提取和整理信息。

AI-Media2Doc

AI-Media2Doc的主要功能

  • 音视频转文档：一键将音视频内容转换为多种文档风格，包括小红书笔记、公众号文章、知识笔记、思维导图和视频字幕等。
  • AI智能处理：基于大模型技术，实现内容总结与多风格文档生成，支持基于视频内容进行AI问答和二次对话。
  • 纯前端处理：基于ffmpeg wasm技术，无需本地安装ffmpeg，支持浏览器直接处理。
  • 隐私保护：无需登录注册，任务记录保存在本地，保障用户数据安全。
  • 本地部署：支持本地运行，基于Docker一键部署，方便用户在本地环境中使用。
  • 多种导出格式：生成的文档和思维导图能导出至第三方平台，进一步编辑和分享。

如何使用AI-Media2Doc

  • 本地部署：
    • 克隆项目代码：打开终端或命令行工具，运行以下命令克隆项目代码。
git clone https://github.com/hanshuaikang/AI-Media2Doc.git
cd AI-Media2Doc
    • 安装Python依赖（后端）：安装项目所需的Python依赖。
pip install -r backend/requirements.txt
    • 配置环境变量：在backend目录下创建一个.env文件，填写API密钥。
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
GROK_API_KEY=your_grok_api_key
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key
    • 启动FastAPI服务：启动后端服务。
uvicorn backend.main:app --reload
    • 安装前端依赖并启动服务：安装前端依赖并启动前端服务。
cd frontend
npm install
npm run serve
    • 访问本地服务器：打开浏览器，访问http://localhost:8080，即可开始使用。
  • 使用方法：
    • 新建任务：在页面上新建一个任务，上传音视频文件或输入外链地址。
    • 选择输出风格：选择希望生成的文档风格，如小红书、公众号、知识笔记、思维导图等。
    • 生成图文：点击“生成”按钮，系统将自动处理音视频内容生成相应的文档。
    • 二次对话：在右侧界面输入问题（如“视频的主旨是什么？”），AI将基于内容回答。
    • 导出结果：生成的文档和思维导图可以导出到第三方平台，如幕布、ProcessOn等，方便进一步编辑和使用。

AI-Media2Doc的项目地址

AI-Media2Doc的应用场景

  • 学生学习：提取网课笔记和思维导图，方便复习。
  • 教师备课：将视频转为教案，快速整理课程内容。
  • 自媒体创作：拆解视频，生成图文、剧本或脚本，提供创作灵感。
  • 知识管理：视频转结构化笔记，便于管理和回顾。
  • 内容创作：视频转公众号或小红书文案，提升创作效率。