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在人工智慧中再利用涉及將現有的人工智慧模型、演算法或系統適應於與其原始預期用途不同的任務或領域。這使得能夠利用預先訓練的模型的知識和能力更有效地解決新問題,減少開發人工智慧解決方案所需的時間和資源。
核心功能
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價格
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如何使用
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Kapwing | 視頻編輯器 |
免費 $0 訪問所有工具。有限的導出和存儲
| Kapwing簡化了您團隊的視頻創作過程並將其集中在一個內容主體上。使用AI工具和模板自動消除繁瑣的任務,保持項目狀態的最新,並提供內部反饋。 |
Opus Clip | 生成式AI視頻工具 | 使用 Opus Clip 非常簡單。用戶可以在網站上免費註冊,而無需提供任何信用卡信息。註冊後,他們可以將長視頻上傳到平台上。Opus Clip 的人工智能算法會分析視頻並從內容中自動生成多個病毒視頻片段。然後用戶可以下載並分享這些片段到各種社交媒體平台上,以增強他們在社交媒體上的存在感。 | |
Fliki | 通過添加文章的URL將博客文章轉換為視頻,讓Fliki對內容進行摘要,找到合適的視覺元素,並創建一個具有逼真語音和品牌字幕的視頻。 | 要使用Fliki,只需添加您的博客文章的URL即可。Fliki的AI技術將對內容進行摘要,選擇合適的視覺元素,並使用您首選的AI語音和品牌字幕創建一個視頻。此外,Fliki還提供了自定義字幕的功能,您可以使用品牌的顏色和字體選項來自定義字幕。用戶還可以利用Fliki的文字轉語音功能,使用超過1900種語音的75種不同語言將任何書面文字轉換為自然聲音的音頻。 | |
AutoShorts.ai | 自动视频创建 | 1. 提供一个主题。2. AI创建独特的无面视频。3. 每天将视频发布到TikTok。 | |
vidyo.ai | CutMagic:輕松處理和編輯多攝像機和複雜視頻。 | 使用vidyo.ai,按照以下步驟進行: 1. 從您的計算機上傳視頻或提供YouTube鏈接。 2. 設置您的平台、格式和模板偏好設置。 3. 使用AI字幕、視頻調整大小、視頻剪裁等功能自定義您的視頻。 4. 獲取已定制的即時短視頻,隨時分享到社交媒體平台上。 | |
aicut | 利用人工智慧將文字轉成影片 |
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| 在幾分鐘內從任何文字生成熱門的短片內容,並直接發布到 Tiktok、Youtube、Instagram,無需任何編輯。 |
SendShort | 立即创建病毒式短视频 |
字幕专业版 每月100个带字幕的短视频。视频大小限制:200 MB。完全可编辑的字幕。创建自己的模板。1080p渲染质量。导入音乐和音效。插图:将场景嵌入您的视频中
| 步骤 1:导入短或长视频 步骤 2:编辑和裁剪 步骤 3:计划和管理社交媒体 |
Wondercraft AI | 將文本轉換為音頻的生成AI聲音 | 使用Wondercraft AI的方法:1. 登錄或註冊一個Wondercraft AI帳戶。 2. 選擇您所需的用例,例如企業,新聞通訊,出版商,內部播客,教育者或播客工作室。 3. 提供您的現有內容,例如博客文章,筆記,錄音或文章。 4. 通過選擇AI聲音或克隆您自己的聲音自訂播客。 5. Wondercraft將生成播客腳本,節目說明和如果需要還提供視頻內容和翻譯。 6. 直接在Spotify和Apple Podcasts等熱門播客平台上發布。 7. 在社交媒體上共享您的播客,或在您的網站上嵌入它。 | |
Nuelink - Social Media Scheduling and Automation Tool | 社交媒體排程 |
標准版
| 要使用Nuelink,用戶可以申請14天的免費試用並探索其功能。他們可以使用平台的預製貼文庫,在幾分鐘內安排數月的社交媒體內容。Nuelink還提供自動化功能,允許用戶從他們的博客、電子商務商店、播客、YouTube頻道等地導入和分享內容。用戶可以將他們的社交媒體帖子分組並為每個分組設定時間表。此外,Nuelink提供詳細的分析數據,幫助用戶追踪其社交媒體表現和參與度。 |
AIundetect | 免費不可檢測的AI內容重寫 與主要AI內容檢測器集成 AI轉換為人工文本 使用所有主要AI檢測器的單次使用 精進專有不可檢測的AI重寫算法 |
基本計劃 $7.99/月 每天15次AI內容檢測。每月重寫1萬字。先進的反檢測算法。全年無休的客戶服務支持。被所有AI檢測器檢測不出。
| 使用我們的AI檢測器工具評估你的AI寫作內容。如果內容未能通過AI檢測,你可以選擇“人化”進行人工重寫,以確保繞過AI檢測器。 |
醫療保健:將醫學影像模型再利用於罕見疾病診斷。
金融:調整詐騙檢測模型以識別洗錢模式。
機器人技術:將機器人操作模型再利用於新物體或環境。
教育:調整語言模型以進行自動化作文評分或輔導系統。
用戶通常發現再利用人工智慧模型是快速高效解決新問題的有效方法。許多用戶讚賞相對於開發時間和成本的減少,以及利用從相關任務中學習的知識的能力。然而,一些用戶警告說,再利用的模型在新任務上可能不總是表現最佳,特別是如果原始和目標領域非常不同。建議進行仔細評估和微調,以確保獲得最佳結果。
用戶微調預先訓練的語言模型以對產品評論進行情感分析。
藝術家使用再利用的圖像分類模型自動對其藝術品進行分類和標記。
研究人員適應預先訓練的物體檢測模型來識別生態調查中特定的植物物種。
為了再利用人工智慧模型,首先要確定一個合適的預先訓練模型,該模型已經在與目標問題相似的任務或領域上進行過訓練。接下來,使用特定於新任務的較小數據集修改模型架構或微調其參數。評估再利用模型的表現,根據需要對微調過程進行迭代。最後,部署再利用模型以在目標應用中使用。
與從頭開始訓練相比,減少開發時間和成本。
通過利用從相關任務中獲得的知識來提高性能。
能夠解決具有有限特定領域數據的問題。
提高人工智慧系統的靈活性和適應性。