20240225 AI陪伴产品思考笔记
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20240225 AI陪伴产品思考笔记

ChatGPT出来后,你发现大部分人不具备提问的能力; Sora出来后,你发现大部分人并没有真正想表达的东西; 所以好奇心和表达欲,仍然是你最美好的品质,保护好它。 — 什么才算情感陪伴? 很多人对AI情感陪伴产品的最大误解,是觉得只有半夜情绪系统崩盘后的抑郁孤独寂寞,才叫情感陪伴痛点,然后讲个童话来抚慰你。 但我一直觉得,你每一次在下班地铁上无意识解锁手机乱划屏幕,每一次想憋出点金句发朋友圈,每一次在群里发烧,每一次看到梗图表情包思考能转发给谁,每一次点赞女神动态,每一次想刷存在感,都是情感陪伴需求痛点。 哆啦A梦不能直接取代静香满足大雄对静香的爱慕,但可以帮助大雄争取静香的注意力。没必要把需求理解的那么狭义,别难为自己。 利用大模型的幻觉,惊喜就是信息 有情感和情绪寄托的AI ChatBot,用户潜意识里就降低了预期,动辄就觉得它们真聪明、真性感、太贴心。 而面对生产力工具型的GPT们,用户潜意识里就提高了预期,只要出了一些差错,立即就觉得它们白痴、笨拙、无用。 在现阶段,AI在解放生产力发展生产力方面越进步,人类对AI工具的死亡凝视就越深邃。任何大语言模型都没解决“AI幻觉(Hallucinations)”,也就是胡说八道的问题。但这些胡说八道搁 AI女友男友身上,弄不好就制造个甜蜜小惊喜,换成智能办公助手和写作机器人,就只能是灾难。 AI产品需要适当留白 现阶段的AI产品基于大模型底座,而大模型内部本身的不确定性,给我们带来了足够多的开放性。和传统互联网产品不同的是:互联网产品经理一上来就要精准定义一个产品,会丈量技术实现能力,计算成本,然后聚焦到一个点。 但AI产品应该适当留白,让用户应用的过程中留给我思考的空间。当然,很多人还是会问我:你们的用户是谁,画像是怎样的,有什么样的 use case,我承认有些问题现阶段我很难回答,但这并不是二极管,AI产品当然也需要预测需求轮廓,但内部更精确的需求,某种程度上是可以由用户来定义的。 现阶段,锤子就是这个锤子,你需要开始定义并且寻找合适的钉子,而不是等锤子被磨合适后再下场。所以这里的假设是:AI 时代产品需求的精准程度,和以前是不一样的。 做AI产品,还是做AI的外卖小哥? 基于大模型的产品如果不采取按量定价,就一定会陷入困境:1% 的人消耗了 99% 的 token。 我真实遇到过这样的情况,内测期间,有用户连续跟我们的Bot聊了12个小时,导致这个用户的 API 调用成本超过第二到第十名用户的总和,真的很痛… 但相较于按使用量计费,个人更喜欢打包订阅,前者会让用户在使用时倍感压力。这就导致面前只有两条路可选:要么提高月费,让全体用户共同买单;要么限制最高使用量。 我倾向于后者:你可以设置一个超出日均日均消耗token30%-50%之间的用量上限数值,这既照顾到了大部分中、轻度用户,也能保证产品在不提高价格的情况下避免亏本运营。 但说实话,这都是短期方案,目前AI这种以实际用量来收费的方式,就像美团的动态份子钱一样,他们会拿走你的超额利润,导致你永远无法完成积累,只能给模型公司打工。 所以一个暴论是:ChatBot类产品,聊天本身溢价能赚的有限(token成本限制),ChatBot UI 上的高级功能收费利润才有保障。 优先思考PTF,然后才是PMF 现阶段做AI产品,优先是思考“PTF”,远没有到“PMF”,你需要对技术有充分的的理解,能够找到Technology-Product Fit,明确当前不完美的技术适合做什么样的产品。 这里需要产品经理自己就是一个大模型的超级用户,每天把自己泡在大模型的各种使用场景里,深度了解现有模型能力的边界。 时刻问自己:这件事为什么现在做,两年前能不能做? 什么时候会有网络效应? 做AI产品这段时间,经常会被问到的另外一个问题是:“有网络效应吗?壁垒在哪里?”脑袋一拍!好像是没网络效应! 但仔细想想:AI应用目前不具备网络效应,是因为行业还在极早期,Agent还没出来,Agent之间还没连通。等跨越鸿沟后,应该是购物助手和导购助手交流,小秘书之间相互约时间。 这就像在互联网早期,门户时代,是没有网络效应的。到了中期,网页多了、商品多了,搜索、电商、社交出来后,才有了网络效应。 AI时代的产品设计,也重视“情感壁垒”...
AI陪伴类产品的用户调研
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AI陪伴类产品的用户调研

今早OnBoard!播客发了一期AI陪伴产品深度用户的访谈内容,挺好的,有时间的大家可以去听听,没时间的可以找我要一下转文字版本。 我一早在共创小群看到朋友分享后,第一时间刷了一遍,然后也和朋友交流了一下,我的提问是: 听完了,对咱们之前的文章,有什么觉得可以补充or修改的部分么 回答:没什么信息增量 是的,我也是这个感觉,其实在看到1/3时,就有这种感受了,看到一半时,就已经很明确了,但为了怕有遗漏,仔细看完,发现确实是在我们原有的研究范围内。 我要说一下什么是共创小组,为了实现更优的内容产出质量,我不断邀请一些有意愿输出,有AI产品认知的朋友加入,截至目前,群内有20人(包括我),有AI产品经理,有重度二次元用户,有心理学专业同学,有AI+ChatBot创业者,更有AI陪伴类实际的产品经理,还不止一个,也有大厂AI小灵通,也有投资人。 我们在研究AI陪伴类产品时,还特地邀请了一些对AI陪伴用户非常熟悉的朋友,所以整个研究方向有高有低,高的是站在全用户维度去做了研究,低的是参看了非常多的用户交流内容,拿到了很真实的用户访谈,潜入了很多QQ群和微信群,并且和其中部分用户作了交流。 文章出来后,得到了对应产品创始人和高管的认可,我个人认为,这几篇文章具备很强的适用性。 具体链接可以点击查看:  万字长文:为什么AI陪伴产品都想抄星野?  万字长文:用AGI视角重新理解筑梦岛  为啥说上面的内容呢?是因为,做用户调研时,切记以少量重度用户作为切入,最后得出一个很可能错误的结论。4个用户聊得很欢,里面的分享内容很值得理解,但是基于这些内容去推测产品,很可能会出现巨大的错误。 之所以这么说,是因为之前光涧实验室还在的时候,出过一本书用户调研的小册子,我买了后还去拜访,和他们两位同事做了深度交流。 光涧做用户调研非常擅长,这也是我想去学习的地方,他们在做用户调研时,会有两层关键动作: 第一. 对用户做详细的全面分析,再从中选择合适的用户来访谈;  第二. 重度访谈用户在20人左右。 光涧是给多抓鱼等公司做过用户调研的,如果你翻看他们的调研手册,非常详实,这里面我学会了一招: 不能单纯的直接基于产品对应的问题提问,而是要先和用户交朋友,很多需求会从他现实生活中反映出来。 这是做用户调研最容易出现的错误:因为时间紧,所以赶紧交流完,然后得出结论。这种时候往往会遗漏一些关键细节。 那我们写文章,确实没有那么多的时间,怎么办呢? 我会选择更高维度来获取关键信息: 从业者对于用户画像和典型行为的理解资深用户对于此类群体行为在大面上的理解实际的用户调研报告来观察社交媒体上的发帖、评论内容大量阅读潜入群来观察用户之间的交流 这几个维度组合拳下来,能够八九不离十的接近用户的需求。 举个例子,我在筑梦岛那篇文章里,说了典型用户是具备的一个特点是:时间充沛+擅长撕逼。结果我在小红书被一堆这类用户给冲了,发了很多帖子骂我,还冲到我的评论区骂我,充分证明了我们的结论。 继续,是不是不愿意付费呢?如果你知道筑梦岛一开始月费40元,后来被骂到20元,你就会知道了。 事实上,AI陪伴类的产品,在国内并不好做,最大的问题是,大家都由于Glow-星野的某种成功,而去锚定这类用户,由于用户特性(具体可以看前诉文章),再叠加供给太多,都做这个品类,用户就更牛逼了: 我们有很多产品可以选,我的崽可以放在不同产品上,基础功能都免费,你凭什么收费? 进一步,随着我研究的产品越来越多,接触的企业和创业者越来越多之后,我也意识到其实AI+ChatBot本身就有很多品类,以及还有更多的市场需求亟待挖掘。 嗯嗯,明天开一个AI+ChatBot的闭门会,估计还能再刷新一波认知,今天这篇文章,就是顺着一个用户访谈交流内容,展开写了写,博君一笑罢了。 欢迎关注,每天吹吹AI产品的牛逼:
AI真的有情感?为什么礼貌的提示词能得到更好的答案
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AI真的有情感?为什么礼貌的提示词能得到更好的答案

在人工智能领域,大语言模型是近年来备受瞩目的焦点。它们以其强大的自然语言处理能力,为人们带来了前所未有的便利。互联网上一直流传这样一件事:跟大模型对话时,礼貌的提示词更容易得到好结果,这是真的吗?究竟是为什么呢? 真的是AI有情感,当你不礼貌的时候,它们也会闹情绪不和你好好说话吗?当然不是的。它们是基于大量数据训练出来的,能够对输入的文本进行模式识别和预测。因此,当我们说“礼貌的提示词”,并不是因为AI会像人类一样对礼貌有所感触,而是因为在训练数据中,礼貌的语言往往伴随着更积极的反馈。 想象一下,当你向一个人提问时,如果用词不当或者态度生硬,对方可能会产生抵触情绪,从而不愿意提供帮助。相反,如果你礼貌地表达请求,对方通常会更愿意帮助你。AI语言模型虽然不具备情感,但在训练过程中,礼貌的表述往往与其他正面的信息相联系,因此模型在学习时也更倾向于给出积极的回答。 举个例子,如果你问AI:“请告诉我如何做蛋糕。”与“告诉我怎么做蛋糕。”相比,前者更有可能得到详细且准确的答案。这是因为在训练数据中,“请”这个词汇往往出现在礼貌、正式且信息丰富的对话中。AI模型通过这些数据学会了在看到这样的词汇时,给出更全面的回答。 数据相关性不代表因果关系。比如有数据发现,喝红酒的人比不喝的患心脏病的机会显著更小。经过分析,红酒本身没有任何健康助益,而且红酒里的酒精也是酒精,是酒精就有害健康。但是能买得起,喝得上红酒的人往往收入更高,更有社会地位。所以他们的医疗条件更好,患病和死亡率就更低。这和礼貌的提示词与更好的回答之间有着相似的逻辑关系。 礼貌的语言还有助于减少歧义。在自然语言中,同一个问题可以有多种表达方式,但不同的措辞可能会导致完全不同的解释。礼貌的表述往往更加清晰和规范,从而使得AI更容易理解你的意图,给出更准确的答案。 当然,这并不是说每次与AI交流都必须使用过分正式或繁琐的礼貌用语。在很多问题上,礼貌的提示语并不会让得到的结果变得更好。实际上,过度地使用可能会让提示词变得不自然,反而影响模型的判断。关键是找到一个平衡点,既能清晰地表达你的需求,又能保持语言的自然流畅。 总的来说,礼貌的提示词之所以更容易出好结果,并不是因为AI有情感,而是因为礼貌的语言在训练数据中往往与正面的信息相联系,且更易于理解。在与AI语言模型交流时,我们可以通过模仿这种模式,来提高交流的效率和准确性。
ChatGPT手把手教学指南整理,法律人必备
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ChatGPT手把手教学指南整理,法律人必备

进入2023年以来,相信各位律师应该还在被各种ChatGPT的新闻刷新着认知。 比如,ChatGPT高分通过了美国司法考试、有代替人考律师资格证的趋势,国际上最大的律所之一英国老牌“魔术圈”律所安理将人工智能用于法律服务…… 人工智能来势汹汹,在法律界大有取代传统律师的意味。法律从业者们们今年谈论最多的话题之一便是“ChatGPT能不能取代律师”。 当然,经过大半年的讨论跟沉淀,大部分同行都认为:不能。 其实,与其说未来取代律师的是AI,不如说是掌握了AI技术的律师。 技术不可能完全代替人,法律GPT也不可能完全代替律师——因为无论是出庭辩护、还是商业谈判,都离不开律师。但不可否认的是,由于这次“技术扩散”,律师的服务内容、服务方式、服务成本等将发生根本性的转变。 律师如何将ChatGPT为自己所用? 一言以蔽之,AI技术的革新带来的是全新的法律行业人机协同工作模式。 1、法律知识协同 律师行业是典型的专业知识型行业。面对浩如烟海的案例、纷繁复杂的法律,尽管一直在不断汲取养分的路上,但律师的知识储备似乎永远都跟不上客户的需求。 但ChatGPT尤其是法律垂直领域ChatGPT的出现,已经能很好地解决大多数的知识型问题。比如它可以进行法律解析,帮助律师厘清新出台法规对相关行业的影响;还可以在专业领域回答法律问题,协同律师为客户提供更完整的服务方案等等。 2、法律文书协同 AI技术已基本上能生成大部分的法律文本,起诉状、合同、商业文件……鉴于法律文书大多具有标准化、结构化且重复使用率极高的特性,法律人恐怕对此已见怪不怪。 但不止于此。AI技术不仅可以生成文本,还可以对文本进行审查。比如在非诉业务中,它就可以帮助律师审查合同,并对不合理条款进行修改调整。 3、案件管理协同 数据库、案例以及案情分析,这些是律师最关注的核心问题。 律师可以将GPT当做学习的工具——它可以进行案例分析,以知名案例为素材,剖析案件细节和法律适用。 在办案过程中,GPT可以帮律师提供证据关键要素、管理案件进程、辅助分析案情、对案件进行智能预测等。 4、客户服务协同 在客户服务这个模块中,AI技术便是律师的智能副驾、智能客服。 现有的法律GPT已可以生成行业分析报告、定制专业文章,并实时对客户的需求、反馈进行数据分析,从专业上帮助律师增加对目标客户的吸引力、日常维系客户。 想要更好地拥抱这种全新的工作机制?你需要的正是一堂ChatGPT实操课。 11月2/3日晚19:00,智拾网直播间邀请到了北京盈科(沈阳)律师事务所朱岳峰律师,他将从诉讼业务流程、非诉业务流程、律师写作、客户拓展等方面讲解智拾GPT全场景实操演练,助你解锁法律行业人机协同新模式。 扫码报名,0元听课 入群领《10大类100+法律ChatGPT基础提示词》 课程收获 01 跟上人工智能时代步伐,深入了解ChatGPT对律师行业的影响和冲击 02 理解ChatGPT使用思路,全方位上手实操流程及提问技巧 03 熟悉法律行业人机协同工作模式,成为与ChatGPT共存的技术型律师 课程大纲 一、智拾GPT全场景实操演练 1.诉讼业务流程示范 ■ 合同纠纷案例:磋商准备、庭前案件梳理、庭审策略制定、庭后意见撰写 ■ 侵权案例:证据收集、起诉状撰写、开庭辩护、执行建议 2.非诉业务流程示范 ■ 案例1:服务客户审查合同时,修改不合理条款 ■ 案例2:法律培训案例中的企业和个人培训框架设计 3.律师写作案例 ■...
律师的AI课堂:向ChatGPT提问的艺术
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律师的AI课堂:向ChatGPT提问的艺术

↓点击关注汉墨律师↓ 关注本号回复关键词『提问艺术』即可获取《向ChatGPT提问的艺术》PDF版下载链接“本文将为那些没有理工类学科背景的律师提供如何向ChatGPT输入正确问题提示(Prompt)的指导,帮助他们更好地与AI系统交流。” 文 | 贺之晨 律师 在当今社会,人工智能(AI)已经成为日常生活和工作中不可或缺的一部分。尤其是在法律行业,AI技术为律师提供了很多便利。作为一名律师,理解如何与这些技术互动以及如何向其提供正确的信息至关重要。在本文中,我们将重点介绍如何向ChatGPT输入正确的问题提示(Prompt),以便更好地利用其功能。我们将提供一些实例,供没有理工类学科背景的律师参考。 – 1 – 了解ChatGPT 在向ChatGPT输入提示之前,首先要了解它的基本概念。ChatGPT是一种基于GPT-4架构的人工智能模型,由OpenAI开发。该模型通过大量文本数据训练,具有强大的自然语言处理能力。通过向其输入提示,ChatGPT可以提供智能回应、建议和解决方案。 – 2 – 正确的问题提示(Prompt) 确保问题清晰明了 让问题尽可能具体和明确。这样,ChatGPT可以更好地理解您的需求,并为您提供更准确的答案。例如: 错误示例:合同问题 正确示例:如何解决劳动合同中的竞业禁止条款争议? 使用正确的关键词 确保在问题中使用相关的关键词,这将有助于ChatGPT更好地理解您的需求。例如: 错误示例:公司法律问题 正确示例:关于公司股权转让的相关法律规定和程序 给出背景信息 如果问题涉及特定的法律条款或案例,请提供相应的背景信息。这将有助于ChatGPT为您提供更具针对性的建议。例如: 错误示例:我需要了解关于合同违约的法律意见。 正确示例:在一份买卖合同中,甲方未按约定时间交付货物,导致乙方损失。请问在这种情况下,乙方可以请求赔偿吗? 限制字数 尽量避免过长的问题,这可能导致ChatGPT回应时产生误导性信息。尽量将问题控制在简短明了的范围内,以便更容易获得准确的回答。例如: 错误示例:在一家公司的合同中,有一条关于如何在合同期限结束后,针对可能出现的某种情况,进行某种处理,但是另一方认为这种处理不合理,他们之间产生了纠纷,你认为他们应该如何解决这个问题? 正确示例:合同期限结束后,如何解决关于合同终止条款争议? – 3 – 实例 以下是一些实际示例,供您参考。每个示例都包含一个不够明确的错误示例和一个更具体、清晰的正确示例。 实例1: 错误示例:如何使用AI找到案例? 正确示例:如何使用ChatGPT搜索和分析具体的知识产权侵权案例? 实例2: 错误示例:我想知道关于租赁的法律规定。 正确示例:在商业租赁合同中,如何合法解决租金递增和提前终止租赁的问题? 实例3: 错误示例:请告诉我有关合同的内容。 正确示例:当涉及国际贸易合同时,如何确保货物质量和交付时间的合规性? 实例4:...
AI+认知行为疗法,治愈心灵的良药丨青源Workshop「AI+心理干预」观点集锦
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AI+认知行为疗法,治愈心灵的良药丨青源Workshop「AI+心理干预」观点集锦

当前,抑郁症、焦虑症等心理障碍成为社会关注的焦点,如何有效地缓解和治疗这些心理问题成为一个重要的研究方向。在这样的背景下,如何利用AI等先进技术手段来辅助心理疾病的治疗备受关注。例如,通过语音、脑部MRI辅助诊断器质性抑郁、通过多种语言模式的聊天机器人对患者的心理状况进行有效干预等,相关诊疗方案不一而足。 本次「AI+心理」研讨会,智源社区邀请到相关技术专家和心理学专家共同探索人工智能技术在心理学领域的应用。以下为精华内容整理,供读者参考。 目录 ◆ 华中师大周宗奎:数字化生态——行为与环境的重构 ◆ 心识宇宙十三维:心灵的算法——AI 在心理治疗中的光明之旅 ◆ 上海交大吴梦玥:言语智能模型+精神疾病诊疗 ◆ 湖北大学邓晓红:从心理咨询角度看「AI+精神健康」 对话嘉宾(无先后顺序) 蓝振忠丨西湖心辰创始人&CEO十三维丨心识宇宙研究院院长邓晓红丨湖北大学教授、武汉心理咨询师协会会长周宗奎丨华中师范大学教授吴梦玥丨上海交通大学副教授 邓一帆丨中国科学院信息工程研究所 张兴盛丨中国科学院信息工程研究所 青源Workshop丨No.23 AI+心理干预 数字化生态——行为与环境的重构 周宗奎丨华中师范大学教授从心理学的角度来说,我们当前所面临的数字化生态会对人类的行为和环境产生重构。心理学往往从个体和群体两个维度来考察人的心理行为表现。从个体的角度来说,人的成长和行为的表现形式由遗传因素和环境因素共同决定,并沿着时间展开。从种系的角度来说,人类目前在所有物种之中取得了进化的优势。从行为层面来说,人工智能(AI)将扮演怎样的角色?这一新兴技术会成为人类个体成长和群体进化过程中所使用的最新工具?还是成为人类的对手? 进化:技术与人的双重进化 人类的智能是进化的高级产物。从单细胞生物进化到人类的形态,足足经过了 35 亿年,而有文字记载的人类文明不过几千年,AI 的历史则只有短短几十年的时间。作为人类文明的产物,AI 进化到一定阶段后一定会反过来影响人类进化,它可能成为证明人类存在过的「化石」,证明硅基生命的演化过程。我们可以从个人发展、人类种系发展两个维度考虑心理发展。在个人层面,个人发展与 AI 等数字技术的应用关系密切,人类会产生心理和行为的代际差异。不同年龄层的用户会在行为形态、生活方式上体现出一定区别,在社会观念层面上也会体现出价值观的变化与代沟。在种系层面,我们可以基于宏观的人类发展和进化视角理解 AI 的发展和应用。例如,人类从大约 110 年前开始测量智商,「IQ 弗林效应」表明,每隔大约 10 年人类的智商会相较于前人提高 3分;「记忆的 Google 效应」则指出,随着对搜索引擎的使用,人类会将记忆「外包」,改变内在的记忆加工方式。因此,AI 对人类智力发展的影响是群体智慧的高效结晶,在各个领域产生高效应用,会改变人的行为,进化的逻辑和方式。AI 技术将加速数字化生态的建构和演变,加速改变人与技术的关系。从研究对象来看,我们可以从「个体-人际-种系」三个尺度上研究演变过程,交互主体包括「人机交互-人际交互-人机脑交互」,交互介质的数字环境可归纳为「Media-Internet-Cyber-space/Digital-world」。 网络第三空间假说 法国当代技术哲学家贝尔纳•斯蒂格勒认为:在物理学的无机物和生物学的有机物之间有第三类存在,即属于技术物体一类的有机化的无机物。华中师范大学周宗奎教授团队受此启发,提出了「网络第三空间假说」:网络存在依赖于计算机和网络硬件,人们基于主观能动使用在网络空间中进行各种活动,但支撑控制软件与信息内容的生成与运作又构成了自成一体的系统,有其内在的动力机制。网络空间是介于物理空间和精神空间之间的「第三空间」。具体而言,在研究网络第三空间时,我们要重点强调时间、空间、人际等独立的维度对人类自我的影响。进入 AI 时代后,我们需要思考:AI 的进展是否意味着数字化生态和第三空间中开始出现自我进化的动力?心理与行为的进化是否也会随之加速?实际上,一些研究成果已经反映出人类对 AI...
🔥探索AI艺术新世界!🔥第一张画,DiscoDiffusion新手指南
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🔥探索AI艺术新世界!🔥第一张画,DiscoDiffusion新手指南

文章讲述了AI绘画的新趋势,通过Disco Diffusion工具,即使是像作者这样不擅长绘画的人也能根据指令生成独特且无版权问题的图片。入门教程包括创建谷歌账号、使用Chrome打开项目并运行代码,系统会自动生成50张海上灯塔图。用户等待第一个图像生成后,可以自定义或下载进行编辑。这为喜欢画画但缺乏技能的人提供了一个便捷的艺术创作方式。
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本文分享了个人近期因急性肠胃炎使用百度寻求医疗信息的经历,随后介绍了MediSearch等在线医疗工具,强调其外语翻译可能出错,不建议当作专业医学工具。作者推荐了PDF.ai简历扫描工具,提醒必须是编辑好的PDF,且数据和端口来源于外网,对国内证书理解有限。Type工具则用于文档编辑,需通过邮箱注册并设置密码使用,提供手机下载但登录验证慢,可通过抖音扫码简化流程。总之,本周推荐的AI工具实用但需注意其局限性,旨在为日常生活和工作带来便利。
DiffusionModelsRevolution:CompareDALL·E2,Midjourn
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DiffusionModelsRevolution:CompareDALL·E2,Midjourn

DALL·E2、Midjourney和Dream Studio是三个主流的文本到图像生成平台,它们均能根据提示快速创作高精度图像。DALL·E2用'文本到图像'和'文本引导图像到图像'技术,Midjourney支持'文本提示做图',而Dream Studio则提供更多的选项如步骤控制和随机种子。用户初始可获得积分奖励,后续生成有免费与付费之分,且平台都支持URL导入作为初始图像进行创作。各平台图像分辨率最高2048 x 2048,Midjourney还提供GPU免费时长。