3月最新！AIGC公司生态地图；开发者实用ChatGPT工具清单；上手必会的SD绘图教程；字幕组全自动化流程大公开 | ShowMeAI日报

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🤖 『光年之外诚邀产品经理加入』古典产品经理的复兴！

光年之外创始人王慧文在社交平台发帖，公布联合创始人团队基本情况，并招募产品经理共创 AGI 时代，并给出了应聘建议：出身互联网产品经理或有 AI 背景，除常规简历外，建议准备对ChatGPT、大模型的技术理解或产品构想，展示在产品方面的履历和知识积累。(🌍即刻 @王慧文)

终于可以真正琢磨用户，而不是抠数据做AB加按钮了！暴风哭泣！

🤖 『Microsoft Loop』AI 云端协作工具，剑指 Notion！

🌍Microsoft Loop 是一款全新的协作应用程序，将强大灵活的画布与便携式组件相结合，可与 Microsoft 365 协同使用，原生支持中文，提供了一种全新的协作方式。

Loop 的 AI 能力自然非常强大。 使用 Copilot 插件获得实时灵感和完善建议(目前仅对小部分用户开放)，以及 Jumpstart workspace 使用 AI 基于标题生成第一版内容，摆脱空白画布的恐惧感。

登录就可以直接体验：https://loop.microsoft.com/learn

🤖 『GitHub Copilot X』太强了！碾压上一代！微软抄了码农家！

🌍GitHub Copilot X 是 GPT-4 加强版的Copilot，由四个产品共同组成：

• GitHub Copilot Chat (边写代码边跟 AI 对话)。在编辑器侧边栏直接获得 GPT-4 的能力，不需要对话框来回切换。
• Copilot for Pull Requests (AI 协助处理 PR)。自动检查代码质量，降低错误发生的可能性。
• Copilot for Docs (智能文档系统)。分析和理解开发者的需求，自动生成基于文档的解答，帮助开发者节省时间。
• Copilot for CLI (让命令行用起来更智能)。提供了一个高度集成的开发体验，可以在终端环境中直接执行 Copilot X 相关的命令，无需离开当前的开发环境。

申请内测：https://github.com/github-copilot/chat_waitlist_signup/join

🤖 『Opera 浏览器』整合了系列 AI 工具，提供沉浸式 AI 体验

🌍Opera 浏览器 宣布集成了系列 AI 工具，支持随处与 ChatGPT 的交互，包括对选中文本的解释、查找和内容生成(比如一条推文)，以及在侧边栏中访问 ChatGPT 和 ChatSonic 的 Web 版本。

介绍与下载与安装指导：https://blogs.opera.com/desktop/2023/03/opera-ai-tools/

🤖 『育碧 Ubioft Ghostwriter』AI 用在了 NPC 身上

🌍育碧今日公开了正在开发的 AI 写作工具 Ubioft Ghostwriter ，基于编剧们输入的角色描述生成 NPC 台词初稿，帮助快捷高效地完成重复性任务，以节省时间提升效率，也能保证 NPC 足够的健谈幽默。

🤖 『Unity』Faster creation, better games

🌍Unity 正在构建一个开放且独特的 AI 生态系统，将 AI 驱动的游戏开发工具交到数百万创作者的手中。很快，他们将能够更快地为全球数十亿用户创建和交付令人惊叹的实时 3D 内容和体验。

申请内测：https://create.unity.com/ai-beta

🤖 『AI Colors』AI 配色工具来了！快速获得一整套配色方案

🌍AI Colors 是一个配色工具，可以根据输入的 Prompt 文字输出一整套配色方案，并支持对当前方案的颜色微调，还可以编辑和导出！再也不担心自己调的配色丑了！

🤖 『colorGPT』识别现实世界的物体颜色

🌍colorGPT 是一款颜色捕获和命名工具。安装工具后，使用手机摄像头对准真实世界的图品，点击就可以生成一个颜色的 hex 值(如上图 #384238)，并且调用 ChatGPT API 为这个颜色取名字(如上图olive green)。

🤖 『字幕翻译自动化流程』使用 AI 自动生成与翻译字幕，字幕组哭了

乃木坂46(以及坂道系)字幕组开源了一套基于 🌍Google Drive + Google Colab + ChatGPT 的日语视频字幕翻译制作流程。借助各种 AI 工具和 Colab 代码平台，让原本繁琐的工作完全实现了自动化，节省了生产成品字幕的时间和精力：

先将视频上传到 Google Drive，然后在 Google Colab 打开 🌍N46Whisper 这个应用并运行代码，加载整个 Whisper 模型，快速完成转录后生成 ass 字幕文件，再借助 ChatGPT 的 API 对字幕进行逐行翻译，最后人工参与一次校对就可以了。

作者说道： 根据我们使用若干视频的测试结果，输出原文字幕的识别准确率可以达到90%以上，这无疑能极大地节省听译及打轴所需的人手和时间。

Whisper 模型有其本身的应用场景限制，例如视频中出现明显的背景音，长时间空白和多人对话，都可能影响识别准确度。AI翻译的质量也还不能尽如人意。

🤖 『立竿见影，直接部署到生产环境』这些 ChatGPT 应用开发者不能错过

跟朋友聊到 ChatGPT 在开发者领域的应用，有哪些可以立竿见影看到效果、直接发布到生产环境使用的：

🧰 生成 Commit log。这是 ChatGPT 的强项，它能够快速理解逻辑和代码，通过 diff 归纳出概要。

开源工具：https://github.com/zurawiki/gptcommit

🧰 生成测试用例。团队内实践下来效果相当好。虽然 Copilot 和 Tabnine 等产品在代码自动补全方面已经表现不错，但相较于 codeium.com 和 cursor.so 这些能够使用自然语言生成代码的体验，还是稍逊一筹。

之所以不生成业务代码，是因为生成业务代码需要理解产品逻辑，而编写单元测试只需理解一个函数。

🧰 生成 API 文档和代码注释。ChatGPT 可以通过阅读代码，理解函数的输入、输出、功能以及用途，然后生成相应的 API 文档和注释。

开源工具：https://github.com/awekrx/AutoDoc-ChatGPT

🧰 生成 SQL。已经看到 PingCAP 发布了相关产品 chat2query，对公司产品、运营等有数据需求但不懂数技术的岗位非常友好。

chat2query：https://www.pingcap.com/chat2query-an-innovative-ai-powered-sql-generator-for-faster-insights/

🧰 自动代码审查和漏洞检测。ChatGPT 可以分析代码中的潜在问题，包括代码风格不一致、程序逻辑错误或安全漏洞等。

这个能力其实在 cursor.so 这个产品中就已经具备了，无需等到提交代码，在本地可以直接让程序先完成一轮 CR。

很多体验做出来都会让人产生 Wow~ 的感觉，利用 ChatGPT 做 toD 方向的建设，确实可以提高开发效率，减少错误，提高代码质量，对公司和开发者还是具有很大价值的。

来源 🌍微博 @Barret李靖

🤖 『3月最新版！生成式AI公司生态地图』Generative AI companies with $5MM raised (as of March 2023)

根据 Pitchbook 的数据，🌍作者 Kelvin Mu 绘制了这张融资金额超过500万美元的生成式 AI 公司地图。地图中所有公司的总融资额为 170 亿美元，但是鉴于 OpenAI 及多家公司没有披露全部的融资金额，并且没有将芯片公司列进来，这个数据显然是低于真实值的。

实际金额估计为 2 - 3倍。

🤖 『手把手 Colab 部署 Stable Diffusion』无需显卡的 AI 绘图

如果你没有好显卡，或者使用的是 Mac 电脑，之前羡慕别人可以在电脑上使用 AI 生成各种类似上述人像图片，这期就手把手教你通过谷歌的 Colab 拥有自己的专属 AI 绘图助手。

绘图消耗的计算成本相对于自己装机或者购买显卡来说超级低，适合新入门尝鲜。

• 首先，访问一键部署脚本。跳转谷歌 🌍Colab，并运行脚本中的第1步。
• 然后，在第2步中选择 SD 模型处填入 ChilloutMix ，点击运行。
• 接着，设置 LoRA (默认内置选项，或填写他人的 LoRA 模型下载地址)，点击运行。
• 继续，依次点击运行即可后续几步，直到显示绘图环境安装成功。
• 开始绘图，按照作者教程填写 prompt 信息，选择 LoRA 模型，就可以生成图片啦。
• 参数优化，如果觉得默认设置生成的图片分辨率低，可以按照图示调整参数。

大功告成！是不是非常简单！

点击阅读 @提示工程 PromptingEngineering 全文 🌍 (上) 、🌍 (下)

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