无线钱途动起来

淘宝网副总裁邱昌恒

观点1:
移动电子商务在未来两年之内将会有一个巨大的爆发,整体市场相当广阔,这个市场不缺商品、不缺卖家,移动电子商务最多在三年内就可以赶超传统电子商务十年的积累。
观点2:
移动电子商务领域里将有很多的创业机会,一方面当然可以从纯粹的电子商务领域去做起,另一方面,还有一个巨大的机会,就是开放的淘宝无线平台,在这个开放的平台上,我们只是其中的一支创业团队,还需要无数的创业团队,去做非常垂直的细分领域。
观点3:
首先,淘宝无线开放平台会把注意力集中在底层的东西,比如移动支付、移动交易流程、基于不同手机操作系统上的组件等,这些将提供给第三方开发者;第二,我们拥有丰富的平台输血或给平台提供盈利的机制,比如淘客,直通车等;第三,我们将与厂商、运营商、电子商城合作,给所有第三方应用的产品提供服务和好的推广渠道。

艾瑞首席分析师曹军波

观点1:
电子商务是目前以及未来五年时间里,互联网产业发展的核心推动力,去年网络零售的市场规模将近5000亿人民币,在社会消费品零售总额占据的比例超过3%,未来几年时间还会以每年超过70%的增速进一步发展。
观点2:
目前移动电子商务交易规模占总体的比例还不到1%,但是增长的速度却超过100%的幅度,仅淘宝一家,他们在移动电子商务上的交易规模今年将会突破10个亿,另外凡客的移动订单在其交易规模中占据的比例也超过5%,所以整体来说,移动电子商务的发展趋势非常值得看好。
观点3:
开发者还是需要为自己找对方向,研发的应用最好可以为移动电子商务订单的生成创造更多的机会,这就要求应用在用户行为定向、用户需求匹配以及特定用户聚合等多个方面有自己的特点。

长城会副秘书长薄益群

观点1:
2010年中国网上零售市场交易规模占社会商品零售总额的3%,而2009年韩国的这一比例是6%,因此与电子商务发达的国家相比,中国的发展潜力相当大。社会诚信度和物流是电子商务的两大瓶颈,其中诚信度需要行业内外的整个社会共同努力才能完善,而物流现在已经有比较好的进步,只是在细节方面还要进一步加强。
观点2:
预计未来两年内,移动电子商务在中国将出现爆发式增长,电子商务在传统企业中的渗透速度不断地加快,未来电子商务移动化也会是大势所趋。范畴不仅包括有形的产品,还包括服务、手机软件这样的信息产品及知识产品。
观点3:
第三方开发者机会还是相当丰富的,比如针对电子商务企业的管理工具、针对移动电子商务海量数据的分析挖掘、与社交相结合的应用、与位置相结合的应用等,都是第三方开发者可以进一步深入挖掘的领域。
1.手机店铺魔盒--手机店铺批量制作工具

  手机店铺魔盒是基于淘宝平台的一站式手机应用服务,店家可在线制作自家店铺的手机软件。操作简捷,快速生成,手机系统多平台覆盖。设置各种特色频道,方便客户多角度了解店铺商品和动态,帮助店家免费打造个性化手机旺铺。

2.个信--购物消息即时通知

  个信是一款跨网络的免费短信软件,与好友免费互发无限短信,彩信。当双方都是个信用户时,不只需要支付微乎其微的流量费,就可以享受免费的无限交流体验。无论移动、联通、电信的手机用户都能同等使用,因为采用移动互联网技术,使个信用户间跨国短信免费,省去了高昂国际短信资费。

3.墨迹天气

  墨迹天气是运行在Symbian和Android 上的一款免费天气信息查询软件。兼容了Symbian S60 2nd 3rd 5th以及Android几乎全系列手机。并根据国人对天气信息的查询习惯,结合S60手机操作和显示特点进行设计优化。

移动电子商务钱景无限

  机会永远是给那些有准备的人,在如今的移动电子商务领域里,同样也是如此。作为一个新兴的市场,移动电子商务现在还处于起步的阶段,对于开发者来们说,这样的一个市场虽然还需要进一步的挖掘,但是也意味着非常丰富的机会,可以供他们选择并且发挥。可以看到大部分的行业人士对于移动电子商务的前景也都抱着乐观的态度,相信在这样的大环境下,移动电子商务领域将会是开发者们的另一片天地,投身其中将会给开发者带来不可估量的无限钱景。

盈利点1:分成模式

  通过开发者的应用为平台实现成交的交易中,开发者可以获取一定比例的利润分成,从而实现借助应用得到盈利的目的。

盈利点2:广告模式

  以开发者的应用为平台,向众多商户提供相应并且合理的广告空间,可以让商户的产品以及服务更多地出现在消费者面前。

盈利点3:付费模式

  开发者的应用主要是给用户提供服务平台,用户可以借助应用实现自己所需要的各种功能,当然,付费是开发者盈利的来源。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
<think>好的,用户想知道如何用AI或软件制作动态老照片,也就是让静态的老照片动起来,生成动画效果。首先我需要整理已有的信息,看看之前提供的引用内容里有哪些工具和方法可以推荐。 根据引用[2]提到的文途AI图生视频,这是一个小程序,能够修复低画质图片并转换为动态视频,应该是个不错的选择。用户可能需要先修复照片,再生成动态效果,所以可能需要分步骤操作。 然后引用[3]里提到了老旧照片修复的在线工具,可能需要在生成动态之前先修复照片的清晰度,比如去除划痕、增强分辨率。这时候可以推荐用户先用类似的老照片修复工具处理图片,然后再用动态生成工具。 用户的问题可能涉及两个步骤:修复和动画制作。需要分别介绍工具和方法。例如,先使用文途AI或者引用[3]提到的在线工具修复照片,再使用动态生成功能让照片动起来。 另外,用户可能对具体的操作步骤不太清楚,需要给出详细的步骤说明,比如上传图片、选择效果、调整参数等。还要考虑不同工具的易用性,特别是对于非专业用户,推荐一些简单的小程序或在线工具会更合适。 可能还需要提到一些其他工具,比如MyHeritage的Deep Nostalgia,这是一个比较知名的让老照片动起来的工具,用户上传照片后可以自动生成眨眼、微笑等动作。虽然引用里没提到,但作为补充信息可能会有帮助。 同时,要提醒用户注意版权问题,确保处理的照片没有版权争议。另外,不同工具的输出效果可能有所不同,建议用户多尝试几个工具,选择最满意的结果。 总结一下,回答的结构应该是先介绍修复工具,再介绍动态生成工具,分步骤说明使用方法,并推荐几个不同的选项,让用户可以根据需求选择。还要包含注意事项和小技巧,帮助用户获得更好的效果。</think>以下是使用AI或软件将老照片制作成动态效果的详细方法和工具推荐: ### 一、老照片修复阶段 1. **文途AI图生视频**(小程序) - 操作步骤:上传照片→选择"高清修复"→自动生成4K画质→进入"图生视频"功能添加动态效果 - 特点:支持添加自然的面部微表情(眨眼/微笑)和背景动态效果[^2] 2. **在线修复工具** - 访问地址:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42357472/article/details/138115699 - 功能:去除划痕/噪点、色彩还原、分辨率提升 - 处理时间:约3-5分钟/张[^3] ### 二、动态效果制作 1. **关键帧动画法** ```python # 使用OpenCV创建简单动画示例 import cv2 img = cv2.imread('restored_photo.jpg') for angle in range(0, 360, 5): M = cv2.getRotationMatrix2D((img.shape[1]/2, img.shape[0]/2), angle, 1) rotated = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0])) cv2.imshow('Animation', rotated) cv2.waitKey(50) ``` 2. **AI驱动工具推荐** - **Deep Nostalgia**(MyHeritage) - 效果:自动生成3D头部运动 - 限制:免费账户每月10次处理 - **D-ID** - 特色:语音口型同步技术 - 输出:可直接生成带语音的视频 ### 三、进阶技巧 1. **多图层处理**:使用Photoshop分离背景/人物,分别添加动态 2. **参数优化**:在AI工具中调整「运动幅度」(建议30-60)和「动画时长」(推荐3-5秒) 3. **格式转换**:最终输出建议使用MP4(H.264)格式,比特率不低于5Mbps
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