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Topaz Video无法下载模型怎么办

回答

Topaz Video 无法下载模型,您可以参考以下步骤:

  1. 解压对应的文件,推荐使用绿色版。(对应的安装包已在网盘里,可直接下载)。
  2. 右键,管理员运行 VideoAIportable.exe 文件。
  3. 导入处理好的视频。
  4. 查看主界面,左边是原视频,右边是待处理视频,下面是对应的视频轨道。
  5. 右边部分是主要对视频处理的方式,预设部分主要有放大视频、提升画质、提升帧率等。
  6. 稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧,做转绘选择完整帧,强度在 60 为宜,抖动开启,次数一般选择 2 。
  7. 帧插值:Apollo 模型处理一般情况,Chronos 模型处理运动幅度较大的情况,其他一般维持默认不变。
  8. 增强部分建议直接开启使用默认。
  9. 所有参数设计完毕后,点击浏览按钮查看效果。拉动时间轴,选择需要处理的位置,点击左边的 preview 即可执行浏览操作,可选择处理时长,一般在复杂场景如肢体快速运动时进行浏览。

请注意,以上操作依据电脑性能而定。若仍无法下载模型,建议检查网络连接或咨询相关技术支持。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

小田:视频转绘制作视频过程中不可或缺的一环

这个插件用来消除视频抖动和运动模糊的一个插件。具体如何使用我们这里也大概说一下。解压好对应的文件,这里我推荐使用绿色版。(对应的安装包已经在网盘里了大家可以直接下载)。右键,管理员运行VideoAIportable.exe文件导入刚才处理好的视频这里我们可以看一下对应的主界面左边是原视频,右边是待处理视频。下面是对应的视频轨道右边的部分则是主要对视频处理的方式预设部分:主要是放大视频,提升画质,提升帧率视频部分:这里保持默认就好了,因为我们就是提升画质稳定AI:主要用于画面的稳定和减少抖动(下面会详细说明一下)消除运动模糊AI:这个没啥好说的字面意思里面就一个模型帧插值AI:这个里面主要是识别对应的帧和帧之间进行修复替换。主要有几种模型下面会具体介绍增强AI:选择不同的模型对视频进行整体的优化,包括面部,去噪,锐化提升等颗粒:没咋用过。。上面的操作真的依据电脑来的。不过一般我们都会选择稳定+运动模糊。你要实在不行你可以一个一个来操作但是那样会很慢。具体讲一下稳定AI:

小田:视频转绘制作视频过程中不可或缺的一环

模式里面分为自动裁切和完整帧,因为我们做的是转绘所以自然就选择完整帧强度我这里试了一下在60就可以太高的话一些场景直接就糊了抖动需要开起来次数一般选择2保持默认不变。太高了就跟磨皮过头了一样帧插值:这里面其实就需要将一下模型这个地方Apollo:处理一般的就可以绝大多数都选择这个模型Chronos:处理运动幅度较大的时候选择这个模型其他一般都维持默认不变增强:这里建议直接开启使用默认,因为里面还有一些参数我这边目前也没有具体去研究感兴趣的同学可以自己研究一下我们在一起交流学习一下。所有的参数都设计完毕后大家可以点击一下浏览按钮来查看一下浏览效果。要记住浏览其实也是进行处理只不过可以自己选择。拉动时间轴,选择需要处理的位置,点击左边的preview即可执行浏览操作,这里可以选择需要处理多少秒,一般我们都是选择在比较复杂的场景,比如肢体快速运动的时候进行浏览。例如下面这种场景:

其他人在问
做 video lip sync 的高质量项目有哪些?
以下为一些关于 video lip sync(视频唇形同步)的高质量项目介绍: 谷歌的“Generating audio for video”项目正在开展进一步研究。该项目具有以下特点: 1. 与现有视频音频解决方案相比,它能够理解原始像素,并且添加文字提示是可选的。 2. 系统无需手动调整生成的声音和视频,避免了对声音、视觉效果和时间等不同元素进行繁琐的调整。 3. 但仍存在一些限制因素需要解决,比如音频输出质量依赖于视频输入质量,视频中的假象或失真超出模型训练分布范围会导致音频质量明显下降。 4. 正在改进涉及语音的视频唇形同步。V2A 尝试从输入的文稿生成语音并与角色的唇形动作同步,但配对的视频生成模型可能不受文稿条件的限制,这会造成不匹配,导致唇形同步不自然。 需要注意的是,这一项目仍在不断完善和改进中。
2024-07-24
ollama下载链接
Ollama 的下载链接为:https://ollama.com/download 。 Ollama 具有以下特点: 1. 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库,用户可通过 https://ollama.com/library 查找并下载不同的模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件。 4. 支持用户自定义模型,可通过简单步骤修改模型的温度参数等。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 安装完之后,确保 ollama 后台服务已启动(在 macOS 上启动 ollama 应用程序即可,在 Linux 上可以通过 ollama serve 启动)。可以通过 ollama list 进行确认。还可通过 ollama 命令下载模型。
2024-11-07
chatGPT 下载与安装
以下是安卓系统下载与安装 ChatGPT 的详细步骤: 1. 打开系统自带的谷歌服务框架: 打开系统设置。 拉到最底下,点击更多设置。 点击账号与同步。 点击谷歌基础服务。 打开基础服务按钮。 2. 安装 Google Play: 到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装。 安装好后打开谷歌商店,点击右上角登录谷歌账号。 3. 安装 ChatGPT: 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,注意开发者是 OpenAI,别下错了。 可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题,解决方法如下: 在 Google Play 点按右上角的个人资料图标。 依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。 若账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡即可,填写信息时地区记得选美。 如果回到 Google Play 首页还搜不到 ChatGPT,可以卸载重装 Google Play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 4. 体验 ChatGPT: 如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 5. 订阅 GPT4 Plus 版本: 先在 Google Play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡。 然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。
2024-11-03
提示词可以在哪里下载
以下是一些可以获取提示词的途径: Dynamic Prompts 插件:勾选魔法提示词,一般选中后会后台下载提示词模型,每个大概 800m。您可以通过上面的 url 去详细了解其他的 prompt 模型。 相关网站: Majinai: 词图: Black Lily: Danbooru 标签超市: 魔咒百科词典: AI 词汇加速器: NovelAI 魔导书: 鳖哲法典: Danbooru tag: AIBooru: 老六提示词插件:其 GITHUB 下载链接是:https://github.com/thisjam/sdwebuioldsixprompt ,也可在作者的网盘链接中下载。
2024-11-01
chatgpt怎么下载
以下是在苹果和安卓系统下载 ChatGPT 的方法: 苹果系统: 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt:中国区正常下载不了,需要切换到美区才可以下载。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接:。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果,下载安装即可,注意别下错。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App:打开支付,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store & iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买即可,建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 安卓系统: 1. 安装 google play: 到小米自带的应用商店搜索 google play 进行安装。 安装好后,打开 GooglePlay,按照提示一步步操作,登录 GooglePlay。 2. 下载安装 chatgpt: 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI,别下错了。 可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题,解决方法如下:在 google play 点按右上角的个人资料图标。依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 3. 体验 ChatGPT:如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本:先在 Googleplay 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡,然后在区 chatgpt 里订阅 Plus。 完成上述步骤后,就可以开始使用 ChatGPT 4 了。 1. 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 2. 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音,就可以体验流畅的语音对话。
2024-10-31
SUNO下载
以下是关于 SUNO 下载的相关信息: Suno 是一款强大的 AI 驱动歌曲生成器,被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出完整音乐作品。 地址:https://www.suno.ai/ 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户:每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户:每月 2500 点数(约 500 首歌),按月 10 美元,按年 8 美元/月,96 美元/年。 Premier 用户:每月 10000 点数(约 2000 首歌),按月 30 美元,按年 24 美元/月,288 美元/年。 点击 Create 有两种模式: 默认模式:关闭个性化,可进行歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等操作。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等帮助生成。 开始生成:填写好所需内容后,点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载: Suno 新功能“Suno Scenes”可通过照片或视频生成独特音乐,目前只有 iOS 客户端,且系统版本需升级到 17.0+,下载需要使用美国 ID 并在美国 IP 环境下体验。更新/安装客户端:suno.com/ios 。 网址:https://suno.com/create ,优点是回答问题更准确、上下文衔接更好,限制是需要翻墙和邮箱注册,每日有免费额度 10 首歌。Custom Mode 开启为自己有歌词,关闭则随机生成歌词,只要填描述。Instrumental 可出纯音乐曲子,Style of Music 用简短自然语言描述(最多 100 字符)。
2024-10-30
如何让 AI 为我生成可下载的Excel表格
要让 AI 为您生成可下载的 Excel 表格,可以参考以下方法: 1. 编写完整的提示词:最外围的核心是明确两个目的,一是生成符合要求的单词卡内容,二是按照对应的位置把内容分别填入 Excel 文件中。在生成过程中,先给出基本示例作为 GPT 完成任务的核心依托,再根据不同生成内容限定规则。 2. 测试结果:输入多个单词进行解析,效果可能会有差异,但大体格式可能符合要求。对于不符合最初设定的部分,可通过复制粘贴进行调整。下载 Excel 表格后,需复制填好的表格并粘贴到自己的表格中,同时注意留好原 Excel 的备份文件。上传时可能需要压缩文件,但某些压缩格式可能存在问题。 3. 批量产出:上传压缩文件,上传成功后点击相应操作完成套版,从而获得符合要求的表格。 关于 Excel 的 AI 功能,目前有以下几种工具和插件: 1. Excel Labs:是 Excel 插件,新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合 Word、Excel 等办公软件的 AI 工具,能通过聊天形式完成用户需求,如数据分析或格式创建。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能,可通过自然语言交互式进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,能生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,上述内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-28
lama模型
Llama 模型相关信息如下: 基于多模态大模型给现实世界加一本说明书:后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型,为应用提供推理服务。同时,部署了一个 Flask 应用用于数据前处理和后处理,提供 Stream 流服务。前端页面采用 HTML5,用于采集画面和用户输入。 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合:未直接提及 Llama 模型的具体内容。 LayerStyle 副本中的 LayerUtility 中的 LaMa:根据图像遮罩擦除物体,是对 IOPaint 的封装,由 SOTA AI 模型提供支持。提供 LaMa 等模型以及多种擦除方法,可下载模型文件放到指定位置,并对节点选项进行了说明,如选择模型或方法、设备选择、遮罩反转、遮罩扩张幅度、遮罩模糊幅度等。
2024-11-14
gpt4o视觉模型
GPT4o 是 OpenAI 推出的模型。开发人员现在可在 API 中将其作为文本和视觉模型进行访问。与 GPT4 Turbo 相比,具有速度快 2 倍、价格减半、速率限制高出 5 倍的优势。未来几周计划向 API 中的一小群受信任的合作伙伴推出对其新音频和视频功能的支持。 GPT4o(“o”代表“omni”)是迈向更自然人机交互的一步,能接受文本、音频和图像的任意组合作为输入,并生成文本、音频和图像输出的任意组合。它在 232 毫秒内可响应音频输入,平均为 320 毫秒,与人类响应时间相似。在英语文本和代码上的 GPT4 Turbo 性能相匹配,在非英语语言的文本上有显著改进,在 API 中更快且便宜 50%,在视觉和音频理解方面表现出色。 在 GPT4o 之前,语音模式由三个独立模型组成的管道实现,存在信息丢失等问题。而 GPT4o 是在文本、视觉和音频上端到端训练的新模型,所有输入和输出都由同一个神经网络处理,但对其能做什么及局限性仍在探索。
2024-11-14
2023年大模型发展有什么重要技术
2023 年大模型发展的重要技术包括以下方面: 模型发布:百川智能发布 Baichuan2—Turbo,字节云雀大模型等。 涉及领域:涵盖通用、医疗、汽车、教育、金融、工业、文化/零售/交通等多个行业。 关键进展:从 22 年 11 月 ChatGPT 的惊艳面世,到 23 年 3 月 GPT4 作为“与 AGI(通用人工智能)的第一次接触”,再到 23 年末多模态大模型的全面爆发。 多模态大模型的应用: 优点:适应性极好,方便适应各种奇葩需求;对算法要求降低,大部分功能由大模型提供,特别是非结构化信息处理;API 访问方式简化了边缘设备要求,方便在多种设备适配。 缺点:推理时长是最大障碍,传统目标检测或人脸识别优化后能达到 100 300ms,而大模型动则需要 10 秒的延时,限制了许多场景;模型的幻象和错误率较高,在多链路复杂应用中迅速变得不可行;在大多数生产模式下,仍需使用云服务数据中心,存在隐私问题;商业私有化部署是刚需,当下开源模型与 GPT4 有代差。
2024-11-14
给出指令,让AI帮我执行的网页,app,大模型,小程序
以下为一些可以给出指令让 AI 帮您执行的网页、app、大模型和小程序: 1. Midjourney:在生成 UI 界面方面表现出色。如果想指定生成某个页面(如首页、登录页等),只需添加页面指令描述,例如“landing page”(社交平台登录页)、“Profile Page”(人力资源类产品的个人资料页)。其产出的设计图视觉效果不错,适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意,但目前直接用于落地开发仍有距离。 2. 很多 AI 网站可以创建“智能体”,例如您可以为其配置提示词、知识库、能力配置等,让其为您工作,如出试题、找资料、画插图、专业翻译等。 3. 在使用生成式人工智能时,要把大模型当作大学生而非专家,“实习生”只能执行任务,需要您指明方向、拆解任务、教其一步步操作,像导演一样编排具体流程、检查结果、修改流程并反复迭代。提示语的核心是逻辑,要将复杂任务拆分成科学合理的步骤,且确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。同时,即使在 Prompt 里指明了步骤,如果没有打印出来,也无法达到理想效果。
2024-11-13
如何用ai模型做训练
以下是关于如何用 AI 模型做训练的相关内容: 要在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和学徒实践开始,AI 也应如此。当前的学习方式存在问题,应通过堆叠模型训练,如先训练生物学、化学模型,再添加特定数据点。就像预医学生从基础课程学起,设计新疗法的科学家经历多年学习和指导,这种方式能培养处理细微差别决策的直觉。 大模型的构建过程包括: 1. 收集海量数据:如同教孩子博学多才要让其阅读大量资料,对于 AI 模型要收集互联网上的各种文本数据。 2. 预处理数据:像为孩子整理适合的资料,AI 研究人员要清理和组织收集的数据,如删除垃圾信息、纠正拼写错误等。 3. 设计模型架构:为孩子设计学习计划,研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构,通常是复杂的神经网络,如 Transformer 架构。 4. 训练模型:像孩子开始学习,AI 模型开始“阅读”数据,通过反复预测句子中的下一个词等方式逐渐学会理解和生成人类语言。 为提高 AI 模型的鲁棒性,应对可能的“恶意”样本数据导致的幻觉,可使用对抗训练技术,让模型在训练中接触并学会识别和抵抗。
2024-11-13
大模型排名
以下是关于大模型排名的相关信息: 斯坦福发布了大模型排行榜 AlpacaEval,这是一种基于 LLM 的全自动评估基准,更加快速、廉价和可靠。项目链接:https://github.com/tatsulab/alpaca_eval ,排行榜链接:https://tatsulab.github.io/alpaca_eval/ 。 该排行榜分为以 GPT4 和 Claude 为元标注器的两个子榜单。 在 GPT4 评估榜单中,GPT4 稳居第一,胜率超过 95%;Claude 和 ChatGPT 胜率都在 80%以上,分别排名第二和第三,Claude 以不到 3%的优势超越 ChatGPT。 开源模型中,WizardLM 以仅 130 亿的参数版本排名第一,击败了 650 亿参数量的 Guanaco;Vicuna 发挥稳定,胜率超过 70%排在第六,紧追 Guanaco 65B;Falcon Instruct 40B 表现不佳,仅位居 12 名,略高于 Alpaca Farm 7B。 AlpacaEval 团队已开源所有模型评估代码和分析数据,以及支持未来新模型榜单更新的测试工具,但它仍不是一个全面的模型能力评测系统,存在指令比较简单、评分可能更偏向风格而非事实、没有衡量模型可能造成的危害等局限性。 中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化,作为 AI 机器人无法提供最新的信息。要获取最新的中国国内大模型排名,您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台,在会定期更新相关的排名报告,可以供您查阅。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-13