AI零基础变现实战课，搞定10+变现场景与AIGC必备技能「包完jie」

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AI零基础变现实战课，搞定10+变现场景与AIGC必备技能

xia栽ke呈: lexuecode.com/7378.html

AIGC基础概念

  • PGC：Professional-generated Content，专业生产内容，指由专业的内容生产者或机构制作的内容，例如新闻、电影、游戏等。

  • UGC：User-generated Content，用户生成内容，指由普通用户或消费者制作的内容，例如博客、视频、评论等。

  • GAN：Generative Adversarial Network，生成对抗网络，是一种基于深度学习的生成式模型，它由一个生成器和一个判别器组成，通过相互对抗来提高生成内容的质量和逼真度。

  • NLG：Natural Language Generation，自然语言生成，是一种基于自然语言处理的技术，它可以根据输入的数据或条件生成自然语言文本，例如文章、对话、摘要等。

  • SD：Stable Diffusion，稳定扩散，是一种基于深度学习和强化学习的图像生成平台，它可以根据用户提供的文字提示和风格类型，以及用户对中间结果的反馈，生成独特、高质量和逼真的图像。

入门小知识：

  • AIGC技术可以应用于不同领域和场景，例如游戏开发、艺术创作、广告设计、教育培训等。

  • AIGC技术可以根据不同的输入和输出形式进行分类，例如基于文字输入和输出的AIGC（如OpenAI Codex）、基于图像输入和输出的AIGC（如OpenAI DALL-E）、基于音频输入和输出的AIGC（如Synthesia）等。

  • AIGC技术可以根据不同的生成方式进行分类，例如基于规则或模板的AIGC（如ChatGPT）、基于统计或概率的AIGC（如OpenAI GPT-3）、基于神经网络或深度学习的AIGC（如OpenAI DALL-E）等。

  • AIGC技术可以根据不同的训练数据进行分类，例如基于公开数据集的AIGC（如OpenAI GPT-3）、基于私有数据集的AIGC（如Synthesia）、基于少量数据集或无数据集的AIGC（如OpenAI Codex）等。

AutoDL部署

token获取位置： 控制台 -> 设置 -> 开发者Token

headers = {"Authorization": "token"}

镜像为在AutoDL中创建并保存的自定义镜像，创建和保存可通过autodl.com网页完成。暂不支持从外部导入镜像。使用平台提供的基础公共镜像请看文末附录

POST /api/v1/dev/image/private/list

Body中放置请求参数，参数详情如下：

参数数据类型是否必须备注
page_indexInt是页码
page_sizeInt是每页条目数
offsetInt否查询的起始偏移量

样例：

{
    "page_index": 1,
    "page_size": 10,
}

响应参数：

参数数据类型备注
codeString响应代码，成功时为Success
msgString错误信息，成功时为空
data -> listList<Response对象>

Response对象参数：

参数数据类型备注
idInt镜像ID
image_nameString镜像名称
image_uuidString镜像的UUID

样例：

{
    "code": "Success",
    "msg": ""
    "data": {
        "list": [
            {
                "id": 111,
                "created_at": "2022-01-20T18:34:08+08:00",
                "updated_at": "2022-01-20T18:34:08+08:00",
                "image_uuid": "image-db8346e037",
                "name": "image name",
                "status": "finished",
            }
        ],
        "page_index": 1,
        "page_size": 10,
        "max_page": 1,
        "offset": 0,
    },
}

Python代码

import requests
headers = {
    "Authorization": "您的token",
    "Content-Type": "application/json"
}
url = "/api/v1/dev/image/private/list"
body = {
    "page_index": 1,
    "page_size": 10,
}
response = requests.post(url, json=body, headers=headers)
print(response.content.decode())

ChatGPT+剪映

第一步：使用ChatGPT写一个短视频脚本

第二步：使用剪映一键生成视频

第三步：修改字幕等细节

第四步：发布视频

  1. 使用ChatGPT写一个短视频脚本 前几天我写了一篇“为什么科技越发展，生活越便利，但是我们却越累？”的文章，这次我们就围绕这个主题展开。首先用科学上网的方式将问题抛给ChatGPT。先来看一下ChatGPT的回答。你可以反复提问让ChatGPT给你修改，直至回答满意为止。

  2. 使用剪映一键生成视频

打开剪映，找到“图文成片”按钮，复制ChatGPT的回答，之后点击“生成视频”即可。这边测试整体生成时间不到2分钟。

  1. 修改字幕等细节

生成的视频会包含配乐、字幕，我们可以根据自己的需要去修改相关内容。完成后点击“导出”即可。这里展示一下剪映为我们生成的视频素材，因为时间的关系我也没有做其他的处理，效果上我觉得还是可以的，至少给到我们一个初始的视频框架，依据框架去修改就变得非常简单了。

  1. 发布视频

所有的工作完成后我们就可以直接发布在各类视频平台上了。

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