最近一直在研究AI视频相关的能力，从而输出一些AI视频相关的文章——《浅谈当前的AI剪辑工具》、《浅谈游戏行业当前的AI动画/视频工具》。由于我的思考主要基于我所处的游戏行业，因此我之前并未深入思考AI在其他行业的应用潜力。然而，最近我注意到有许多关于AI与微短剧结合的文章。微短剧作为一种“获客-变现”的商业模式，与游戏行业有许多相似之处。

同时，越来越多的厂商开始关注微短剧AI平台，例如美图的Moki，又比如昆仑万维的SkyReels。

因此想到基于我之前的研究和了解，对此进行浅谈一二，如有理解不到位的情况，欢迎指正。

一、微短剧市场现状

首先，简单汇总一下对微短剧行业的基本了解情况。

到2023年底，微短剧市场规模激增。根据艾媒咨询发布的《2023—2024年中国微短剧市场研究报告》，微短剧市场规模已达373.9亿元，接近同期电影市场规模的七成，预计到2027年，中国网络微短剧市场规模将超过1000亿元。

图片来源：艾媒咨询

在微短剧市场中，一些优秀作品的流水收入非常可观。例如，爆款微短剧《无双》上线首日的充值流水就超过了5kw元，而微短剧《试用夫人是大佬》单日充值流水更是超过了1.5kw。据悉，之前微短剧的投资回报率（ROI）能达到1.25至1.3，显示出其丰厚的利润潜力。

那么，为什么微短剧会发展这么迅猛呢？个人觉得，这其中顺应了天时地利人和。

1.天时

微短剧迎合了当今碎片化时代日益加快的生活节奏。传统电影需要两个小时，而电视剧则需要上百个小时，在快节奏的生活中，越来越少的人愿意耐心观看完整的电影或电视剧。因此，将电影和电视剧进行压缩的解说视频成为近年来热门的视频类型。而如今，微短剧以1至2分钟的时长播放一集，以其短小精悍、快节奏、高信息密度和强烈情感的内容特性，迅速成为年轻人的“电子榨菜”。

2.地利

1）短视频行业的蓬勃发展为微短剧的兴起提供了便利。用户在短视频的熏陶下，逐渐形成了短视频内容消费的习惯。同时，基于短视频积累的大量用户画像数据，为微短剧的精准投放和分发提供了强有力的支持。

2）国家广播电视总局出台的新规加强了对网络微短剧的管理，推动了微短剧的精品化和规范化发展。

3）微短剧的兴起也得益于网络文学的广泛传播，因为微短剧实际上是网络文学的视觉化表达。部分网文平台在进行内容投放时，其实也一定程度上进行了微短剧模式的MVP验证。

3.人和

微短剧行业的发展得益于其背后日益成熟的产业链各环节的协同合作以及人才的集聚。大量内容创作者、制作公司和平台机构共同推动了微短剧行业的繁荣。

在当前AI技术蓬勃发展的背景下，许多探索者开始尝试将AI与微短剧结合。他们希望利用AI技术为微短剧市场赋能，降低生产成本，以应对竞争日益激烈、制作和投放成本不断上升、收益却逐渐降低等导致ROI衰减的现象。

比如，抖音上线了的AI微短剧《三星堆：未来启示录》，其中完全引用了视频生成的AIGC技术进行画面制作。

又比如，央视频的《中国神话》、《英雄》、《奇幻专卖店》，也同样对外声称为“AI全流程微短剧”。

然而，从实际观感体验和用户反馈来看，该剧更多地呈现出实验性质的特征，AIGC生成的画面存在诸多问题，例如：

1. 镜头切换频繁，几秒钟内就切换了多个镜头，长镜头的不足导致观感割裂，整体呈现出由多个较短视频片段拼凑而成的效果，观感体验较差。
2. 画面语言缺乏，分镜质量不高，进一步影响了观众的观感体验。
3. 人物表情显得僵硬，观看时间过长时容易产生“恐怖谷效应”。

由于生成式AI的不稳定性，制作过程中需要投入额外的人力进行补充和修正，因此整体的制作周期和成本仍然高于传统微短剧。

二、微短剧需要什么样的AI？

然而，随着AI技术的发展，AI必将为微短剧行业带来赋能。除了通过AIGC直接生成画面内容外，AI在各个生产环节中也能发挥相应的作用。

在这一部分，我将结合自己对AI视频技术的了解，基于微短剧的生产环节，梳理AI在未来如何辅助微短剧行业的发展。

首先，我们需要拆解当前微短剧行业的核心流程，具体可以分为：

1. 内容创作

1）剧本开发：确定微短剧的主题和风格，编写剧本，包括对话、场景描述和角色发展。

2）角色设计：为微短剧中的角色设计外观和性格特点。

3）分镜设计：设计剧本中的每个场景和镜头。

2. 拍摄制作

1）选角：根据剧本要求挑选合适的演员。

2）场地：寻找合适的拍摄地点，并进行场地布置。

3）设备：准备所需的摄影、录音和灯光设备。

4）执行：制定详细的拍摄日程和流程，并按照计划进行拍摄，比如导演指导、演员表演、摄影和录音等。

3. 后期剪辑

1）素材整理：对拍摄的素材进行分类和整理。

2）剪辑：根据剧本和导演意图，对拍摄素材进行剪辑，形成连贯的叙事。

3）音效处理：添加背景音乐、效果音和对话等音频元素。

4）视觉处理：如果需要，添加或调整视觉特效，并调整画面的色彩和亮度，以达到理想的视觉效果。

4. 上线投放

1）审核：确保微短剧内容符合相关法规和平台标准。

2）宣传与发布：制定宣传计划，包括预告片、海报和社交媒体推广等。最后选择合适的平台和时间发布微短剧。

3）用户运营：维护和运营核心用户群体，并收集观众反馈，用于改进后续作品。

4）营销推广：通过制作宣传素材，在广告平台投流，从而引导用户到微短剧上进行内容消费。

5）分销推广：在一部剧生命周期结束后，通过分销、换皮或转免费继续创造收入。

我认为，AI与我们的合作可以分为三个层次，而AI与微短剧行业的结合正是基于这三个层次的。

1. 最底层是低复杂度的基础工作，这类工作对AI的精准度要求较低，其标准化程度也较高，较为容易使用AI实现。这些工作可由AI完全自动进行，不需要我们耗费人力，当前阶段的大部分AI工具都是属于这一层的，因为这一阶段的AI能力相对容易实现。
2. 中间层是有一定复杂度的工作，这一层里AI能够辅助我们进行一些重复工作，但是最重要的关键还是在于人自身的“判断和执行”。在这一层，我们和AI是合作的关系，AI在这里充当的是我们的助手。
3. 最顶层是复杂度最高的工作，这些工作往往是具有创新突破性质的工作。这些工作从本质上讲，是无法被AI替代的。除非我们远远落后于行业前沿。该领域也是每个企业的核心壁垒，“只要我们能走在AI前面，那么AI将永远追不上我们”。

基于这三层，我盘一下AI在微短剧行业的功能可以有所结合的工具功能。

1. 内容创作环节的AI工具

1）灵感激发：

内容创作属于高复杂度的创新性工作，创作者需要灵感的激发，才能产出后续的剧本、角色、分镜稿等内容。

一方面，我们可以使用AI直接生成与剧本相关的内容，以辅助激发我们的灵感。例如，蛙蛙写手的“脑暴工具”允许用户输入一些关键信息（如概述、背景、设定、主题等），然后AI会生成能够激发灵感的内容，包括对话、角色、剧情和世界架构等。

如图功能来自于蛙蛙写手

另一方面，我们可以利用AI进行竞品分析，从市场上大量的竞品微短剧中提炼出关键信息，以辅助我们的分析并获得“优质的创作灵感”。如今市面上的微短剧数量庞大，人工遍历几乎是不可能的，而AI可以帮助我们分析并筛选出关键点，将1000份信息浓缩成100份，甚至10份，从而提高灵感激发的效率和质量。

这里的关键点在于：

i）视频分析AI的选型：目前市面上已有的大模型在视频分析方面的能力尚未成熟，画面相关内容的分析通常较为浅层。但我们可以从字幕和音频内容中提炼竞品微短剧的对话剧本，并进行分析。这需要用到视频/图像分析AI和文本分析AI，我们需对现有的AI技术进行能力评估，确保其效果和成本在业务可接受范围内。

ii）分析内容预处理：由于微短剧竞品数量庞大，全面采集和分析的成本很高。因此，我们可以设定数据规则，对待分析内容进行预处理，直接筛选掉一些不具备分析价值的视频，例如一些数据表现差的无人问津的微短剧。这类微短剧经过市场验证，不具备参考价值，因此可以不予分析，以避免成本浪费。

iii）分析维度提炼：我们可以结合创作者关注的要点，提炼出分析维度，让AI根据这些维度对微短剧进行分析与提炼。最后，结合一定规则进行打分筛选。这一步的关键在于让AI模拟“人对微短剧的判断思路”，从而实现对微短剧质量的初步判断。例如，创作者可能关注微短剧“情节是否紧凑”、“剧情是否存在纰漏”、“情节是否新颖”等，通过AI对这些维度的提炼与打分，我们可以直接筛选出一批剧本质量较高的微短剧，从而节省竞品调研的时间。

iv）准确性验证：由于AI可能存在幻觉问题，对于某一维度的分析不一定百分之百准确，可能会出现纰漏。因此，在正式应用AI分析能力之前，我们需要进行准确性验证。在此过程中，使用实际案例进行提示词调优，直到准确性达到业务可接受的范围。

2）剧本内容生成/辅助生成：

使用文本大模型进行剧本相关内容的生成（如剧本、角色设定、分镜稿等），或者对已制作的剧本内容进行辅助创作，例如修改错别字、续写、润色、补充拓展、内容建议、翻译等。

这一部分的工具属于人与AI协作的类型，强调以人为主，AI则提供效率提升的辅助支持。

“剧本内容生成/辅助生成”这一能力目前已有一些现成的AI写作平台能够提供支持。用户通过使用提示词也能够实现这些功能，其中的关键在于大语言模型的能力和提示词工程的设置，以确保AI生成内容的准确性。

2. 拍摄制作环节的AI

1）画面生成：

我们可以利用视频AIGC技术进行画面生成，从而直接生成微短剧的画面内容。例如，抖音的AI微短剧《三星堆：未来启示录》、央视频的《中国神话》、《英雄》、《奇幻专卖店》等微短剧，都是直接采用AIGC技术生成画面的。

然而，这些实例也证明，目前的视频AIGC技术尚未成熟，尚不适合完全依赖于其进行内容的直接生产。然而，对于一些难以取景的画面，AIGC仍然可以发挥作用，尤其是在科幻类场景中。使用传统方式制作这些场景可能成本较高，因此，采用AIGC生成画面无疑是一个“高性价比”的选择。

2）拍摄管理助手：

拍摄实际上是一项复杂的项目管理工作，涉及角色、场地、设备等内容的选择和档期安排。如果有一个中介平台能够结合制作方的需求和时间规划，对角色、场地、设备等进行合理分配，将大大节省对接成本。

当前这一设想的实施需要依赖于足够庞大的供应链和需求量。如果市场规模不足，这一构想可能会变得不切实际。

3. 后期剪辑

1）素材预审核：

在拍摄环节，我们积累了庞大的原始素材库。这些素材中可能包含违规内容（如色情、暴力、政治敏感、侵权等），或者质量不符合要求的内容（如画面模糊、抖动、剧本外内容等）。如果依靠人工逐一审核，将极大耗费人力资源。

因此，我们可以结合AI技术，让AI快速扫描并分析视频内容进行初步筛选。随后，由人工进行补充审核，从而最大化审核效率。

2）素材分类 + 预剪辑：

如前所述，利用视频分析AI，我们能够深入分析视频内容并对素材进行标记和分类。例如，可以按场景分类（如城市背景、森林背景、室内场景），按角色分类（如A角色、B角色的出镜片段），或按剧本桥段分类（结合音频内容匹配对应的剧本片段）。

通过素材分类标签，我们能够在需要时快速找到指定的素材，避免在寻找素材时浪费时间。

基于素材分类能力，我们还可以提供AI预剪辑技术。结合已有的剧本和分镜稿，AI可以从素材库中提取与之相似的视频内容，以供后期使用，从而节省寻找素材的时间。如果AI匹配的准确度足够高，还可以生成成品demo，进一步节省人力成本，甚至后期人员只需进行小幅度修改即可。

当然，这一切的前提是“视频分析AI”具有足够的准确度。若准确度较低，则需要人工额外弥补AI的不足，反而无法发挥节省人力的作用。

3）素材处理：

在后期剪辑中，AI可以对视频、音频等内容进行处理，辅助剪辑团队完成剪辑工作，这正是AI剪辑工具的应用。

在这一环节中，常见的能力包括：

• 视频处理类：抠图、转绘、拆条、特效、翻译、增强画质、改善光线等。
• 音频处理类：音乐生成、音效生成、AI配音等。

这些能力大多分散在各大AI工具平台，不同平台提供的功能也参差不齐。

图中为某AI导航网站的视频类工具汇集

当然，也有如剪映这样的剪辑工具，聚合了多种能力，为剪辑工作场景提供更贴近的支持。

4. 上线投放

1）终审辅助：

在剪辑成片后，我们可以利用AI进行初步审查，以辅助风险识别（如色情、暴力、政治敏感、侵权等）。同时，AI也能帮助我们识别剪辑中可能出现的纰漏，例如话音不同步、画面丢失、字幕错误等，从而有效节省人力审核的时间成本。

2）用户反馈分析：

成片正式上线后，我们将收到来自各种渠道的用户反馈。我们需要从这些反馈中提炼出有价值的信息，并整理成对作品运营和后续制作有帮助的内容。因此，我们可以使用AI来帮助我们从庞大的信息中进行提炼，把1000份反馈浓缩成100份，甚至10份，提高提炼有价值信息的效率。

3）推广素材：

微短剧的获客极其依赖于广告平台的“投流”，而投流需要制作买量素材。因此，AI可以在这一环节辅助生成推广素材。

素材制作主要有两个关键环节。其一是脚本。我们可以利用AI将原剧本与广告卖点关键词结合，批量生成广告脚本。或者，我们可以提供一些外部广告的参考，通过与广告卖点关键词结合，让AI批量产出广告脚本。这一步主要依赖于大语言模型，我们需要调优提示词，以确保AI能够生成符合要求的内容。

另一个环节是视频剪辑。在这方面，我们可以利用AI剪辑工具辅助生产，或者借助前面提到的“素材分类 + 预剪辑”能力，实现“AI混剪”功能。基于广告脚本，AI可以辅助匹配视频片段，生成混剪视频，最终由人工进行审核，从而大大节省人力成本。

4）海外分发：

之前看到一些公司尝试将国内微短剧进行海外化，包括配音、字幕和人脸等方面的调整，以便投放到海外市场。然而，这些尝试的效果往往不尽如人意，其本质原因在于，AI只对表层进行改造，而未能深入到内容的核心，导致海外用户难以接受。

小结

到此，我能想到的AI在微短剧上的应用就汇总了一遍。

将上述列举的能力与前文提到的AI与人合作的三层结构一一对应时，我们会发现，AI在微短剧中的大部分应用能力属于“有一定复杂度”的内容。这就对涉及的AI精准度提出了较高的要求。

这表明，在当前大多数微短剧相关的AI能力尚未发展到较为成熟的阶段时，AI对微短剧行业的赋能是相对有限的，仍需要“让子弹飞一会”。

然而，我相信，AI对微短剧行业的赋能必然会朝着这些方向发展。至于哪个方向会首先取得进展，主要取决于技术能力实现的成本与功能场景价值之间的权衡。

我们可以将这些能力按照价值和成本的“高、中、低”划分到九宫格中，从而辅助我们进行未来的展望和预测。

• 成本低意味着，现在当前的AI能力便能基本满足，但需要微调准确度。
• 成本中意味着，还需要一段时间的发展，但前景已经不远。
• 成本高意味着，还需要较长一段时间的发展，但是画面生成这个方向，也已经有不少工具出现了，功能的成型也初见端倪。

因此可以看出，部分功能可能在短期内得以应用，并且随着时间的推移，许多贴合业务工作流的能力将会出现，从而进一步赋能微短剧业务。

根据Similarweb的数据显示，ChatGPT一经推出就引起了巨大轰动，发布大约一年后，该工具的月活跃用户数量达到了惊人的17亿。而排名第二的线上平台为海外知名流媒体平台Netflix，常年所积累得到的月活用户数量却只有15亿。

此外，面对ChatGPT的竞争优势，其他人工智能工具的市场表现也并不甘落后。

数据来源：Similarweb

排名第二的人工智能工具则是微软推出的Bing AI，公司将GPT聊天机器人集成到Bing搜索引擎中，以便为用户提供更优质的体验。排名第三的是Grammarly AI，这是一款实时检查用户所撰写的文本并提供改进建议的工具。

Character.AI排名第四，该工具中拥有超过1800万个AI角色，可与用户进行聊天会话，提供基于AI的独特社交体验。ChatGPT Bard则排在第五位，随后的第六名便是Brainly。后一种人工智能工具让学生用户只需发送作业的图片，并将提供他们当前可能需要的任何帮助。

CourseHero是排名第七的另一个重要工具，它通过让学生提供教科书并让人工智能工具解释他们遇到的任何问题来提供类似类型的帮助。

排名第八的是名为Replit的编程工具，它使程序员可以更轻松地部署Web应用程序，紧随其后的是名为TurnItIn的人工智能检测软件，排名第九。

排在第十名的是Deep AI，这是一种可以根据提示生成图像的图像生成器。

数据来源：FlexOS

纵观ChatGPT等通用人工智能聊天机器人，OpenAI产品接收到这些工具的所有网络流量的76%，其次是Bing AI（16%）、Bard（7%）和Claude（1%）。

此外，截至2024年2月，除去ChatGPT与Bing AI等人工智能工具，目前流行的人工智能工具分类与占比如下：写作与编辑类（23%）、社交与角色扮演类（17%）、教育类（16%）、搜索类（12%）、图像生成类（11%）与其他（20%）。

数据来源：FlexOS

截至2024年1月份的一项调研结果显示，人工智能工具按照分类不同获得的流量比例也不同：角色类人工智能工具流量占比为89%，其次为聊天类（5%）。

数据来源：FlexOS

数据图源：Datawrapper

编译：刘志伟

来源：雨果跨境编辑部

你是否曾经对chatGPT等AI工具生成的内容感到绝望，远远达不到你的要求？你是否会觉得chatGPT某些时候，还不如搜索引擎好用？

发生这种情况的原因，从底层逻辑上看是因为：想要从ChatGPT等AI创作工具获得高质量的输出，在很大程度上取决于提示词的质量。

说句不好听的，你吐给它一段垃圾内容，它也会返回给你一段垃圾。

问题通常不在于人工智能本身，而在于所提供输入的局限性和模糊性。

不要期望人工智能为你思考，你应该是思考并引导人工智能执行你需要的任务的人。

这意味着，不要期待给 ChatGPT提供一些简短的提示，就产生神奇输出的“不劳而获”的事情发生。

举个例子，ChatGPT 不擅长从 0 开始创作 。 这意味着如果你还在向ChatGPT 提供以下提示：

给我写一篇关于个人成长的文章；

给我写一段产品经理的工作周报。

……

求你了，赶紧打住吧。

当给出这样的提示时，ChatGPT 会强迫自己做出太多推测（你到底想要啥？），以至于它会产生一些糟糕甚至不知所云的输出内容。

所以永远记住：糟糕的提示词=糟糕的结果。

那么，我们应该怎么办？教你五个我自己亲身使用后觉得非常实用的技巧，也可以称之为底层逻辑，争取做到浅显易懂：

1. 真正了解你的需求

很多时候，我们真的向别人，或者向工具表达自己的真实诉求。我们的表达总是会有偏差。

举个例子，某个学员微信问我，如何看待新能源行业。我跟他表达想法之后，他又问我如何看待新能源车企。聊了四五轮之后，我终于知道了，他是想要去面试小鹏的产品岗。

所以就想我们日常沟通的情况一样，你需要知道你想要从 AI 中得到什么，你为什么想要它，以及你想要它如何交付，它才会交付给你想要的东西。

只有达到这种清晰度，才能帮助你创建更好的提示词，提高输出质量。我们必须掌握基础的模板（what，why，how），并开始标准化你需要从AI 获得的所有类型的输出。

2.像对待人一样对待AI

想象一下，你雇用了一名员工，你会不会只给他们一个简短的解释，她就可以完全理解你的需求，所有事情都做得很好？

ChatGPT或任何其他人工智能工具也是一样的。我们应该像与人沟通一样，为AI提供详细的任务清单，解释任务背后的目的，并向AI澄清可能有的任何疑问。

这意味着我不能说： “喂，GPT。给我写一个关于个人成长的自媒体文章。 ”

假如chatGPT具备人的情绪，它看到你的输入大概率会产生如下吐槽：

• 你想叫我给你写多少字啊？你也不说啊！
• 什么写作风格啊？是科普文还是鸡汤文啊？
• 都有哪些分论点啊？你不会叫我替你想吧，太懒了！
• 表达的语气是严肃还是平和？

你总是让人工智能为你做太多决定，但就像人生一样，有些决策必须由你来做。始终使用AI工具来提升你的工作效率的助手，而不是让它替代你。

3.创建约束，避免假设

这是在与AI工具对话过程中，最重要的一步。要获得具体而准确的输出，请为AI提供清晰明确的信息。

当你给出模糊或宽泛的提示时，那你就不能期望 AI 提供精确的结果。

相反，让 AI 确切地知道你想要得到什么：

良好的语境化——你想要什么样的输出？

一个特定的主题——带有要强调的子主题。

一个特定的结构——比如有多少推文、单词……

输出的特定格式——使用什么写作风格，什么语气……

要避免的事情的具体清单——你不想提及的事情。

4.输出特定表达

通常，我们需要向ChatGPT等AI工具表达，我们希望它应该如何表现，以及它应该使用什么样的表达方式。

[ 指定想要的写作方式]

prompt：如果我提出的概念是技术、经济、哲学、商业等专业领域，你务必要给我提供一些更多的背景知识、相关概念、推荐书籍，以便于让我的理解更加全面。

如果你不想让 ChatGPT 提及某些内容，请告知它。比如我不希望它使用复杂的词汇。

[告诉 ChatGPT 避免使用复杂的语言]

prompt：我将在后续的提问中，向你发送一些概念或者问题。请你把我当做一个充满好奇心的十岁小孩子，尽最大可能用通俗方式向我解释我提出的问题或者概念。

5.不断迭代，持续优化

如果AI当下生成不正确的输出，可能是因为你当下的输入有问题。

也许下一次你就会找到正确的输出方式，请不要害怕多次修改提示。

“机器学习和训练算法就像是在向一台无知的孩子灌输知识，只有通过不断耐心的教导，他们才能变成智慧的大师。” – Andrew Ng

“不要指望一蹴而就，训练算法是一个漫长而挑战性的过程，需要持之以恒和不断调整的勇气。” – Pedro Domingos

“训练算法如同探索未知的领域，每次迭代都是一次冒险。只有坚持不懈地投入时间和精力，才能获得突破和创新。” – Yann LeCun

不要认为我们支付了ChatGPT Plus的会员服务，就可以不用去思考，不用去迭代我们的知识与认知。

事实是我们思考，ChatGPT来执行。chatGPT在不断迭代，我们的思维方式与表达方法也要持续进行复盘、反思与提升。

为了充分利用 ChatGPT和类似工具，我们就必须改进我们和它的互动方法，成为引导AI执行的思考者。

遵循以上5条底层逻辑后你会发现， AI生成的内容其实还不错，庆幸的是你的认知能力与思考框架也在不断提高。

让我们一起踏上这条未知又充满期待的AI创作之路吧。

“你不能将前面的点与后面的点连接起来，直到你回头看时才会形成一条线索。在探索未知领域时，我们必须有耐心，并信任自己的直觉。”

– 乔布斯（Steve Jobs）

作者：穆宁

来源公众号：产品思维模型（ID：muningtalk）

未来的世界，是 AI 渗透到各行各业的时代。AI 浪潮席卷全球，AI 正在重构这个世界，现在市面上人工智能应用程序或者 app 数不胜数。本文将为各位打工人谋求福利，探索职场必备神器，一键生成音频、视频及文本等。本文来自编译，希望能对你有所启示。

人工智能可能是目前科技领域最热门的事情了，但我们作为普通人可以使用哪些最好的人工智能工具来提高生产力、改进写作和生成包括音频和视频在内的多媒体内容呢？我们探索了人工智能工作的广泛领域，并发现了一些用于创建图像和音视频的最佳人工智能工具，能够帮助你在短时间内创建高质量的社交媒体平台图像和网络音视频。

人工智能图像生成器

• 如何将文本生成AI图像：Stable Diffusion 作为一款高性能模型，它生成的图像质量更高、运行速度更快、消耗的资源以及内存占用更小，是 AI 图像生成领域的里程碑式产品。它通过文本提示创建图像，通常会产生很有趣的结果。
• AI 图像工具聚合器：Nightcafe 是一个在线 AI 图像生成器，它允许用户使用几种不同的 AI 图像生成器，包括 Stable Diffusion, DALL-E 等。用户还可以应用一系列的风格，所以体验很容易上手。
• AI 图像工具编辑器：AI 图像生成器很少能一次性生成完美的结果。相反，它是一个进化的过程，在这个优化过程中不断完善有效的东西，去除无效的东西。Image.ai 会反复循环这一过程，创建一张又一张新的图像，直到用户满意为止。
• AI 图像扩展：你是否曾经希望“蒙娜丽莎”的图像能够再大一点？图像生成器 DALL-E 可以处理这个问题，它的外画功能（outpainting feature）可以使用人工智能来扩展图像的边缘。
• 使用生成式 AI 编辑图像：如果你想看看你的房子在《最后生还者》（the Last of Us）片场的样子，Photoleap 可以帮你。这款仅限 ios 应用程序使用的 AI 工具可以为你的图像增添上专业的布光以及滤镜，以达成更好的整体效果，比如一键将图像加上世界末日、幻想卡通或任何其他场景类型的滤镜，效果很逼真。
• 删除和替换图像中的某些内容：Runway Research 提供了一系列他们称之为魔术工具的人工智能视频工具（Magic Tools），这些工具使用机器学习方式处理图像，利用机器学习模型来转换各种任务上的图像。我最喜欢的是“擦除和替换”，它可以使用“人工智能替换”将一个图像中的对象替换成另外一个对象。
• 电子猫：每个人都知道互联网上到处都是关于猫的图片、视频等，所以 AI cat creator 的存在也就不足为奇了。同一个网站还可以创建人工智能生成的马、艺术作品和人等。

AI 视频工具

• 使用 AI 为视频添加文本：将视频上传到 Nova AI，它将自动为视频添加标题、分类和标签。不过，Nova AI 在音乐方面很有自己的想法：我上传了一段莱昂纳德·科恩（Leonard Cohen）的现场视频，它会为视频配上“让我们不要谈论爱或改变”，“让我们做一些我们做不到的聪明事情。”等副标题，虽然这些并不是莱昂纳德的原意，但它们也有着属于自己的诗意。
• 将文本转化为视频的 AI：Meta 新推出的 Make-A-Video 工具几乎可以从任何文本中创建视频，根据给定的文本内容生成视频，被称为“用嘴做视频”。它目前还处于有限的测试阶段，但很快就会有公开版本。
• 专为营销而生的 AI 视频生成器：Synthesia.io 使用计算机生成的虚拟形象，在几分钟内即可从文本中创建 pitch videos 视频。有一个免费的演示展示了：输入文本，它会在几分钟内输出一个完整的视频。它利用 AI 算法快速创建个性化、专业化的视频。完整版每月收费 30 美元，你可以使用多达 85 种 AI 功能中的任意组合来制作更长的视频，如入门视频、教育视频或营销视频等。
• 人工智能视频编辑器：除了替换图像中的内容外，Runway Research 的 Magic Tools 还可以删除视频中的内容，标记要删除的对象，接着 AI 会逐帧跟踪并删除。而另一个神奇的工具可以做相反的事情，即自动删除背景，并用人工智能生成的背景替换它。两者都需要一些调整才能获得最佳结果，但只要有耐心，它们就能产生出色的视频效果。

探索人工智能的工作原理

• 询问人工智能问题：OpenAI 的 ChatGPT 是最著名的对话式人工智能系统，也是本文中许多工具的基础技术。这是一个了不起的系统，可以创造出令人信服的模仿以及与真人交谈的效果。
• 探索神经网络：神经网络是人工智能的基本工具之一，是让 AI 学习东西的算法。谷歌研究公司的这项引人入胜的在线实验展示了他们是如何将用户带入神经网络（online experiment from Google Research），以展示它是如何识别网络摄像头视频中的对象的。
• 与人工智能辩论：IBM 是人工智能研究领域的一大巨头，由 IBM 独家赞助推出了 That’s Debatable 系列辩论节目。这个节目就当前时事热点话题组织观众展开辩论，并充分利用沃森（Watson）先进的 AI 分析技术对辩论观点进行分析，然后将分析结果提炼成最后的总结演讲稿。该节目支持用户发表自己的意见观点，利用关键要点分析(Key Point Analysis)这项全新功能来分析他们是代表正反还是反方。
• 使用人工智能来检测人工智能编写的文本：如果人工智能可以写出听起来像真人写的文本，那么人们怎么能确定这些文字是由人而不是人工智能写的呢？Open AI 创建了 AI 文本分类器（AI Text Classifier），这种 AI 工具可以推断出一段文本是由人工智能写的还是人写的。我在这篇文章上尝试过，它告诉我说“分类器认为该文本不太可能是人工智能生成的。”这让我松了一口气。

AI 音频工具

• 像弗雷迪·墨丘利（Freddie Mercury）一样唱歌：来自 Queen 和 YouTube 的 FreddieMeter 有助于引导你内心的弗雷迪，让你离歌星只有一步之遥。
• AI 音乐生成器：Soundraw 可以在几秒钟内创建多个音乐片段。你可以任意选择一种情绪、一种流派和一个主题，人工智能系统会创造 15 个音乐短片供你选择。
• 创建人工智能画外音：人工语音是人工智能最早的应用之一，目前备受欢迎的应用是 Murf。这项先进的服务可以从 120 种声音和 20 种语言的文本中创建出非常自然的语音。最新的功能非常有趣，叫做语音克隆，该服务将尝试克隆人类的声音。
• 大声朗读文本：NaturalReader 是另一款画外音服务，但它有一个不同之处：该应用会截取智能手机上的照片，提取出文本，然后从数百种语音中选择一种大声朗读出来。他们的个人阅读器应用程序还可以阅读电子书、pdf 文件、截图和许多其他文本来源。
• 使用人工智能清理杂乱音频的背景声音：录下自己说话的声音，你会发现背景有各种嘈杂的声音，比如语气词嗯，啊，或者无意识的吧唧嘴。Cleanvoice.ai 可以将这些内容从音频中删除，只留下重要的内容。
• 用人工智能创建假播客：埃里克·博尔戈斯（Eric Borgos）想要展示如何使用人工智能来创建假内容，所以他创建了一个人工智能生成的假播客。甚至连主持人的照片都是假的，这些都可由 Bored Humans fake people 网站生成。

译者：Araon_

抓住趋势，提升效率。

随着ChatGPT的火爆，人工智能在现实的应用场景越来越多，引起了人们对人工智能的重视和探讨。

然而，除了ChatGPT，还有很多AI工具也可以帮助我们提高效率。作为私域运营，也该顺应潮流趋势，更好地利用这些AI工具，提高生产力，解放双手和思维。

ChatGPT风靡全球，人人可用！