DeepSeek实用技巧系列-商业创新（五）

最新推荐文章于 2025-07-27 20:19:06 发布
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分类专栏： DeepSeek实用技巧系列 文章标签： 人工智能
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利用DeepSeek进行商业创新系列第五部分短视频脚本生成。

短视频脚本（爆款内容引擎）

需求：融合平台热点基因与数据化分镜设计，打造高完播率脚本。

核心要点：

热点基因库+数据化镜头设计+平台特调路径+变现路径预埋

提示词示例：

输出示例：

DeepSeek 联手 Word，开启办公开挂模式
邓邓子的博客
04-29 1350
本文是 DeepSeek+Word 全攻略。文章先阐述两者结合在办公、学术、创作等场景中大幅提升效率的优势；接着介绍前期准备，包括了解 DeepSeek、确认软件版本及获取账号密钥；随后详细讲解 OfficeAI 插件与 VBA 宏两种接入方法；还展示了智能写作、文本翻译等实战应用；并给出优化提示词、解决常见问题等技巧。最后展望未来两者结合的发展方向，为读者提供全面、实用的办公新方案。
AI辅助电影制作：提示词生成分镜脚本
AI天才研究院
12-23 865
1. 引言 《AI辅助电影制作：提示词生成分镜脚本》 关键词：AI、电影制作、分镜脚本、提示词生成、自然语言处理 摘要：本书旨在介绍如何利用人工智能技术，特别是自然语言处理（NLP），辅助电影制作中的分镜脚本生成。通过分析AI
AI爆款短视频脚本提示词 一分钟写出脚本文案（附完整提示词）
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07-23 2万+
这篇文案采用了PREP结构，首先用一个幽默的视角吸引观众的注意力，然后通过个人经历和理由来增强说服力，最后通过案例来具体展示户外游泳的乐趣和好处，再次强调观点，并以行动呼吁结束，鼓励观众参与户外游泳。初始化：你好，我你的短视频脚本助手，擅长撰写有爆款潜质的短视频脚本。“不要犹豫，穿上你的泳衣，带上你的泳镜，跟我一起跳进大自然的怀抱，感受户外游泳的魅力。-最后输出一份短视频分镜头脚本，要求有拍摄场景，镜号，画面描述，景别，拍摄机位，任务动作，台词，时长，请注意一定要用表格的形式展示出来。
DeepSeek实用技巧系列-商业创新（十）
wangchenaaaa的博客
03-04 226
利用DeepSeek进行商业创新系列第十部分短视频脚本
用DeepSeek做爆款短视频，4个指令搞定！
longzorg_cn的博客
02-19 2053
deepseek可以辅助短视频运营者挖掘选题，根据要求生成爆款短视频脚本，而且还能改写爆款短视频脚本，最后还能根据数据分析给出内容迭代升级的方案，可谓是全方位辅助短视频运营。此外，如果你懂点技术，还可以通过deepseek+剪辑工具的组合实现自动化剪辑工作。以上就是今天的内容，希望对你有所帮助！
Deepseek + 即梦，你要的 AI 视频保姆级教程来了
2401_85375151的博客
02-09 8954
大家好呀，前天写的 Deepseek 写 AI 视频脚本的文章小爆。好多朋友留言问用 Deepseek 脚本怎么去做图做视频。今天我就来分享个保姆级教程。之前提到的 Deepseek出视频脚本教程在这里： [Deepseek 做 AI 视频恐怖如斯！基于这一批脚本，我们直接开始出图。1、 首先需要下载一个即梦，下载链接：https://m.jimeng.jianying.com/s/ifTAnnNc/?t=-3将链接复制到浏览器打开去下载即可。2、按分镜粘贴 Deepseek 生成的视频脚本。
本地部署大模型？看这篇就够了，Ollama 部署和实战
2401_85373898的博客
11-13 2255
如果要使用的模型不在 Ollama 模型库怎么办？至此，我们一起走完了 Ollama 的部署和实战流程。在我看来，Ollama 也许是目前最便捷的大模型部署和使用工具，对小白非常友好。简单的命令行操作，用户即可快速启动和管理模型，极大降低了技术门槛，用户可以专注于模型的应用，而无需关注底层技术细节。此外，Ollama 的离线运行也为数据安全提供了保障。期待大家在使用 Ollama 的过程中，发现更多有趣的 AI 应用场景。让我们一起推动大模型技术的应用落地，探索更广阔的可能性！
至顶AI实验室2025年DeepSeek完全实用手册V1.0-从技术原理到使用技巧117页.pdf
03-07
- 开源模型将技术细节和模型权重免费公开，如DeepSeek和Llama系列模型。 - 闭源模型技术细节不公开，模型大小和权重保密，例如OpenAI和百度的产品。 - 开源模型有利于获得开发者的关注和共同开发，有助于社会技术...
北京大学-DeepSeek系列-提示词工程和落地场景
02-24
⑤探索商业创新的可能性，如电商平台优化、品牌故事叙述等。 其他说明：文中不仅包含了对 DeepSeek 功能特性的详细介绍，还有实际应用场景的成功案例分享，并提供了进一步的学习资料和在线资源供参考。通过本篇文章...
DeepSeek 15天指导手册-从入门到精通
02-11
手册的最终部分将提供一些实用的案例分析，让读者能够在真实商业环境中运用所学知识，这些案例将涵盖多种不同的行业和情境，帮助用户进一步巩固和拓展自己的技能。这份15天指导手册是一个详尽的资源，旨在将初学者...
95%人都不知道的，或许是最全DeepSeek 提示词合集、使用技巧与代码实现全攻略【建议收藏】
大F子的智能小课
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DeepSeek 作为一款强大的 AI 大语言模型工具，凭借其高效、灵活的特点，受到了众多开发者和用户的青睐。本文将全面介绍 DeepSeek 的提示词合集、使用技巧以及代码实现方法，帮助读者更好地利用这一工具，提升工作效率和创造力。在提问时，提供相关的背景信息或上下文，有助于 AI 更好地理解问题。如果需要最新的信息，可以利用 DeepSeek 的联网搜索功能。在提问时，要清晰地表达你的目标，避免模糊不清的描述。尽量使用简洁明了的语言，避免冗长的句子和复杂的结构。你认为这个产品好吗？
零基础也能爆款！DeepSeek+剪映AI短视频全流程实战解读
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DeepSeek在视频生成中承担与：根据自然语言描述生成分镜脚本、台词文案、镜头提示词（如“古风白蛇传60秒短视频，含时间轴与分镜描述”）：自动优化Midjourney/即梦AI等工具的绘画参数（如–ar 16:9 --style expressive --v 6.0），避免手动调参试错：10秒生成全套素材框架，比传统ChatGPT效率提升50%以上。
DeepSeek实用技巧系列-商业创新（六）
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利用DeepSeek进行商业创新系列第六部分：爆款标题、短视频脚本、种草文案。
DeepSek和剪映使用生成短视频
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在DeepSeek中输入：”帮我写一篇环太湖骑行故事字数为200字，符合短视频逻辑，可以直接用在剪映“
教你使用DeepSeek1分钟生成短视频
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太神奇了！用DeepSeek一键生成专业级AI视频教程，零基础小白10分钟轻松上手！
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03-25 2163
用 DeepSeek 做 AI 视频，堪称效率神器，新手小白10分钟上手，效果惊人。DeepSeek 真的强，这个春节愣是被 DeepSeek 刷满屏。DeepSeek 应用登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费 APP 下载排行榜，在美区下载榜上超越了 ChatGPT。DeepSeek 发布名为 Janus-Pro 和 JanusFlow 的一系列开源多模态模型，重点在于文生图能力。
利用 DeepSeek、Comfy UI 与 FLUX 打造惊艳视觉：从分镜创作到视频生成全流程
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DeepSeek打爆全球，我们试试做片子怎样？本文将介绍如何运用DeepSeek 进行分镜写作、通过 Comfy UI 特别是 FLUX 工作流生图，以及利用可灵生成视频，同时确保整个过程中的一致性调教，打造出风格统一、令人惊叹的作品。
小白入门AI必备的50个高阶DeepSeek提示词，建议收藏
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02-04 9394
你是不是总被AI工具搞得一头雾水？ 别人用DeepSeek写文案、做分析、写代码风生水起，你却连怎么提问都摸不着头脑？ 别慌！今天我为你整理**50个超实用DeepSeek高阶提示词**，覆盖职场、副业、学习、生活全场景，手把手教你用AI实现效率翻倍！ 看完直接复制粘贴，小白秒变大神！
Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）
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1ncludeSteven
07-27 416
使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。
deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny 做ocr
03-11
### 使用 DeepSeek-VL2-Tiny 模型进行光学字符识别 为了利用 `deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny` 模型执行光学字符识别（OCR），可以遵循以下方法： #### 准备环境 确保安装必要的依赖库，特别是 PyTorch 和 transformers 库。可以通过 pip 安装这些包。 ```bash pip install torch transformers ``` #### 加载模型与处理器 加载预训练的 DeepSeek-VL2-Tiny 模型及其对应的图像处理器和分词器。这一步骤对于准备输入数据至关重要。 ```python from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq processor = AutoProcessor.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny") model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny") ``` #### 图像预处理 读取并调整待识别的文字图片大小至适合模型输入的形式。通常情况下，保持原始纵横比例的同时缩放图片到适当尺寸有助于提升 OCR 结果的质量。 ```python import requests from PIL import Image url = "https://example.com/path_to_image.jpg" image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) inputs = processor(images=image, return_tensors="pt") ``` #### 执行推断 将预处理后的图像传递给模型以获取预测结果。这里会得到一系列 token ID 表示可能的字符序列。 ```python outputs = model.generate(**inputs) predicted_text = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0] print(predicted_text) ``` 上述过程展示了如何使用 DeepSeek-VL2-Tiny 实现基本的 OCR 功能[^2]。
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