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  • DeepSeek教程指南大全,含具体步骤、实战演练、避坑建议

    本文主要内容是DeepSeek AI工具的使用指南手册,内容涵盖了从入门到精通的详细教程,分为六个章节,每个章节都提供了具体的步骤、操作指南、实战演练以及避坑建议。

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    DeepSeek教程指南大全

    获取《DeepSeek教程指南大全》PDF原文件,扫码关注回复: 20250208

    第一章:准备篇(30分钟上手)

    1.1 三分钟创建你的AI伙伴

    步骤详解:

    • 访问官网:访问 DeepSeek 官方网站。
    • 注册账号:点击右上角「笑脸图标」→选择「邮箱/手机注册」(建议使用常用邮箱)
    • 验证身份:查看收件箱找到验证邮件→点击蓝色确认按钮(找不到?检查垃圾箱)
    • 首次登录:输入密码时建议使用「大小写字母+数字」组合(例如:Deep2024@seek)

    避坑指南:

    • 如果遇到验证码不显示,尝试刷新页面或切换浏览器
    • 注册后建议立即绑定手机号,方便找回账号

    1.2 认识你的AI控制台

    核心界面全解析:

    • 对话输入框:像发微信一样打字,但记得按「Enter」发送
    • 历史记录栏:左侧列表显示所有对话,可右键「重命名对话」方便查找
    • 功能工具栏
      • 格式按钮:插入代码块、表格、公式的快捷键
      • 记忆库:点击星标保存重要信息(相当于AI的记事本)
      • 设置:调整响应速度/创意程度(新手建议保持默认)

    演练:

    • 输入「你好,请做自我介绍」观察响应
    • 尝试点击「代码块」图标,输入「请用Python打印爱心图案」
    • 将当前对话重命名为「测试练习」

    第二章:基础对话篇(像交朋友一样学交流)

    2.1 有效提问的五个黄金法则

    • 法则一:明确需求
      • ❌ 错误示例:「帮我写点东西」
      • ✅ 正确姿势:「我需要一封求职邮件,应聘新媒体运营岗位,强调3年公众号运营经验」
    • 法则二:提供背景
      • ❌ 错误示例:「分析这个数据」
      • ✅ 正确姿势:「这是一家奶茶店过去三个月的销售数据,请分析周末和工作日的销量差异(附CSV数据)」
    • 法则三:指定格式
      • ❌ 错误示例:「给几个营销方案」
      • ✅ 正确姿势:「请用表格形式列出三种情人节咖啡店促销方案,包含成本预估和预期效果」
    • 法则四:控制长度
      • ❌ 错误示例:「详细说明」
      • ✅ 正确姿势:「请用200字以内解释区块链技术,让完全不懂技术的老人能听懂」
    • 法则五:及时纠正
      • 当回答不满意时,可以:
        • 「这个方案成本太高,请提供预算控制在500元以内的版本」
        • 「请用更正式的语气重写第二段」

    2.2 新手必学的10个魔法指令

    基础指令集:

    • /续写:当回答中断时自动继续生成
    • /简化:将复杂内容转换成大白话
    • /示例:要求展示实际案例(特别是写代码时)
    • /步骤:让AI分步骤指导操作流程
    • /检查:帮你发现文档中的错误

    演练:

    • 输入「/步骤 如何用手机拍摄美食照片」,观察分步指导
    • 输入「请解释量子计算,然后/简化」,对比前后差异

    第三章:效率飞跃篇(文件处理与复杂任务)

    3.1 五分钟学会文档分析

    操作流程:

    • 点击「回形针」图标上传文件(支持PDF/Word/TXT)
    • 输入具体指令:
      • 「总结这份年报的三个核心要点」
      • 「提取合同中的责任条款制成表格」

    进阶技巧:

    • 对比分析:「对比文档A和文档B的市场策略差异」
    • 数据提取:「从实验报告中整理所有温度数据」

    避坑指南:

    • 超过50页的文档建议先拆分处理
    • 扫描版PDF需确保文字可复制

    3.2 让AI帮你写代码

    万能模板:

    • 语言:Python
    • 功能:自动下载网页图片
    • 要求:处理SSL证书错误;显示下载进度条;保存到指定文件夹

    执行策略:

    • 先让AI生成代码
    • 要求添加注释说明
    • 请求逐行解释关键代码段
    • 遇到报错直接粘贴错误信息

    第四章:场景实战篇 —— 解决真实世界问题

    4.1 学术论文全流程辅助(从开题到答辩)

    阶段一:开题攻坚

    • 找研究方向输入:「我是机械工程专业本科生,请推荐5个适合毕设的智能机器人相关课题,要求:
      • 具有创新性但不过于前沿
      • 需要仿真实验而非实物制作
      • 附相关参考文献查找关键词」
    • 优化题目示例对话
      • 你:「基于深度学习的机械臂抓取系统研究」
      • AI:「建议改为”基于改进YOLOv5的未知物体自适应抓取系统研究”,创新点更明确」
    • 文献速览:上传10篇PDF文献后输入:「请用表格对比各文献的研究方法,按”创新点/局限/可借鉴处”三列整理」

    阶段二:正文写作

    • 方法描述:输入「请将这段实验步骤改写成学术被动语态:『我们先用CAD画了模型,然后导入ANSYS做力学分析』」
    • 数据可视化:提供Excel数据后输入「请建议三种适合展示温度变化曲线的图表类型,并说明选择理由」
    • 降重技巧:对指定段落使用指令「/学术化改写 保持原意但调整句式结构」

    阶段三:格式调整

    • 实战示例
      • 请检查我的论文格式是否符合以下要求:
        • 三级标题用1.1.1格式
        • 参考文献[1]需要补充DOI号
        • 所有图片添加居中的「图1-」编号
        • 行距调整为1.5倍

    阶段四:仅做文本辅助

    • 查重降重一体化
      • 查重预检
        • 指令:分析以下段落:[粘贴文本]
          • 预测查重率及高危片段(标红显示)
          • 识别潜在引用缺失(推荐3篇相关文献)
          • 给出改写建议(同义替换/结构调整)
      • 示例输出
        • 原句:”机器学习需要大量数据支持”
        • 改写方案:”当代AI模型的训练过程,往往依赖于海量样本的持续输入(Wang et al., 2022)”
    • 期刊匹配引擎
      • 匹配指令:基于我的研究:
        • 领域:人工智能辅助教育
        • 创新点:动态知识点图谱构建
        • 数据量:10万+用户样本
      • 推荐:
        • 3个冲刺期刊(IF 3-5)
        • 2个保底期刊(录用率>40%)
        • 1个新兴开源期刊(APC免费)
      • 要求:
        • 附最新影响因子和审稿周期
        • 标注格式要求差异(参考文献/图表规范)
    • 辅助必备
      • 实时监控指令:
      • “追踪[研究关键词]的最新预印本,每周一生成简报”
      • “发现与我方法论相似的已发表论文,对比优劣势”
    • 避坑指南
      • 警惕「该领域最新研究显示」等模糊表述,学术内容引用要明确,内容要严谨。
      • 涉及敏感数据应使用「假设我们有某型号机床的振动频率数据」代替真实信息
      • 答辩PPT生成后务必人工检查动画逻辑

    4.2 自媒体运营从0到1

    爆款内容生产线

    • 标题生成术
      •  基础版:请生成10个关于『时间管理』的小红书标题
      •  要求:
        • 使用emoji符号
        • 包含数字量化
        • 突出痛点解决」
      • 进阶版:将『Python入门教程』改写成吸引大学生的抖音文案标题
      • 要求:
        • 使用悬念结构
        • 不超过15字
        • 带热门话题标签
    • 内容创作模板
      • 【类型】科普类短视频脚本
      • 【主题】量子计算机原理
      • 【要求】
        • 用「冰箱整理食物」做类比解释量子比特
        • 每30秒设置一个悬念转折
        • 结尾引导点赞话术
    • 排版优化技巧
      •  输入「将这段文字改造成适合微信公众号的排版:
        • 每段不超过3行
        • 关键句加🔑emoji
        • 添加间隔符号如「—-」
        • 重要数据用绿色字体标注」

    数据分析实战

    • 上传后台数据截图后输入:「分析粉丝活跃时间段,建议下周最佳发稿时刻表,用24小时制展示高峰时段」

    4.3 智能学习规划系统

    定制专属学习方案
    • 步骤演示
      • 输入背景:「我需要三个月内雅思达到7分,当前水平5.5,每天可学习3小时」
      • 生成计划:「请按周制定备考方案,包含:
        • 每日各科时间分配
        • 必备资料清单
        • 阶段自测时间点」
      • 动态调整:「本周听力正确率仅60%,请重新调整下周听力训练计划」

    知识点攻克策略

    • 概念理解:输入「用三句话解释蒙特卡洛模拟,第一句类比生活场景,第二句技术定义,第三句应用案例」
    • 错题分析:上传错题照片后输入「请解析错误根源,并推荐3道同类强化练习题」
    • 记忆强化:「将这些医学名词生成记忆口诀,每句7个字押韵」

    学习监督系统

    • 【监督模式开启】
      • 每周日晚8点提醒我提交学习总结
      • 每次刷手机超过30分钟发送警示语
      • 完成阶段目标后生成奖励方案

    避坑指南

    • 论文场景:慎用「帮我写文献综述」等宽泛指令,应改为「请对比A学者和B学者在XX理论上的分歧」
    • 自媒体场景:避免直接发布AI生成的时事评论,需人工核实事实
    • 学习场景:当AI建议「每天背200个单词」时,应追问「如何科学分配复习周期」

    第五章:高手进化篇 —— 解锁专业级生产力

    5.1 构建你的私人知识库

    Step 1:数据准备黄金法则

    • 适用场景
      • 法律从业者整理判例库
      • 医生建立疾病诊疗手册
      • 电商运营积累产品知识
    • 操作流程
      • 创建结构化文档模板示例:
        • 【知识单元】糖尿病饮食管理
        • 【核心要点】
          • 每日碳水化合物摄入量 ≤ 130g
          • 推荐食材:荞麦、西蓝花、鳕鱼
        • 【禁忌清单】
          • ✖ 高GI水果:荔枝/龙眼/香蕉
          • ✖ 加工食品:蜜饯/罐头/火腿肠
        • 【常见问题】
          • Q:可以喝无糖可乐吗?
          • A:建议每周不超过2罐,注意…
      • 文件格式转换:
        • 纸质资料 → 手机扫描王APP → 导出为可编辑PDF
        • 微信聊天记录 → 使用「腾讯文档」导出为TXT
      • 数据清洗技巧:输入指令:「请删除文档中的重复段落,并按”概念定义-操作步骤-注意事项”结构重组内容」

    Step 2:知识库训练实战

    • 网页端操作
      • 进入「知识库」面板 → 点击「新建知识库」
      • 拖拽上传文件(支持PDF/Word/Markdown)
      • 设置调用关键词:「当问题包含”治疗方案”或”用药指南”时优先调用该库」
    • API开发者模式
      from deepseek import KnowledgeBase
      kb = KnowledgeBase(api_key="your_key")
      kb.create(
          name="心血管疾病库",
          documents=["heart_disease.pdf", "treatment_guide.docx"],
          description="三甲医院内部诊疗标准",
          access_level="private"
      )

    Step 3:调用与优化

    • 对话中激活
      @我的知识库[心血管疾病]
      患者男性58岁,血压160/95,有吸烟史,请推荐干预方案
    • 持续优化策略
      • 每月使用「知识体检」指令:「找出知识库中过时的药品名称,对比2024版国家药典」
      • 添加纠错机制:「当用户指出知识库错误时自动生成修订工单」

    5.2 自动化工作流搭建(解放双手的终极方案)

    场景一:日报自动生成系统

    • 配置步骤
      • 数据源接入
        • 钉钉/企业微信 → 导出当日工作日志
        • 销售系统 → 获取CRM数据
      • AI处理链
        复制
        /创建自动化流程
        名称:销售日报生成
        触发条件:每天18:00
        执行动作:
        1. 读取CRM今日订单数据
        2. 对比昨日数据计算增长率
        3. 生成三段式日报:
           - 关键指标
           - 异常预警
           - 明日建议
        4. 发送邮件至manager@company.com
      • 异常处理机制
        • 设置关键词监控:当日报中出现「下降」「异常」时,自动抄送技术总监

    场景二:智能客服中台

    • Zapier联动示例
      1. 当官网表单收到新咨询 → 触发DeepSeek API
      2. AI分析客户需求 → 分类为「售后/报价/技术」
      3. 根据类别:
        • 简单问题 → 直接回复解决方案
        • 复杂问题 → 生成工单派发对应部门
    • 关键指令
      复制
      /设置自动回复模板
      当问题包含["怎么退货","运费谁付"]时,回复:
      感谢咨询!我们的退换货政策是:
      1. 7天内无理由退货(标签未撕)
      2. 质量问题免运费(附照片证明)
      需要人工帮助请回复「转接客服」

    5.3 跨语言自由切换实战(商务谈判/文献翻译)

    模式一:精准翻译模式

    • 商务场景
      /开启专业翻译模式
      【源语言】中文
      【目标语言】商务英语
      【特殊要求】
      - 保留敬语格式(Dear/Honored)
      - 金额保留两位小数
      - 使用ICC国际商会术语
      • 输入:「关于FOB上海条款,我方建议分批装运以降低风险」
      • 输出:「Regarding the FOB Shanghai terms, we propose partial shipments to mitigate risks as per Incoterms 2020 rules.」

    模式二:学术润色模式

    • 论文翻译技巧
      • 上传参考文献:「请模仿这篇Nature论文的用词风格翻译我的摘要」
      • 术语一致性检查:「确保”纳米材料”统一译为”nanomaterials”」
      • 格式保留:「图表标题翻译后保持Figure 1-格式」

    模式三:文化适配模式

    • 本地化案例
      • 输入:「向印度客户解释”质量第一”的企业文化」
      • AI建议:
        • 替换案例:用「塔塔集团质量标准」代替「华为经验」
        • 调整表达:将「追求完美」改为「持续改进的承诺」
        • 宗教注意:避免使用牛相关比喻
    • 避坑指南
      • 知识库陷阱:避免直接上传机密合同,应使用「某品牌采购协议」替代真实名称
      • 自动化风险:涉及财务审批的流程必须保留人工确认环节

    第六章:如何利用我提高自我学习能力

    场景1:学习加速器

    1.1 论文精读秘籍

    • 三阶速读法
      • 预判提问(5分钟)
        • 输入指令:「请用200字概括《[论文标题]》的核心创新点,用”已知…但…因此…”结构表述,并列出3个值得深挖的疑问」
      • 图表解析(关键突破)
        • 带图提问:「解释Figure 3的实验设计逻辑,用箭头图标示变量关系,并标注作者可能省略的控制变量」
      • 批判思考(防被带节奏)
        • 进阶指令:「找出该研究方法的3个潜在局限,并提供2篇2023年后发表的反向证据论文DOI」
      • 贴士:遇到公式按Alt+鼠标拖动选择,直接问「请用小学数学知识解释这个公式的含义」

    1.2 错题攻克流水线

    • 四步提分法
      • 错因诊断
        • 拍照/输入题目后问:「分析我在这道几何题中的思维误区,用认知心理学中的【确认偏差】概念解释」
      • 变式训练
        • 生成指令:「基于该题知识点生成3道难度递增的变式题,附加解题路线图提示(不直接给答案)」
      • 记忆强化
        • 记忆卡片指令:「把解题关键步骤转化为顺口溜,要求押韵且包含”辅助线””相似比”等术语」
      • 监控报告
        • 进度查询:「统计我过去一周在三角函数板块的错题类型分布,用饼状图呈现并标注突破优先级」
      • 避坑:避免直接问答案,改用「给我提示而不是答案」触发引导模式

    1.3 会议纪要革命

    • 30秒整理术
      • 录音转重点(需上传录音文件)
        • 指令:「提取关键决策:用【决议事项】【责任人】【时间节点】三栏表格呈现,红色标注有争议的内容」
      • 行动清单
        • 追问:「把会议内容转化为SMART原则任务清单,标注需要跨部门协作的事项」
      • 可视化呈现
        • 高阶指令:「将项目时间线转化为甘特图代码(Mermaid语法格式),用❗标注关键依赖节点」
      • 贴士:输入「开启时间戳模式」可自动标注每个议题讨论时长

    1.4 创建个人知识库

    • 三步构建法
      • 信息抓取
        • 指令:「实时监控AI对话,自动提取以下内容到知识库:
          • 我重复使用3次以上的指令
          • 被标记「重要」的解决方案
          • 修改超过2次的输出内容」
      • 智能标签
        • 分类指令:「为知识库添加多维度标签:#常用指令 #合同模板 #技术难题 #已验证方案」
      • 主动推送
        • 触发机制:「当我讨论「用户增长」时,自动显示知识库中相关案例和过往成功方案」
      • 效果:新员工1周内即可调用团队沉淀的300+优质指令

    场景2:学会自我校正与复盘

    模块1:输出校准三板斧

    • 问题:答案太官方不够接地气
    • 修正流程
      • 输入「开启小白模式」 → 禁用专业术语
      • 追加「举个菜市场大妈能懂的例子」
      • 最后用「检查是否有超过20字的句子」精简
    • 案例修正
      • 原句:「采用深度学习算法优化特征提取」
      • 修正后:「就像用智能筛子快速挑出黄豆里的黑豆」

    模块2:敏感内容过滤器

    • 防封号指南
      • 医疗建议 「检查当前内容是否符合《互联网诊疗管理办法》」 添加「以上建议不能替代专业医生诊断」
      • 投资理财 「用红色标注涉及收益承诺的表述」 替换为历史数据展示
      • 政治相关 「开启中立模式重写以下内容」 添加多方观点平衡

    场景3:零基础代码入门

    模块1:代码调试 —— 5分钟精准排错

    • 三步终结BUG法
      • 步骤1:错误信息翻译
        • 指令模板:
          【错误诊断模式】
          我遇到[编程语言]报错:"粘贴错误信息"
          请:
          1. 用小白能懂的话解释问题本质
          2. 标注可能引发该错误的3个常见场景
          3. 给出最可能的修复方案(标★)和其他备选方案
        • 案例

          报错:Python的IndexError: list index out of range → 人话解释:「就像试图从只有5个座位的电影院票根上找第6排的座位」 → 高频场景:循环条件错误/动态删减列表/索引计算失误 → 修复方案:在访问前添加if len(your_list) > index:条件判断

      • 步骤2:上下文分析
        • 进阶指令:
          结合上下文代码片段:
          [粘贴相关代码]
          请:
          1. 用箭头图画出变量值变化轨迹
          2. 在可疑行号旁标注🛑并说明原因
          3. 输出修改后的代码差异对比(用绿色+/红色-标注)
      • 步骤3:防御性编程
        • 防复发指令:
          针对这个错误类型:
          1. 设计3个单元测试用例(含边界条件)
          2. 生成代码片段:自动检测同类错误的防护性代码
          3. 推荐2个相关调试工具(VS Code插件/Python库)
        • 贴士:遇到复杂错误时,追加指令「用厨房做饭的比喻解释这个问题」快速理解本质

    模块2:自动化脚本 —— 从需求到代码

    • 无痛开发四阶法
      • 案例需求:「自动备份指定文件夹到百度网盘,每周一凌晨执行,保留最近3个版本」
      • 阶段1:需求结构化
        • 指令:
          将需求拆解为技术要素:
          1. 文件操作模块(增量备份/版本控制)
          2. 网盘API对接
          3. 定时任务配置
          4. 异常处理(网络中断/存储不足)
          输出技术选型建议表(含优缺点对比)
      • 阶段2:代码生成
        • 分步指令:
          用Python实现以下功能:
          1. 遍历指定文件夹,生成MD5校验文件
          2. 调用百度网盘API上传(需处理OAuth2.认证)
          3. 添加日志记录(时间/操作/结果)
          4. 用APScheduler设置每周定时任务
          要求:
          - 每段代码添加中文注释
          - 分离配置文件和核心逻辑
          - 输出.env文件模板
      • 阶段3:测试优化
        • 验证指令:
          为上述代码设计测试方案:
          1. 模拟断网环境下的重试机制
          2. 测试不同版本保留策略
          3. 内存泄漏检测方法
          生成测试用例的伪代码
      • 阶段4:交付文档
        • 指令模板:
          生成用户手册:
          1. 安装依赖的pip命令清单
          2. 配置文件修改图示(红框标注必填项)
          3. 常见问题排障流程图
          4. 服务监控方案(Prometheus指标设计)
      • 避坑指南
        • 遇到API调用问题,使用指令「生成带错误处理的API调用代码模板」
        • 需要跨平台兼容时追加「确保代码在Windows/MacOS/Linux均可运行」

    模块3:技术面试 —— 精准打击考点

    • 备战体系构建
      • 考点预测
        • 指令:
          根据[目标公司]近3年面经和我的技术栈:[Java/Python/Go...]
          输出:
          1. 高频考点TOP10(按出现频率排序)
          2. 对应LeetCode题号(标注原题/变式题)
          3. 系统设计重点领域(附学习路线图)
        • 输出示例
          阿里巴巴Java岗高频考点:
          1. 并发编程(80%出现)
            - 必刷题:LeetCode 1114/1188
            - 重点:线程池参数优化实战
          2. JVM调优(65%)
            - 实战案例:GC日志分析图谱
          ...
      • 白板编程模拟
        • 实战流程
          • 生成题目
            • 给我一道中等难度的二叉树题目,要求:
              • 包含递归和非递归两种解法
              • 设置2个易错测试用例
              • 附带时间复杂度分析要点
          • 模拟面试
            • 现在开始面试模拟:
              • 请用伪代码描述思路(计时10分钟)
              • 我会指出3个潜在bug,请现场修复
              • 最后给出优化建议(空间换时间策略)
          • 智能反馈
            • 根据我的代码:[粘贴代码]
            • 请:
              • 按大厂评分标准给出ABC等级
              • 标注代码亮点(如优雅的边界处理)
              • 指出可能扣分的坏味道(如魔法数字)
        • 加分神器
          • 生成10个高频追问问题:
          • 「如果数据量扩大1000倍,如何优化?」
          • 「这个算法在分布式环境怎么适配?」

    场景4:网文小说辅助入门

    模块1:小说创作 —— 人物关系管理

    • 三维角色建模法
      • 步骤1:角色档案生成
        • 指令模板:
          生成小说角色模板:
          姓名:
          核心欲望:
          关键秘密:
          关系网络:
          - 盟友(表面/真实)
          - 对手(直接/潜在)
          - 情感羁绊(爱/恨/亏欠)
          示例填充:[悬疑小说配角]
        • 输出示例
          药店老板王德发
          核心欲望:掩盖儿子肇事逃逸真相
          关键秘密:私藏受害者日记本
          关系网络:
          - 表面盟友:办案警员(定期提供假线索)
          - 真实对手:记者女儿(暗中调查案件)
      • 步骤2:关系可视化
        • 指令:
          基于以下人物列表:[粘贴角色信息]
          1. 用Mermaid语法生成关系图(区分实线/虚线/不同颜色箭头)
          2. 标注3个潜在冲突爆发点
          3. 生成时间轴:关键事件对关系的影响
        • 导出工具
          • 复制代码到Markdown编辑器实时渲染
          • 使用Draw.io导入生成专业图表
      • 步骤3:剧情冲突检测
        • 指令:
          分析当前章节:[粘贴文本]
          1. 找出人物行为的矛盾点(与其档案不符)
          2. 建议3个增强戏剧性的改写方向
          3. 生成2个让读者惊呼的伏笔埋设方案
        • 避坑指南
          • 避免角色脸谱化:追加指令「给反派添加3个合理化动机」
          • 防止剧情漏洞:使用「时间线冲突检测」指令

    模块2:视频脚本 —— 情绪流量密码

    • 爆款公式拆解
      • 黄金结构模板
        [0-15s] 反常识开头: "你知道吗?90%的人刷牙方式都是错的!"
        [16-30s] 权威背书: "北大口腔博士验证的3个标准动作"
        [31-45s] 视觉演示: 错误/正确对比(2倍速快剪+音效)
        [46-60s] 行动召唤: "点击左下角领取刷牙自查表"
      • 情绪曲线优化
        • 指令流程
          • 原始脚本分析
            • 分析以下文案的情绪波动:
            • 「粘贴文案」
            • 输出:
              • 情绪值曲线图(紧张/有趣/感动)
              • 高潮点间隔时间统计
              • 建议优化的3个节奏卡点
          • 峰值设计
            • 在以下时间点插入情绪钩子:
            • 00:18 加入「震惊」事件(数据反差)
            • 00:42 添加「共情」故事(用户证言)
            • 01:05 设置「悬念」问题(互动提问)
          • 分镜强化
            • 将「产品优势」段落转化为分镜表:
              | 时长 | 画面 | 台词 | 音效 |
              |------|------|------|------|
              | 3s | 手机摔落慢镜头 | "每天承受100次..." | 玻璃碎裂声 |

    获取《DeepSeek教程指南大全》PDF原文件,扫码关注回复: 20250208

  • MAETok – 港大联合北大等机构推出的自动编码器

    MAETok是什么

    MAETok(Masked Autoencoders Tokenizer)是卡内基梅隆大学、香港大学、北京大学等机构推出的扩散模型的新型图像标记化方法。MAETok基于掩码建模(Mask Modeling)训练自编码器(AE),在编码器中随机掩盖部分图像标记,用解码器重建标记的特征,学习到更具区分性的语义丰富潜在空间。MAETok的核心优势在于能生成高质量图像,显著提升训练效率和推理吞吐量。在实验中,MAETok使用128个标记,能在ImageNet 256×256和512×512分辨率上实现与以往最佳模型相当甚至更优的生成性能,证明了在高分辨率图像生成中的有效性。

    MAETok

    MAETok的主要功能

    • 高效图像生成:基于改进的潜在空间结构,生成高质量的图像,尤其在高分辨率图像生成任务中表现优异。
    • 自监督学习:在训练过程中通过重建掩盖的图像标记,学习到更具语义丰富性的潜在表示。
    • 提升训练效率:显著减少训练时间和计算资源消耗,提供更快的训练和推理吞吐量。
    • 多样化特征预测:同时预测多种特征(如HOG、DINOv2、CLIP等),增强模型的表达能力。
    • 灵活的潜在空间设计:在不同的任务中灵活调整潜在空间的结构,适应不同的生成需求。

    MAETok的技术原理

    • 掩码建模:在训练过程中,随机选择一定比例的图像标记进行掩盖,用可学习的掩码标记替代。编码器基于处理未掩盖的标记学习潜在空间,解码器则重建掩盖的标记特征。
    • 自编码器架构:采用自编码器(AE)架构,用简单的AE而非变分自编码器(VAE),避免复杂的变分约束,简化训练过程。
    • 辅助解码器:引入多个辅助浅层解码器,分别预测不同的特征目标,让模型能学习到更丰富的语义信息,同时保持高重建保真度。
    • 潜在空间优化:MAETok基于掩码建模和辅助解码器的结合,优化潜在空间的结构,更具区分性和语义性,提高扩散模型的生成性能。

    MAETok的项目地址

    MAETok的应用场景

    • 娱乐行业:影视特效、游戏开发和虚拟现实生成高分辨率图像,提供高质量的图像素材。
    • 数字营销:在广告设计、创意艺术和数字媒体制作等领域,根据用户输入的草图或部分图像生成完整的图像,或对现有图像进行风格化转换。
    • 计算机领域:在机器学习和计算机视觉领域,生成多样化的图像样本,提高模型的泛化能力和鲁棒性。
    • 虚拟内容创作:虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和元宇宙等新兴领域生成虚拟角色、场景和物体。
    • 艺术创作与设计:作为艺术家和设计师的工具,生成创意图像和设计概念。
  • ASAP – 卡内基梅隆大学联合英伟达推出的模拟与真实物理对齐框架

    ASAP是什么

    ASAP(Aligning Simulation and Real Physics)是卡内基梅隆大学和英伟达联合推出的,用在解决仿人机器人模拟与现实动力学不匹配问题的两阶段框架。ASAP基于预训练阶段在模拟环境中学习运动跟踪策略,用人类运动数据生成目标动作。在后训练阶段,ASAP收集真实世界的运动数据,训练Delta动作模型补偿模拟与现实之间的动力学差异,基于微调策略使其适应真实物理环境。框架显著提高了仿人机器人在复杂运动中的敏捷性和全身协调能力,降低了运动跟踪误差,实现从模拟到现实的高效技能迁移,为开发更具表现力和敏捷性的仿人机器人提供新的技术路径。

    ASAP

    ASAP的主要功能

    • 敏捷全身技能的迁移:将模拟环境中训练得到的运动控制策略高效地迁移到真实机器人上,执行复杂的全身运动,如跳跃、平衡、快速转身等。
    • 动力学补偿与适应:基于学习Delta动作模型,自动补偿模拟与现实之间的动力学差异,包括硬件特性、摩擦力、惯性参数等,让机器人在真实环境中表现出与模拟中类似的性能。
    • 提高运动跟踪精度:显著降低机器人在执行任务时的运动跟踪误差,提高动作的准确性和稳定性,在复杂的动态任务中能保持良好的性能。
    • 增强的泛化能力:框架适用于预训练时使用的特定运动,能对未见过的运动(即“out-of-distribution”)进行有效适应,增强机器人在真实世界中的泛化能力。

    ASAP的技术原理

    • 预训练阶段(Pre-training)
      • 数据生成:从人类运动视频中提取动作数据,重新定位到机器人模型上,生成用于训练的运动数据集。
      • 运动跟踪策略训练:在模拟环境中,用强化学习(Reinforcement Learning, RL)训练运动跟踪策略,让机器人能跟踪预定义的动作轨迹。策略基于时间相位变量进行训练,适应不同长度的动作序列。
    • 后训练阶段(Post-training)
      • 真实世界数据收集:将预训练的策略部署到真实机器人上,收集在执行任务时的运动数据,包括关节位置、速度、加速度等信息。
      • Delta动作模型训练:基于收集到的真实世界数据,训练Delta动作模型。模型基于最小化模拟状态和真实状态之间的差异,学习如何补偿动力学不匹配。具体来说,Delta动作模型输出一个“修正动作”(delta action),添加到原始动作中,调整模拟环境的动力学特性。
      • 策略微调:将训练好的Delta动作模型集成到模拟器中,对预训练的运动跟踪策略进行微调。基于在修正后的模拟环境中继续训练,策略能更好地适应真实世界的物理特性,提高在真实机器人上的表现。

    ASAP的项目地址

    ASAP的应用场景

    • 体育与表演:机器人模拟运动员动作,用在体育训练、动作分析和表演,提升视觉效果。
    • 灾难救援:机器人执行敏捷动作,快速到达危险区域执行救援任务,提高救援效率。
    • 工业制造:机器人适应复杂工业任务,提高生产效率和灵活性,减少错误。
    • 家庭服务:机器人完成日常家务,协助老人或残疾人,提供便利和安全支持。
    • 虚拟现实与游戏:生成逼真虚拟角色动作,提升游戏沉浸感和开发效率。
  • SANA 1.5 – 英伟联合MIT、清北等机构推出的文生图新框架

    SANA 1.5是什么

    SANA 1.5是英伟达联合MIT、清华、北大等机构推出的新型高效的线性扩散变换器(Linear Diffusion Transformer),用于文本到图像生成任务。在 SANA 1.0 的基础上进行了改进,提出了三大创新点:高效的训练扩展,通过深度增长范式,将模型从 16 亿参数扩展到 48 亿参数,显著减少计算资源,结合了高效的 8 位优化器。模型深度剪枝,通过分析块重要性,对模型进行高效压缩,能在不同计算预算下灵活调整模型大小。推理时扩展,通过重复采样和基于视觉语言模型(VLM)的选择机制,使小模型在推理时能达到大模型的质量。

    SANA 1.5

    SANA 1.5的主要功能

    • 高效训练扩展:SANA 1.5 采用深度增长范式,能将模型从 16 亿参数扩展到 48 亿参数,显著减少计算资源。
    • 模型深度剪枝:SANA 1.5 引入了基于块重要性分析的模型压缩技术,能将大型模型高效地压缩到任意大小,最小化质量损失。通过分析扩散变换器中输入输出的相似性模式,剪枝不重要的块,通过微调快速恢复模型质量。
    • 推理时扩展:SANA 1.5 提出了推理时扩展策略,通过重复采样和基于视觉语言模型(VLM)的选择机制,使小型模型在推理时能达到大型模型的质量。
    • 多语言支持:SANA 1.5支持多语言文本输入,包括中文、英文和表情符号,适用全球化的内容创作和本地化设计。
    • 开源与社区支持:SANA 1.5的代码和预训练模型已经开源,研究人员和开发者可以进行定制和扩展,进一步推动其在学术研究和工业应用中的普及。
    • 推理效率:通过CAME-8bit优化器,SANA 1.5能在单个消费级GPU上进行大规模模型微调,使高质量图像生成更加高效和可访问。

    SANA 1.5的性能测试

    • 模型增长(Model Growth):SANA 1.5通过模型增长策略,从16亿参数扩展到48亿参数,GenEval分数从0.66提高到0.72,接近行业领先的Playground v3(24亿参数)的0.76,但推理延迟降低了5.5倍。
    • 模型剪枝(Model Pruning):通过深度剪枝,SANA 1.5能在不同计算预算下灵活调整模型大小。例如,将48亿参数模型剪枝到16亿参数后,经过100步微调,GenEval分数达到0.672,超过了SANA 1.0 16亿参数模型的0.664。
    • 推理时扩展(Inference Scaling):通过生成多个样本并基于VLM选择最佳样本,SANA 1.5的GenEval分数从0.72提高到0.80,超过了Playground v3的0.76。

    SANA 1.5的项目地址

    SANA 1.5的应用场景

    • 创意设计:SANA 1.5 能根据文本提示生成高质量的图像,适用于创意设计领域,如广告设计、插画创作、游戏美术等。
    • 教学辅助:教师可以用 SANA 1.5 生成与课程相关的图像,帮助学生更好地理解抽象概念。
    • 影视制作:在影视制作中,SANA 1.5 可以生成概念艺术、场景设计图等,帮助导演和美术指导快速构思和验证创意。
    • 工程设计:工程师可以用 SANA 1.5 生成工程设计的视觉效果图,帮助团队更好地理解设计意图和优化设计方案。
    • 移动应用:通过模型深度剪枝和推理时扩展,SANA 1.5 可以在移动设备上高效运行,为移动应用提供实时图像生成功能。
    • 内容审核:结合安全检查模型(如 ShieldGemma-2B),SANA 1.5 可以在生成图像前对用户输入的文本进行审核,确保生成的内容符合安全标准,避免生成不当内容。
  • LIMO – 上海交大推出的高效推理方法,仅需817条训练样本

    LIMO是什么

    LIMO(Less Is More for Reasoning)是上海交通大学研究团队提出的高效推理方法,通过极少量高质量的训练样本激活大语言模型(LLM)的复杂推理能力。核心假设是在预训练阶段已经具备丰富知识基础的模型中,复杂的推理能力可以通过少量但精心设计的训练样本被有效激活。 LIMO仅使用817个训练样本,在多个数学推理基准测试中取得显著的性能提升。

    LIMO

    LIMO的主要功能

    • 高效推理激活:LIMO仅使用817个精心策划的训练样本,在多个数学推理基准测试中取得了显著的性能提升。在AIME基准测试中,LIMO的准确率达到了57.1%,在MATH基准测试中达到了94.8%,相比之前的模型分别提升了50.6个百分点和35.6个百分点。
    • 出色的泛化能力:LIMO在10个不同的基准测试中展现了卓越的分布外泛化能力,平均准确率达到了72.8%,相比使用100倍数据训练的模型,LIMO实现了40.5%的绝对性能提升。
    • 验证“少即是多”假设:LIMO的研究提出了“少即是多推理假设”(LIMO Hypothesis),即在基础模型中,当领域知识在预训练阶段已被全面编码时,复杂的推理能力可以通过最少但精确编排的认知过程示范出现。
    • 数据高效性:LIMO仅使用了之前方法所需训练数据的1%,挑战了传统观点认为复杂的推理任务需要大量训练数据的假设。

    LIMO的技术原理

    • 核心假设:LIMO的核心假设是“少即是多推理假设”(LIMO Hypothesis):在基础模型中,当领域知识在预训练中已被全面编码时,可以通过对认知过程的最小但精确组织的示例而出现。假设认为,复杂推理的引发门槛并不固有地受到目标推理任务复杂性的限制,是由两个关键因素决定:
      • 模型在预训练期间编码的知识基础的完整性:现代基础模型在预训练过程中整合了前所未有数量的数学内容。例如,Llama 2和Llama 3在数学推理方面的训练数据分别达到了1.8T和3.7T代币。
      • 训练后的范例的有效性:这些范例作为“认知模板”展示了模型如何有效运用现有的知识基础来解决复杂的推理任务。
    • 问题定义:LIMO关注于具有可验证答案的推理任务,目标是生成一个答案和一个推理链。
    • 问题选择:选择能促进复杂推理链、多样化思考过程和知识整合的挑战性问题。
    • 推理链构建:收集官方解决方案,补充人类专家和AI专家撰写的解决方案,基于最先进的推理模型生成多样化的解决方法。
    • 训练协议:使用监督微调在LIMO数据集上对大型语言模型进行微调,采用完整参数微调,使用DeepSpeed ZeRO-3优化和FlashAttention-2。

    LIMO的项目地址

    LIMO的应用场景

    • 教育领域:LIMO提升学生的逻辑思维和复杂问题解决能力。通过少量但高质量的推理训练样本,LIMO可以帮助学生更好地理解和掌握复杂的数学和逻辑推理过程。
    • 科学研究:在科学研究中,LIMO可以用于复杂问题的建模和分析。在数学和物理领域,LIMO可以帮助研究人员快速验证和优化复杂的理论模型。
    • 工业应用:LIMO可以用于优化生产流程和质量控制。LIMO可以帮助企业快速识别和解决生产中的复杂问题,提高生产效率和产品质量。
    • 医疗领域:LIMO可以用于辅助诊断和治疗方案的优化。通过少量高质量的医疗案例,LIMO可以帮助医生快速识别复杂的疾病模式,提供更准确的诊断建议。
  • 如何用 DeepSeek 进行AI写作,6个提示词技巧

    在过年期间 DeepSeek 也算是火起来了,一会儿是什么拳打ChatGPT性能,一会又是什么脚踢英伟达股票。不过这些离我们大家的生活工作都太远了。

    但是如果聊,如何像一个搜索引擎一样使用DeepSeek又太没有技术含量了。

    今天我就来说说与生活、工作息息相关,又稍微需要一点使用技巧的功能,如何用DeepSeek来写作

    站长推荐DeepSeek服务器繁忙怎么解决?16个免费R1满血版平替

    有人可能就要说了,怎么用DeepSeek写作还用你教吗,我打字叫它帮我写不就行了吗。

    唉,这就是我要教的,打字谁都会打,但是打什么字却大有学问,你输入的文字很大程度上影响它输出的内容质量。

    01

    技巧一

    直白说出要求,别让它猜

    比如要写一篇成都的旅游攻略,你不要说:帮我写一篇成都旅游攻略。

    你应该说:帮我写一篇没有到过成都都能看懂的旅游攻略,讲一讲交通方式和路线、门票购买、景点内部观看顺序、历史文化这几个方面。文章语气轻松流畅,像是和人聊天一样。

    这样AI就知道你的具体需求,不会天马行空的自由发挥。

    02

    技巧二

    给AI设定一下背景信息

    比如要写一篇恐怖小说,你不要直接说:给我写一篇恐怖小说。

    你应该说:帮我写一篇中式恐怖小说,地点设定在小山村,时间设定在民国,第三人称视角,故事要多重反转,字数限制在1000字左右。

    给定AI背景,让它以你的思路来前进,这样后续修改也很方便。

    03

    技巧三

    给AI一个模版

    比如要更新一篇产品使用说明,不要直接说:给我写一篇XX产品的使用说明。

    你应该把旧版的产品说明书上传上去,然后说:按照这个旧版的使用说明写一个新版使用说明,新版增加了什么什么功能,剔除了什么没必要的功能。排版及行文规范与旧版相同。

    AI的学习能力是很强的,有参考的模版能让它输出的内容更符合你的心意

    04

    技巧四

    记一些描述词,改动起来更省心

    生成好的文章还是需要经过多次的改动才能更符合自己的心意和大众的审美,这个时候可以适当记住一些描述词,直接发给DeepSeek

    比如你要深化背景设定,你可以说:通过精细描绘历史背景,让读者仿佛置身与那个XX时代,增强故事的沉浸感和可信度。

    你要增强情感波动,你可以说:设计故事的高潮和低谷,让读者在跟随主题或人物的旅程中体验更多的情感波动。

    还有更多的描述词,大家可以扫码关注公众号,在公众号后台输入口令:20250207 领取

    总得来说,这几个技巧的使用就是要让AI更了解你的需求,这样才能输出更称心如意的内容。

    这个时候又有人会问:我心里一点主意都没有,我自己都不知道想要什么,这个时候该怎么办呢?

    那接下来的技巧就很适合你。

    05

    技巧五

    广撒网,以量取质

    比如你要写一篇XX化妆品的种草文,你可以说:帮我写五篇XX的种草文,每篇都要有不同的着重点,如实测效果,成分含量检测报告等。

    这样多篇对比下来,你就可以选择自己最心仪的一篇。

    06

    技巧六

    先学习再写作

    比如你需要写一篇新闻稿,但是你从来没有写过,你可以先问:新闻稿如何撰写,什么样的新闻稿才是一篇好的新闻稿,给我展示一些非常优质的新闻稿。

    这样通过学习,了解自己的需求,然后再把自己的需求反馈给DeepSeek,就能生成一篇符合心意的文章了。

    通过这6个技巧,不管你是有自己的想法还是没有自己的想法,你都能顺利的写出一些想要的文章。不需要抠破脑袋,也不需要冥思苦想,只需要动动手指,10万+的爆文即可出炉。大家学会了就快去试试吧!

    本文涉及的所有工具:

    DeepSeekhttps://ai-bot.cn/sites/6130.html

    原文链接:DeepSeek 6个AI写作提示词技巧,变身10万+爆文生成器

  • EMAGE – 清华联合东大等机构推出的音频生成全身共语手势框架

    EMAGE是什么

    EMAGE(Expressive Masked Audio-conditioned GEsture modeling)是清华大学、东京大学、庆应义塾大学等机构推出的生成全身共语手势框架。EMAGE能根据音频和部分遮蔽的手势输入,生成与音频同步的完整全身手势,包括面部表情、身体动作、手势和全局运动。EMAGE基于掩蔽音频手势变换器实现音频到手势的生成和掩蔽手势重建的联合训练,有效编码音频和身体手势提示。EMAGE用四个组合的预训练VQ-VAE(Vector Quantized Variational AutoEncoders)解码局部面部和身体动作,基于预训练的全局运动预测器解码全局平移。

    EMAGE

    EMAGE的主要功能

    • 生成与音频同步的手势:根据输入的音频信号,生成与音频节奏和语义相匹配的全身手势。
    • 接受部分预定义手势输入:基于用户提供的部分手势(如特定动作或姿势)作为提示,生成完整的、自然的手势序列。
    • 生成多样化的手势:组合多个预训练的VQ-VAE(向量量化变分自编码器),生成丰富多样的手势动作,避免单一和重复的结果。
    • 支持全身手势生成:支持生成面部和上肢动作和下肢和全局运动,实现更自然、完整的人体动画效果。

    EMAGE的技术原理

    • 掩蔽音频手势变换器:在训练过程中,部分手势数据被随机遮蔽,模型基于音频和其他未遮蔽的手势信息预测遮蔽部分。掩蔽机制类似于自然语言处理中的BERT模型,能增强模型对局部和全局信息的理解能力。进行音频到手势生成和掩蔽手势重建的训练,让模型能够更好地学习音频与手势之间的映射关系,同时利用已有的手势信息(即使部分被遮蔽)来生成更准确的手势。
    • 音频特征融合:将音频的节奏特征(如音调的起伏、节奏的强弱)和内容特征(如文本转录的词嵌入)结合起来,使生成的手势既能反映音频的节奏,能与语义相关联。例如,在提到“走路”时,模型可以生成相应的行走手势。
    • 预训练的VQ-VAE:将身体的不同部分(如面部、上肢、下肢)分别用独立的VQ-VAE建模,每个VQ-VAE负责生成特定部分的动作。这种分段建模方式能更好地捕捉不同身体部位与音频之间的独特关系,提高生成手势的准确性和多样性。
    • 离散表示学习:基于VQ-VAE将连续的手势动作转换为离散的表示,便于模型学习和生成。这种离散表示类似于语言中的词汇,让模型更高效地处理和生成复杂的手势序列。
    • 全局运动预测器:除局部动作的生成,基于预训练的全局运动预测器估计身体的全局平移(如行走、转身等),让生成的手势在局部动作上自然,整体运动也更加连贯和真实。

    EMAGE的项目地址

    EMAGE的应用场景

    • 虚拟现实(VR)与增强现实(AR):生成虚拟角色的自然手势和表情,提升虚拟社交、虚拟会议、虚拟游戏等场景中的交互体验,让虚拟角色更加生动逼真。
    • 动画制作:辅助动画电影、电视剧及动态广告的制作,根据对话内容自动生成角色手势和表情,减少动画师工作量,提高制作效率。
    • 虚拟客服与数字人:为在线客服、智能助手等创建自然流畅的手势和表情,在与用户交流时更具亲和力和真实感,提升用户体验。
    • 教育与培训:在教育领域,虚拟教师根据讲解内容生成相应手势,帮助学生更好地理解知识;在培训场景中,生成逼真的操作演示手势,辅助教学。
    • 娱乐行业:在游戏开发中,根据角色语音生成匹配的手势和表情,增强游戏的沉浸感和真实感。
  • Seede.ai – AI设计助手,一句话生成专业级设计作品

    Seede.ai是什么

    Seede.ai是 AI 图像设计工具,专为简化设计流程,使没有设计经验的用户能在短时间内创建出专业级的设计作品。提供一句话生成设计,用户只需输入简单描述,AI可快速生成设计;通过上传参考图片,AI 能创建相似风格的设计。Seede.ai 提供免费的图像处理工具,如智能压缩、一键背景移除、魔法橡皮擦去除不需要的元素、从文字生成图像以及提升图像分辨率等。

    Seede.ai

    Seede.ai的主要功能

    • 一句话生成设计:用户通过简单的文字描述,AI快速生成设计作品。
    • 参考图片生成设计:用户可以上传参考图片,Seede.ai会根据图片的风格生成类似的设计。
    • 自由编辑 + AI辅助优化:通过AI辅助优化设计,帮助用户调整颜色、布局等元素,使设计更加专业。
    • 免费图像处理工具
      • 图像压缩:智能压缩图像,同时保持清晰度。
      • 背景移除:一键移除图像背景。
      • 魔法橡皮擦:轻松移除图像中不需要的元素。
      • 图像生成:根据文字描述生成图像。
      • 图像放大:提升图像分辨率,增强图像质量。

    Seede.ai的官网地址

    Seede.ai的应用场景

    • 社交媒体内容创作:用户可以快速编辑个人照片或图片,用于社交媒体分享。通过更换背景、调整风格或添加创意元素,让图片更具吸引力。
    • 广告和营销:广告设计师可以用 Seede.ai 快速调整广告图像,适应不同的营销活动。
    • 电子商务:电商平台可以用 Seede.ai 提供的工具,让卖家和买家编辑产品图片。模拟不同光照效果等,提升用户体验和购买意愿。
    • 艺术创作:艺术家和设计师可以用 Seede.ai 实现创意构思,进行风格转换或创作独特的艺术作品。
    • 新闻媒体:记者和编辑可以快速调整新闻图片,更好地适应报道内容或版面设计,更符合新闻主题。
  • JoyGen – 京东和港大推出音频驱动的3D说话人脸视频生成框架

    JoyGen是什么

    JoyGen是京东科技和香港大学推出的,音频驱动的3D说话人脸视频生成框架,专注于实现精确的唇部与音频同步及高质量的视觉效果。JoyGen结合音频特征和面部深度图,驱动唇部运动的生成,用单步UNet架构进行高效的视频编辑。JoyGen在训练过程中用包含130小时中文视频的高质量数据集,在开源的HDTF数据集上验证其优越性能。实验结果表明,JoyGen在唇部与音频同步和视觉质量方面均达到行业领先水平,为说话人脸视频编辑领域提供了新的技术解决方案。

    JoyGen

    JoyGen的主要功能

    • 唇部与音频同步:基于音频驱动的唇部运动生成技术,确保视频中人物的唇部动作与音频内容精准对应。
    • 高质量视觉效果:生成的视频具有逼真的视觉效果,包括自然的面部表情和清晰的唇部细节。
    • 视频编辑与优化:在现有视频的基础上进行唇部运动的编辑和优化,无需重新生成整个视频。
    • 多语言支持:支持中文和英文等不同语言的视频生成,适应多种应用场景。

    JoyGen的技术原理

    • 第一阶段
      • 音频驱动的唇部运动生成 3D重建模型:3D重建模型从输入的面部图像中提取身份系数,身份系数用在描述人物的面部特征。
      • 音频到运动模型:基于音频到运动模型将音频信号转换为表情系数,表情系数用于控制唇部的运动。
      • 深度图生成:结合身份系数和表情系数生成面部的3D网格,基于可微渲染技术生成面部深度图,用在后续的视频合成。
    • 第二阶段
      • 视觉外观合成 单步UNet架构:用单步UNet网络将音频特征和深度图信息整合到视频帧的生成过程中。UNet基于编码器将输入图像映射到低维潜在空间,结合音频特征和深度图信息进行唇部运动的生成。
      • 跨注意力机制:音频特征基于跨注意力机制与图像特征交互,确保生成的唇部运动与音频信号高度一致。
      • 解码与优化:生成的潜在表示基于解码器还原为图像空间,生成最终的视频帧。基于L1损失函数在潜在空间和像素空间进行优化,确保生成视频的高质量和同步性。
    • 数据集支持:JoyGen使用包含130小时中文视频的高质量数据集进行训练,确保模型能适应多种场景和语言环境。

    JoyGen的项目地址

    JoyGen的应用场景

    • 虚拟主播与直播:创建虚拟主播,实现新闻播报、电商直播等,根据输入音频实时生成逼真唇部运动,提升观众体验。
    • 动画制作:在动画影视领域,快速生成与配音同步的唇部动画,减少动画师工作量,提高制作效率。
    • 在线教育:生成虚拟教师形象,实现与教学语音同步的唇部动作,让教学视频更生动,增强学生学习兴趣。
    • 视频内容创作:帮助创作者快速生成高质量说话人脸视频,如虚拟人物短剧、搞笑视频等,丰富创作形式。
    • 多语言视频生成:支持多语言,将一种语言的视频快速转换为其他语言版本,且唇部动作与新语言音频同步,便于内容国际化传播。
  • 倍客AI – AI内容创作平台,生成多样化的产品图、模特图、创意文案和视频

    倍客AI是什么

    倍客AI是专注于 AI 内容创作的平台,通过人工智能技术为商业摄影、广告设计、电商展示等领域提供高效、高质量的创意解决方案。平台的核心功能包括 AI 商图AI 模特、AI 工具、AI 文案和 AI 视频五大模块。用户可以快速生成多样化的产品展示图、虚拟模特、创意文案和视频内容,轻松打造具有专业质感的视觉效果,告别传统的随意拍摄和低效创作方式。

    倍客AI

    倍客AI的主要功能

    • AI商图:通过 AI 技术,可以根据商品特点生成不同风格和场景的图片,突出产品特色。
    • AI模特:可以快速生成不同姿势、肤色、风格的虚拟模特,满足多样化的设计需求。
    • AI工具:支持多种图像处理功能,如背景替换、风格转换、图像增强等。
    • AI文案创作:根据输入的主题或关键词,生成高质量的文案内容。
    • AI视频:支持多种视频风格,如动画、实拍结合等,提升视觉效果。

    如何使用倍客AI

    • 访问平台:访问倍客AI的官方网站
    • 注册与登录:注册账号并登录,使用平台的各项功能。
    • 选择功能模块
      • AI 商图:上传商品图片或输入相关描述,平台将智能生成多样化商品场景,打造质感大片。
      • AI 模特:上传服装图片或输入描述,生成虚拟模特展示服装效果。
      • AI 工具:使用图像编辑、风格转换等功能,快速完成设计任务。
      • AI 文案:输入主题或关键词,生成创意文案,用于广告或产品描述。
      • AI 视频:输入描述或上传素材,生成创意视频,用于产品宣传或广告制作。

    倍客AI的应用场景

    • 电视与广告领域:帮助电商企业快速打造具有质感的大片,减少拍摄成本和时间。快速生成创意视频,用于产品宣传和广告制作,提升视觉效果。
    • 内容创作与设计:生成创意文案,适用于广告公司、电商平台和内容创作者,快速生成吸引人的文案。
    • 概念生成:在创意初期,通过 AI 快速生成大量设计方案,为后续筛选和优化奠定基础。
    • 多媒体展示:结合文生视频和文生音乐工具,为设计项目生成背景音乐和声音效果,提升多媒体展示效果。