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以下是一篇关于 Llama3 的文章:

Llama3 正式发布,开源模型的质量又迎来再一次飞跃

数字生命卡兹克、赛博禅心、歸藏、AI 大模型在手等多家媒体都对 Llama3 进行了报道。他们认为,Llama3 的发布是开源模型质量的又一次飞跃。

在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3

要将 Llama 3 70B 部署到 Amazon SageMaker,我们需要创建一个 HuggingFaceModel 模型类,并定义我们的端点配置,包括 hf_model_id,instance_type 等。我们将使用一个 p4d.24xlarge 实例类型,该类型具有 8 个 NVIDIA A100 GPU 和 320GB 的 GPU 内存。Llama 3 70B 指令是一个经过优化的对话 AI 模型,这使我们能够启用 TGI 的消息 API 与 llama 交互,使用常见的 OpenAI 格式 messages。

注意:Llama 3 是一个有门槛的模型,请在提交此表单前访问模型卡并接受许可条款和可接受的使用政策。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3

创建HuggingFaceModel后,我们可以使用deploy方法将其部署到Amazon SageMaker。我们将使用ml.p4d.24xlarge实例类型部署模型。TGI将自动在所有GPU上分发和分片模型。SageMaker现在将创建我们的端点并将模型部署到其中。这可能需要10-15分钟。

Llama3 正式发布,开源模型的质量又迎来再一次飞跃

数字生命卡兹克:[最强开源大模型Llama3深夜发布-世界不能没有Meta](https://mp.weixin.qq.com/s/J25GjbSp_otsBCAvCsMBDg)赛博禅心:[全网首发,Meta Llama-3全方位详解](https://mp.weixin.qq.com/s/xtv0C730DP-DQq72uLUJ3A)歸藏:[来了!Llama3正式发布,开源模型的质量又将迎来再一次飞跃](https://web.okjike.com/originalPost/662149a2a922aa28d03a1fe5)AI大模型在手:[【迎接Llama3】带来了哪些惊(改)喜(进),Llama3与Llama2的对比](https://mp.weixin.qq.com/s/0fO25tAac9KmtmkBJ1ULNg)

在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3

要将[Llama 3 70B](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct)部署到Amazon SageMaker,我们创建一个HuggingFaceModel模型类,并定义我们的端点配置,包括hf_model_id,instance_type等。我们将使用一个p4d.24xlarge实例类型,该类型具有8个NVIDIA A100 GPU和320GB的GPU内存。Llama 3 70B指令是一个经过优化的对话AI模型,这使我们能够启用TGI的[消息API](https://huggingface.co/docs/text-generation-inference/messages_api)与llama交互,使用常见的OpenAI格式messages。注意:Llama 3是一个有门槛的模型,请在提交此表单前访问[模型卡](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct)并接受许可条款和可接受的使用政策。

其他人在问
如何用llama3微调
如何用 Llama3 微调? 在这篇文章中,我们将学习如何使用 Llama3 进行微调。首先,我们需要了解微调的意义和概念。微调是指对已经训练好的模型进行修改,以使其更好地适用于特定的任务或数据集。在 Llama3 中,微调是通过修改模型的参数来实现的。 接下来,我们需要准备数据集。数据集是用来让模型重新学习的知识,我们可以使用各种类型的数据集,例如文本、图像、音频等。在本文中,我们将使用一个名为 huanhuan.json 的文本数据集。 然后,我们需要编写微调代码。微调代码是用来修改模型参数的代码,我们可以使用各种编程语言来实现,例如 Python、JavaScript 等。在本文中,我们将使用 Python 来实现微调代码。 接下来,我们需要执行微调代码。执行微调代码后,模型将开始学习数据集,并对模型的参数进行修改。在本文中,我们将使用一台服务器来执行微调代码。 最后,我们需要对微调后的模型进行测试。测试是用来验证微调结果的过程,我们可以使用各种测试方法来实现,例如准确率、召回率等。在本文中,我们将使用一个简单的测试方法来验证微调结果。 下面是一个简单的示例,展示了如何使用 Llama3 进行微调: ```python import torch from transformers import LlamaForCausalLM 加载模型 model = LlamaForCausalLM.from_pretrained 加载数据集 data = torch.load 微调模型 model.fit 测试模型 test_data = test_output = model.generate print ``` 在上面的示例中,我们首先加载了一个名为 LlamaForCausalLM 的模型,并从预训练模型中加载了一个名为 huanhuan.json 的数据集。然后,我们使用 model.fit 方法对微调后的模型进行测试,并输出测试结果。 请注意,这只是一个简单的示例,实际的微调过程可能会更加复杂。您可能需要根据您的具体需求和数据集来调整模型的参数和训练过程。
2024-05-06
🐑 Llama3 怎么下载
您可以在以下网站找到 Llama 3 模型的下载地址: 1. Llama 3 官网链接: 2. 模型下载链接: 3. Hugging Face 链接: 4. Replicate 链接: 5. GitHub 项目地址: 您可以通过这些链接找到 Llama 3 模型的下载地址并获取所需的文件。
2024-04-19
把一篇ai写的文章,改成ai率为0的文章
以下是为您改写的文章,使其 AI 率为 0: 《工作流与文章创作的策略》 二、什么是工作流 在工作流程中,每个步骤都需要选择最适合当前环节的工具来提高效率。从文章的选题到发布的整个流程,都能通过合理选择工具实现高效运作。通过局部最优解的组合,来达到全局最优解。如今,许多人试图用单一工具解决所有问题,但实际上每个工作环节都有独特之处,单一工具难以应对所有情况。就像不能让篮球高手去参加游泳比赛一样。工作流就是要为每个环节找到最合适的工具,不同工具相互配合,效果远比单独使用一个工具要好得多。 说到这里,有人会提出反驳,认为某些工具生成的文章质量一般,缺乏灵魂。的确如此,不过我的观点是,这些工具能够帮助我们迅速从无到有生成基础内容,然后在此基础上,由我们进行打磨优化,这样的工作方式,效率肯定比直接从零开始创作到较高水平要高得多。但随着时间的推移,以及我们自身能力的提升,或许能够让这些工具输出更高质量的文章。有人可能会问,既然现在这些工具还不够完美,为什么我们要现在就学习相关工作流呢?我的答案是:提前布局,抢占先机。因为未来会出现更强大的工具。 SOP:如何在 30 分钟内打造爆款公众号文章 正文 撰写文章 文章的创作过程相对简单,关键在于提供清晰且具有指导性的提示。一个好的提示能够帮助更准确地理解需求,并生成更符合预期的内容。如果已经有了基本的提示,那么可以根据这个提示生成一篇基础的文章。但是,如果想要进一步提升文章的质量,可以尝试提供更详细、更具创意的提示,这样在生成内容时就能更好地捕捉到文章的语气、风格和重点。 例如,可以给出这样的提示:“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示不仅提供了明确的指导,还设定了文章的基本结构和内容要求。最终产出的内容可能需要进行一些微调,以确保完全符合预期和公众号的风格。
2024-09-13
写一篇AI的坏处文章
以下是一篇关于 AI 坏处的文章: AI 在某些方面存在明显的弊端。首先,AI 缺乏审美和判断力。例如在评判文字优劣时,对于稍复杂和感性的标准,AI 表现得极为不稳定。在实验中,对于 A、B、C 三段文字,根据不同的提供顺序,AI 会给出不同的最好结果,只有通过极其复杂的提示词和流程才能勉强完成一些复杂的分析,但成本过高难以接受。 其次,在创作方面,虽然 AI 能够进行细节描写,但也存在问题。如果直接让 AI 输出整段文字,容易出现陈词滥调。并且在内容缩减时,可能会丢失大量细节,只剩下笼统的介绍。 总之,AI 虽然具有一定的能力,但在审美、判断和创作的精准性等方面存在不足。
2024-09-13
我想从人力经济学角度写一篇智能语音识别技术在护士中的应用的文章,请帮我写一篇写作大纲,字数150字。
以下是为您生成的一篇关于智能语音识别技术在护士中应用的写作大纲,约 150 字: 一、引言 介绍智能语音识别技术的发展及在医疗领域的应用背景。 二、智能语音识别技术概述 技术原理、特点及优势。 三、在护士工作中的应用现状 如护理记录、医嘱执行等方面的应用情况。 四、对护士工作效率的影响 包括节省时间、减少错误等。 五、对护士职业发展的影响 技能要求变化、职业晋升机会等。 六、面临的挑战与对策 如技术准确性、隐私保护等问题及解决办法。 七、结论 总结应用前景及未来发展趋势。
2024-09-04
帮我写一篇有关aigc的行业分析,标题为《AIGC行业洞察与概览》,其中框架内容包含以下部分,整体3万字 - 概念导入(AI、AIGC) - AI与人的区别 - AI衍生发展历程(诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍) - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容: 一、概念导入 (一)AI 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,旨在让机器展现智慧。 (二)AIGC GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(全称 AIGenerated Content)。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 (一)诞生 (二)发展 (三)现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 (1)语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 GeminiUltra。 (2)图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 (3)音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 (一)机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 (二)深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 (三)大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制,目前仅能为您提供约 2000 字的内容,距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
使用那个aigc工具可以把一个课堂实录变成一篇论文?
以下是一些可以用于将课堂实录转变为论文的 AIGC 工具及相关介绍: 1. Turnitin:这是一个广泛使用的学术剽窃检测工具,最近也增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为用户上传论文,系统会自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. :提供了免费的 AI 内容检测工具,能够识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统会提供分析结果。 3. Content at Scale:具有 AI 内容检测功能,可帮助用户识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容,确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求,选择适合的工具来进行检测。需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-08-22
写一篇关于机器学习法与动态血压的论文
很抱歉,目前知识库中没有关于“机器学习法与动态血压”的相关内容,无法为您直接生成一篇论文。但您可以通过以下步骤来撰写这篇论文: 首先,在引言部分,阐述动态血压监测的重要性以及机器学习在医学领域的应用前景。接着,详细介绍机器学习的常见方法,如监督学习(如决策树、支持向量机等)、无监督学习(如聚类分析)等,并解释它们的原理和特点。 然后,针对动态血压数据的特点,分析如何运用这些机器学习方法进行处理和分析。例如,可以讨论如何利用机器学习算法来预测血压的变化趋势、识别异常血压模式等。 在实验部分,描述您所采用的数据来源、数据预处理方法、选择的机器学习模型以及评估指标。展示实验结果,并对结果进行深入的分析和讨论。 最后,在结论部分,总结机器学习方法在动态血压研究中的优势和局限性,展望未来的研究方向和应用前景。 希望以上建议对您撰写论文有所帮助。
2024-08-21
有没有把公众号文章转成视频的工具呀
以下是一些可以将公众号文章转成视频的工具: :一个使用人工智能将博客文章转化为播客的工具。用户只需将博客文章复制粘贴到该工具中,几分钟内就能生成一个有声播客。该工具还提供了免费试用和多个价格层级选择。用户无需具备技术知识,可以轻松地将播客发布到 Spotify 等平台,吸引更多的听众。 如果您想用 AI 把小说做成视频,以下是一些相关工具及网址: Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址: Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。网址: Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址: Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址: Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址: VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址: 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址: 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址: 以下是一些文字生成视频的 AI 产品: Pika:一款非常出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以直接安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 Runway:一款老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,不过需要注意的是,Runway 是收费的。 Kaiber:一款视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里: 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-18
学习comfyui有哪些技术或者文章可以学习和参考?
以下是一些学习 ComfyUI 的技术、文章和资源: 飞书学习群中的相关内容: 陈旭常用节点讲解和简单的节点制作 长风归庭基础教程+工作流创建 ヘヘ阿甘采样器原理与优化 王蓉🍀 🎈 Wang Easy 基础搭建和转绘 唯有葵花向日晴基础教程,工作流开发,实际应用场景 热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频 咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点 傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频 云尚工作流节点搭建思路 FǎFá 热门节点功能,搭建 森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析 苏小蕊基础教程 Sophy 基础课程 蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题 阿苏工作流框架设计 aflyrt comfyui 节点设计与开发 老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装 Liguo 模型训练 啊乐福基础课程 塵优秀案例 风信基础课程➕平面设计应用场景 北南基础课程 视频工作流框架设计 8 月 13 日 ComfyUI 共学的相关内容:算力和资源获取方面,飞翔提供了 50 个小时的算力时间,可在飞书群填问卷获取,分享模型较少可提建议,相关文档在飞书和公众号中。AI 绘图相关技术与工具的介绍及交流公众号文章包含 AGI 相关信息:通往 AGI 之路的公众号最新文章中有相关信息,内置工作流和启动器方便,Mac 系统因无 CUDA 生态不太好用。推荐提示词辅助插件:如 SDXL 的 S1XL style,可对提示词进行风格化扩充,还有能翻译提示词的插件,如沙拉查词、沉浸式翻译等。解释 CLIP 和 CFG 的区别:CLIP 用于解析提示词,将其转化为模型可理解的向量,CFG 是提示词对画面影响的强度,即提示词引导系数。搭建带 Lora 的图生图工作流:介绍了加载模型、设置 clip 跳过层、处理图像、连接采样器和解码器等步骤,并展示效果。关于 Lora 串联和图像放大模型的讨论 Lora 串联:多个 Lora 串联时左右顺序不影响结果,可复制并点对点连接。CLIP 层调整:CLIP 层1 和2 的效果不同,加 Lora 时某些 Lora 可能更适合2。 相关网站: ComfyUI 官方文档:提供了 ComfyUI 的使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户。可在找到相关信息。 优设网:提供了一篇详细的 ComfyUI 入门教程,适合初学者,详细介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法以及如何使用 ComfyUI 生成图像等内容。教程地址是。 知乎:有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解 ComfyUI 的用户。可在找到相关教程。 Bilibili:提供了一系列的 ComfyUI 视频教程,涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。可在找到视频教程。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-12
AI技术知识分析文章
以下是为您整合的关于 AI 技术知识的分析内容: 人工智能(AI)作为计算机科学的一项革命性技术,其“智能”特质体现了机器模拟、扩展甚至超越人类智能的能力。核心在于处理信息、与环境互动、专注于任务和深度学习。 “智能”的定义涵盖了机器的学习、推理、适应和自我改进的能力,表现在能从经验中学习、理解复杂概念、处理分析大量数据以及执行人类认为需智能完成的任务。关键特点包括算法驱动的决策过程、对大数据的处理能力以及特定任务中的高效性和准确性。 AI 的行为模式方面,在信息处理上通过先进算法和计算模型从大量数据输入中学习规律、做出预测和决策;在环境互动上,AI 系统能适应操作环境,从语音助手到自动驾驶汽车,可在特定环境中高效工作并对新情况适应。 对于小白理解 AI 技术原理与建立框架,推荐观看由,该课程干货满满,对新手友好,能在 50 分钟内速通 AI 大模型原理。
2024-09-09
AI数据分析案例,工具,玩法,技巧推荐?
以下是为您推荐的 AI 数据分析相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 实现方式:支持多维数据分析,包括 SQL 分析(分析平台自身使用情况)和个性化分析(上传数据自定义分析)。 结果展示:分析完成后展示结果数据的图表(折线图和柱状图可随意切换)和分析结论。 案例详情: 其他案例: 开发场景: 工作场景:
2024-09-19
项目型,任务型的AI整合工具,推荐一下
以下是为您推荐的项目型、任务型的 AI 整合工具: 1. 项目管理和任务跟踪工具: Jira、Trello 等项目管理软件已开始集成 AI 功能,可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具: 微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中,为项目文档撰写、编辑提供 AI 助手功能。 云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具: 部分 AI 工具能帮助识别和分析项目风险,并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具: AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具: 如文心一格、Vega AI 等 AI 绘画工具,可帮助快速生成创意图像素材。 6. Dart: 是一款擅长智能化处理任务管理的项目管理工具,具有路线图、日历视图、文档处理等功能。 拥有用户友好界面、AI 功能(如自动填充特性和子任务自动生成),可高度自定义布局,轻松区分工作和个人任务。 集成了生成性 AI(如 ChatGPT),在规划和任务创建方面能为用户节约大量时间和精力。 随着 AI 技术的发展,越来越多的工具正在为项目管理提供智能化的辅助功能,涵盖项目管理的各个环节,有助于提高工作效率和决策能力。
2024-09-19
推荐一个做数字人直播的团队
以下为您推荐一些关于数字人直播的相关信息: 在电商领域,数字人直播带货可通过以下步骤实现: 1. 添加产品/介绍背景:若有自己的视频/图片素材可用自己的,没有则可根据搜索添加。 2. 扣像结合背景:在剪映里把数字人扣下来,导入视频,点击画面选择抠像,点击智能扣像,调整到合适大小和位置。 3. 添加字幕和音乐:智能识别字幕,可搜索或手动添加喜欢的音乐。 目前业界对数字人的定义尚未统一,一般根据技术栈不同分为两类: 1. 真人驱动的数字人:重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要应用于影视行业及直播带货,表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关,随着视觉算法进步,在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息达到不错效果。 在电商直播方面的探索结果: 1. 选择做电商直播并非因电商适合数字人,可能是前期宣传及未发现其他更好场景。 2. 数字人不能成为壁垒,配套的运营服务才是,续费客户多因服务而非数字人。 3. 店播中数字人直播效果较好,数据能与真人基本保持一致。 4. 建议商家别依赖数字人,单纯数字人甚至算不上辅助。 此外,还有几个领域数字人效果很棒,ROI 比电商还高。在店播场景下,实时互动必要性没那么高,多轮 AB 测效果差不多。 但目前直播可能需要收费,短视频可通过购买邮箱注册使用免费时长或直接购买会员版。 由于不清楚具体的团队推荐,以上信息供您参考,希望对您有所帮助。
2024-09-19
请推荐免费的ai翻译软件
以下为您推荐一些免费的 AI 翻译软件: 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 翻译 PDF 的方法及相关工具: DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 视频自动字幕工具推荐: Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可以直接上传视频进行精准识别,并且可以对识别的字幕进行翻译,自动生成双语字幕。声称已经处理了 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务。支持 95 种语言,有 98%的超高准确率。此外,用户还可以自定义视频字幕样式,包括字体、颜色、大小、位置等。 Arctime:可以对视频语音自动识别并转换为字幕的工具,甚至支持自动打轴。支持 Windows 和 Linux 等主流平台,并且支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 网易见外:国内知名的语音平台,支持视频智能字幕功能,转换的正确率比较高,并且支持音频转写功能。 以上工具各有特点,您可以根据自己的需求选择最适合您的工具。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-19
推荐将线上视频转变成文字的运用
以下是一些将线上视频转换成文字的应用推荐: 1. Pika:是一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以安装这款最新的插件,能在图片基础上直接生成视频,它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需注意是收费的。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的相关网站可以查看: 另外,为您推荐在线 TTS 工具 Voicemaker(https://voicemaker.in/),它可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许创建自定义语音模型,易于使用,适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-19
推荐下好用的具备图像OCR能力的大模型
目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面,一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。
2024-09-19