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2026年最好的31个generative ai use cases工具

CeliaChatGPT in Whatsapp, Aire, Plugger AI, Opus, A.I. Cover Letter, GPTForMe, GenExpert, Orca, PromptPedia, Basher 是最好的付费/免费 generative ai use cases tools.

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什么是generative ai use cases?

生成式人工智能的用例指的是生成式人工智能技术(如深度学习模型)可以用于创作新的、原创内容或解决方案的各种应用和场景。这些用例遍布不同的行业和领域,展示了生成式人工智能在解决复杂问题和增强创造力方面的多样性和潜力。

最好的前10个AI generative ai use cases工具有哪些?

核心功能
价格
如何使用

guidde

AI驱动的视频文档创建
屏幕和视频捕捉
自动生成逐步描述
AI生成的语音解说
轻松分享和嵌入

使用浏览器扩展或桌面应用程序捕捉您的工作流程。guidde会自动生成工作流程的逐步描述,添加语音解说,并允许您像专业人士一样设计。通过链接分享您的guidde或嵌入其中。

Lexica

AI图像搜索
AI图像生成

用户可以通过搜索现有图像或使用文本提示生成新图像来开始。该平台提供查看历史记录、点赞图像和管理账户的选项。

Opus

基于 AI 的文本转视频生成
场景、资产、角色、对话和视觉特效的计算生产
故事自然语言处理技术,用于从任何英语文学风格中提取特征
灯光、相机控制、地形生成
类人角色创作与动画

用户可以输入文本,Opus 的技术将这些文字转化为动态图像,生成视频。该平台提供剧本写作、前期制作、选角、视频编辑、上色和音乐创作等功能。

PromptLayer

提示管理
提示评估
LLM可观察性
团队协作
提示版本控制
提示A/B测试
提示注册
历史回测
回归测试
使用监控
无代码提示编辑器

PromptLayer充当您的代码与OpenAI API之间的中间件。将PromptLayer集成到您的工作流程中以记录、管理和评估您的提示。使用仪表盘进行可视化编辑、A/B测试和部署提示。与团队成员协作并监控AI代理性能。

Astria

AI 图像生成
Dreambooth API
微调 (Flux, SD1.5, SDXL)
生成滤镜
模型库
开发者 API

Flux 训练 $1.50 每次微调 - 每 300 步 $1.50 - 1200 有效步。步数是按比例计算的。Flux 定价适用于 1MP 1024x1024 图像。更大图像按比例计算。
8 张图像 $0.23 / 提示 提示是与微调模型一起使用的文本,用于生成一组图像。每个提示默认生成 8 张图像。
Flux 的虚拟试穿 8.0 分
超分辨率或面部校正 $0.0125
提示遮罩 1.0 分
去除背景 1.0 分/图像
扩展模型存储 $0.50 每模型每月 模型自变得可用之日起保存 30 天。

用户可以训练模型,使用开源的 AI 头像启动器,或者利用 Imagine 应用。该平台为开发者提供 API,将微调、批量提示、图像提升和面部校正集成到他们的应用中。用户还可以探索模型库,并按照微调和 API 使用指南进行操作。

Creators AI

AI 工具
AI 的实际案例
AI 新闻
Substack 通讯格式

每周摘要主广告 $300 电子邮件顶部,顶部的 Logo,400 字符的文本 + 图片
AI 工具特征 $150 电子邮件中下部,50 字符,一个链接
AI 工具评测或 AI 教程帖子 单独协商 完整帖子,300-2000 字,最多 20 个链接和最多 8 个媒体内容(图片/gif/视频)

订阅 Creators AI 的 Substack 通讯,以便直接在邮箱中接收 AI 见解、工具和指南。您还可以通过 Substack 网站访问以往的版本和内容。

88stacks

AI 图像生成
稳定扩散提示生成器
社交媒体规划工具
多种语言的图像生成器

使用 88stacks 时,只需将您的创意输入到 AI 图像生成器中,平台会根据您的输入生成图像。您还可以使用稳定扩散提示生成器以获得更精细的结果,以及社交媒体规划工具来安排您的内容。

GetBotAI

由GPT-4、Claude、Gemini等支持的AI聊天助手
适用于Chrome和VS Code的AI驱动扩展
使用DALL-E进行图像生成
AI内容检测
YouTube摘要
ChatPDF

银牌 $7.99 / 月 GPT-4o迷你版每天80次聊天查询,GPT-4o每天15次聊天查询,Claude-3-opus每天15次聊天查询,Claude-3.5-haiku每天25次聊天查询,Claude-3.5-sonnet每天15次聊天查询,Claude-3.7-sonnet每天10次聊天查询,Gemini-1.5-flash每天25次聊天查询,Gemini-1.5-pro每天10次聊天查询,每天生成10张图像,每天上传10张图像,每天上传5段音频(最多10MB),每天上传5段视频(最多10MB),每天上传25个文档,无限的OCR,天天摘要5个YouTube视频,每天5次AI抄袭检测,每天5次AI预测,无论高峰期都不会限制请求,优先电子邮件支持,响应时间提升2倍
金牌 $15.99 / 月 GPT-4o迷你版每月7000次聊天查询,GPT-4o每天30次聊天查询,Claude-3-opus每天30次聊天查询,Claude-3.5-haiku每天30次聊天查询,Claude-3.5-sonnet每天50次聊天查询,Claude-3.7-sonnet每天20次聊天查询,Gemini-1.5-flash每天50次聊天查询,Gemini-1.5-pro每天20次聊天查询,每天生成20张图像,每天上传20张图像,每天上传15段音频(最多10MB),每天上传15段视频(最多10MB),每天上传50个文档,无限的OCR,天天摘要15个YouTube视频,每天15次AI抄袭检测,每天15次AI预测,无论高峰期都不会限制请求,优先电子邮件支持,响应时间提升2倍
免费 $0 / 月 GPT-4o迷你版每天10次聊天查询,GPT-4o每天2次聊天查询,Claude-3-opus每天2次聊天查询,Claude-3.5-haiku每天2次聊天查询,Claude-3.5-sonnet每天2次聊天查询,Claude-3.7-sonnet每天1次聊天查询,Gemini-1.5-flash每天2次聊天查询,Gemini-1.5-pro每天2次聊天查询,每天生成1张图像,每天上传1张图像,每天上传1段音频(最多10MB),每天上传1段视频(最多10MB),每天上传1个文档,无限的OCR,天天摘要1个YouTube视频,每天1次AI抄袭检测,每天1次AI预测,高峰期间请求有限制

在Chrome或VS Code中安装GetBotAI扩展。安装后,您可以在浏览任何网站时使用它来阅读、写作、总结和生成AI内容。

GenExpert

增强的ChatGPT用户界面
可定制的GPT模型
文档的AI自动补全功能
提示和系统提示管理
文档聊天功能

要使用GenExpert,您需要设置API密钥。设置完成后,您可以选择角色、选择提示并调整模型设置,以增强您的ChatGPT体验。该平台提供文档聊天、聊天设置以及添加文件夹以便于组织的功能。

Orca

Docker-Compose文件的图形化和直观编辑器
支持导入/导出Docker-Compose格式
Docker-Compose文件的验证器
用于容器编排配置的AI集成

Orca提供了一个图形化和直观的编辑器。您可以导入和导出Docker-Compose文件。它还包括验证器和AI集成,帮助您创建容器编排配置。

最新上架的 generative ai use cases AI 网站

一本探索人工智能在商业中实际应用的书籍。
一个强大且开源的LLM,拥有多种针对特定应用的微调模型。
一本关于高管如何在组织中利用生成式人工智能和 LLM 的指南。

generative ai use cases 的核心功能

内容创作

生成式人工智能可用于创建新的原创内容,如文本、图片、音乐和视频。

数据增强

生成式人工智能可通过创建合成数据来帮助增强现有数据集,在真实世界数据稀缺或昂贵的情况下尤其有用。

设计与原型

生成式人工智能可以在设计过程中根据给定的约束和需求生成新颖的设计、布局或原型。

个性化

生成式人工智能可用于创建个性化内容、推荐或根据个人用户的偏好和行为定制的体验。

generative ai use cases 可以做什么?

营销和广告:生成式人工智能可用于创建个性化广告内容、产品描述和社交媒体帖子。

药物研发:生成式人工智能可以帮助发现具有期望特性的新药物化合物,通过生成具有所需性质的新颖分子结构。

建筑和城市规划:生成式人工智能可以协助创建和优化建筑设计、布局和城市景观,根据各种约束和需求。

教育和培训:生成式人工智能可用于根据学生个体需求和进展创建个性化学习内容、评估和反馀。

generative ai use cases Review

生成式人工智能应用和工具的用户评价普遍积极,许多人赞扬了该技术创造高质量的原创内容的能力以及节省时间和资源的潜力。一些用户指出,生成式人工智能在艺术、音乐和设计等领域取得了令人印象深刻的成果,而其他人则强调了它在数据增强和个性化方面的用处。然而,一些人对滥用的潜力提出了担忧,例如生成虚假内容或深度伪造,以及对生成式人工智能系统的负责任开发和部署的需求。总体而言,用户对生成式人工智能所提供的可能性感到兴奋,并渴望看到这项技术将如何继续发展并影响未来的各个行业。

谁比较适合使用 generative ai use cases?

用户与生成式人工智能驱动的聊天机器人进行交互,根据用户的偏好和过往交互提供个性化回应和推荐。

艺术家使用生成式人工智能工具通过提供高层指导来创作新的独特艺术品,让人工智能生成最终作品。

玩家参与一款使用生成式人工智能来创建程序生成关卡的视频游戏,确保每次游戏都有新鲜体验。

generative ai use cases 是如何工作的?

要实施生成式人工智能用例,可以考虑以下步骤: 1. 定义将应用生成式人工智能的问题或任务。 2. 收集并预处理用于训练生成式人工智能模型的相关数据。 3. 选择适当的生成式人工智能架构,如生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)或基于Transformer的模型。 4. 使用准备好的数据和选择的架构训练生成式人工智能模型。 5. 使用适当的指标和基准评估训练模型的性能。 6. 将训练好的模型部署到所需的应用或平台中,确保适当的集成和可扩展性。 7. 监视并维护已部署的模型,根据新数据或变化的需求进行更新。

generative ai use cases 的优势

使用生成式人工智能可以提高内容创作和设计过程的效率和生产力。

通过减少手动劳动产生新内容或设计的需求,可节省成本。

通过探索人工智能生成的新解决方案和新思想,增强创造力和创新能力。

通过生成个性化内容和体验,提高用户参与度和满意度。

通过在真实数据有限的情况下使用人工智能生成的合成数据,作出更好的决策。

关于 generative ai use cases 的常见问题

什么是生成式人工智能?
常见的生成式人工智能架构有哪些?
生成式人工智能与判别式人工智能有何不同?
生成式人工智能的主要应用包括哪些?
在实施生成式人工智能方面存在哪些挑战?
企业如何受益于采用生成式人工智能?