音频质量检测方面SOTA模型有？

SOTA 是“State Of The Art”的缩写，意思是“最先进的”“当前最佳水平”。 在 AI 领域中，例如在多模态的研究中，（c）类方法虽然是 SOTA，但很多想法都受到（d）类的代表作 ViLT 启发。ViLT 把 VE 彻底换成简单的 patch projection 模块，借鉴了 ViT 的思维，其出发点是对视觉数据处理方式的创新。 以往的许多研究通过使用各种方法对视频数据进行生成建模，包括循环网络、生成对抗网络、自回归变换器和扩散模型。但这些工作通常存在一些局限性，而 Sora 作为一个视觉数据的通用模型，可以生成持续时间、纵横比和分辨率各异的视频和图像，长达一分钟的高清视频。

以下是目标检测领域的一些最新模型： YOLOv8 目标检测跟踪模型：快速准确的多对象识别和定位，支持实例分割、人体姿态估计等，多平台兼容，是一站式视觉识别解决方案。详细介绍：https://docs.ultralytics.com/models/ ，GitHub：https://github.com/ultralytics/ultralytics 。 OpenAI 在 2024 年 2 月发布的 Sora 模型，是一个文本到视频的生成式 AI 模型，能够根据文本提示生成现实或想象场景的视频，在目标检测方面也有一定的应用和潜力。

以下是关于 AI 音频排名的相关信息： 生成式 AI 季度数据报告 2024 年 1 3 月： 音频大类： 2023 年 4 月： 月访问量为 3838.1 万，Eleven Labs 以 814 万的访问量位居第一，占赛道月总访问量的 21.2%。Speechify 和 Murf AI 分别以 681 万和 431 万的访问量位列二、三，分别占赛道月总访问量的 17.7%和 11.2%。 2024 年 3 月： 月访问量增长至 5016.3 万，Eleven Labs 以 1962 万的访问量继续保持第一，占赛道月总访问量的 39.1%。TTSMaker 和 Speechify 分别以 418 万和 706 万的访问量位列二、三，分别占赛道月总访问量的 8.3%和 14.1%。 文字转音频辅助榜单： 2023 年 4 月访问量 Top10 可通过 aiwatch.ai 查看。 2023 年 4 月 2024 年 3 月月访问量增量 Top10 可通过 aiwatch.ai 查看。 音频编辑辅助榜单： 2023 年 4 月：月访问量为 1374 万，Adobe Podcast 以 595 万的访问量位居第一，占赛道月总访问量的 43.3%。Lalal.ai 和 The New Riverside 分别以 204 万和 198 万的访问量位列二、三，分别占赛道月总访问量的 14.8%和 14.4%。 2024 年 3 月：月访问量增长至 2136.8 万，Adobe Podcast 以 467 万的访问量继续保持第一，占赛道月总访问量的 21.9%。The New Riverside 和 Moises 分别以 357 万和 267 万的访问量位列二、三，分别占赛道月总访问量的 16.7%和 12.5%。近一年单月访问量增加了 762.8 万，年增长率为 55.5%。Adobe Podcast 的访问量减少了 128 万，而 The New Riverside 的访问量增长了 159 万。The New Riverside 的增长可能源于其提供的高质量音频编辑功能。 2023 年 4 月 2024 年 3 月月访问量减量 Top5 可通过 aiwatch.ai 查看。 赛道天花板潜力：77 亿$，对标公司：Notion、微软。总体趋势为快速增长，月平均增速 120 万，原生产品占比高。 赛博月刊@25 年 2 月：AI 行业大事记：AI 音频在去年跨越了真假难辨的临界点，成为继图像领域之后，第二条被资本看好的 AI 赛道。

以下是关于 AI 音频的相关信息： MiniMax Audio 发布全新 Speech02 语音模型，提升语音合成质量。 人工智能音频初创公司包括： ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 ：演员优先、数字双重声音由最新的 AI 技术驱动，确保高效、真实和符合伦理。 在去年，AI 音频跨越了真假难辨的临界点，成为继图像领域之后，被资本看好的第二条 AI 赛道。

以下是一些可以从文本生成播客音频的 AI 工具： ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 此外，还有 NotebookLlama：Meta 的播客生成教程，它使用 Llama 模型从 PDF 中提取文本，生成干净的.txt 文件，转化文本为播客转录，创造富有创意的内容，对转录进行戏剧化处理，提高互动性和吸引力，最终将文本转换为播客音频，支持多种 TTS 模型。详细介绍：

以下是一些关于音频总结的 AI 相关内容： 在智能纪要方面，AI 音乐创作通过输入更高级词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有相关版块、挑战、分享会和教程，可加入 AI 音乐社区。数字人语音合成介绍了声音克隆技术，常用的是 JPT service。 总结类 AI 工具方面，如 BibiGPT·AI 音视频内容一键总结（https://b.jimmylv.cn/）、15 个值得一试的 YouTube 视频摘要 AI 工具（https://nealschaffer.com/youtubevideosummarizerai/）、summarize.tech:AIpowered video summaries（https://www.summarize.tech/）。 在生成式 AI 季度数据报告中，会议总结赛道可能因远程工作和在线会议普及而需求增加，Otter AI 作为领先产品保持稳定增长。其中 2023 年 4 月到 2024 年 3 月，赛道月访问总量有变化，如 2023 年 4 月约 1314.6 万，2024 年 3 月增至 2146.3 万。同时还有相关的榜单数据，如 23 年 4 月访问量 Top10 等。

以下是一些关于音频去人声的相关信息： ：可以从歌曲中移除人声并分离鼓点、贝斯和其他乐器。 ：使用 AI 工具移除音轨，转换为 MIDI，并创建高质量的混音和混搭。 在游戏 PV《追光者》的制作中，利用了一款分离人声的 AI 软件，能够将人声从背景音乐中分离出来，并对一些游戏宣传的音乐进行了人声去除和剪辑处理。 在基于 Sovits 的声音训练及推理中，去混响可通过增加减少和伪影平滑的数值来调整效果，以耳朵为准，预听感受效果合适后渲染应用到整首歌。去杂音方面，对于非主人公的声音，如一次性出现的掌声、笑声、欢呼声，选中对应音轨右键渲染静音即可；重复出现且有一定相似性的，可选中查找类似后右键静音。若杂音和主音柔和在一起无法智能提取，一种思路是直接去掉这段主音，若精益求精，可使用 ripx 软件精修，该软件交互体验优秀，基本不需要教程，左右键点一点音轨图形就知道怎么做，把杂音的音轨删除，主音的音轨可剪切然后导出，所有声音导出成 wav 格式。

以下是一些关于 AI 音频所使用技术的介绍： 声音检测方面： ：通过更强的听觉感知创造卓越的人类体验。 ：先进的声音识别解决方案，能够分类如尖叫、枪声、咳嗽和哭泣等声音。 ：下一代声音 AI 平台，能够像人类一样理解任何声音。 ：语音控制的家庭自动化系统。 ：世界上首个智能家居听觉系统。 ：可用于从音频源中提取隐藏数据的 AI 模型。 ：无需键盘、按钮或触摸屏，无缝融合物理世界和数据世界。 ：为手机、VR/AR 头戴设备、智能手表、扬声器和笔记本电脑提供上下文感知。 ：智能音频穿戴设备。 ：将声音转化为信息。 ：使用先进的深度学习技术进行声音事件检测和上下文识别，为世界上的每一个声音赋予意义。 音乐方面： ：免费的 DAW，提供高质量的人声、鼓点、旋律、贝斯分离、全能音频分离、编辑和人声/乐器转 MIDI 功能。 ：AI 音频处理。 ：在音乐/视频流媒体和虚拟/增强现实中重新定义音频体验。 ：为音乐行业提供按需创建音轨的平台。 ：为娱乐行业提供音频分离解决方案，释放经典内容的全部潜力。 ：在几秒钟内将任何歌曲的人声和音乐分离。 ：基于世界排名第一的 AI 技术的高质量音轨分离。 ：使用强大的 AI 算法免费将歌曲中的人声与音乐分离。 ：使用 HiFi AI 分离歌曲中的人声、鼓点、贝斯和其他乐器。 ：为 DJ 歌手提供的在线 AI 人声移除器。 ：人声移除和在线卡拉 OK。 ：使用多种不同算法（Demucs、MDX、UVR 等）免费分离歌曲。 语音合成（TTS）方面： ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 ：演员优先、数字双重声音由最新的 AI 技术驱动，确保高效、真实和符合伦理。

文章原创度检测通常包括以下两大步骤： 1. 从互联网或文章库中定位相似内容： 将文章细分为小句或段落，便于逐个对照。 从每个细分内容中提炼关键词或词组，在网络或专业数据库中搜寻可能的相似内容。 2. 评估文章与搜索出的内容的相似程度评估原创度。 此外，文中还提到了一种将文章手搓成 Token 炸弹的有趣玩法，包括编码和解码的方法。例如，在特定网站进行操作，将按钮切换到“Decode”可解码，切换到“Encode”可编码，输入隐藏信息并选择表情或字母，然后复制生成的内容。由于 Unicode 的特性，隐藏信息跨平台时不会被格式化，但在微信发送时有 1.5 万个 token 左右的极限值，超过则无法发送。在爬虫和不同系统中也有不同的表现，如在 Windows 系统导出 txt 文件会出现乱码，而在 Mac 系统打开则基本正常。这种 Token 炸弹玩法还可以用于躲避信息审核员、传输信息或当作数字水印。

以下是一些常见的 AIGC 检测相关的信息： AIGC 论文检测网站和工具： 1. Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文，系统自动分析并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 6. ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统提供分析结果。 7. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 8. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析并提供结果。 判断一张图片是否 AI 生成： 可以使用一些网站，例如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试过程中可能存在误判，比如将结构严谨的真实摄影作品识别为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。

以下是关于检测图片造假的相关内容： 胶囊网络（CapsNets）能够有效检测图片造假，减少过拟合，提高检测精度，对不良数据适应力更强，还能适应输入数据的仿射变换，但在大数据集和背景复杂的输入图像等领域运作不太理想，需要进一步研究和改进。 对于判断一张图片是否为 AI 生成，可通过以下方式： 培养自己的鉴赏能力，训练大脑模型。 利用专门的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/），但此类网站的鉴定逻辑算法可能存在不足，如将结构严谨的真实摄影作品误判为 AI 作图。 依赖艺术知识储备，了解名画风格、画质与笔触表现力等。 注重细节，如人物肢体是否异常、背景花纹和底纹文字信息等。

以下是一些用于判断论文是否由 AI 写作的检测网站和工具： 1. Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文，系统自动分析并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 6. ：提供免费的 AI 内容检测工具，识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统提供分析结果。 7. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统分析提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 8. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析提供结果。 在论文写作领域，也有一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。

以下是一些免费的 AI 检测工具： 1. ：提供免费的 AI 内容检测工具，能识别文本是否由 AI 生成。使用方法是将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮获取分析结果。 2. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 4. Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文，系统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。 5. Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 6. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能获取分析报告。 7. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 8. ：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。 9. AI Detector by ContentDetector.AI：海外的内容检测工具。

以下是一些关于 AI 检测的相关信息： AIGC 论文检测网站和工具： Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文，系统自动分析并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽非专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。使用时输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 文字 教育方面，Humata Al 月访问量减少 129 万，降低了 40%；Elicit 月访问量减少 121 万，降低了 87%；Laion 月访问量减少 49 万，降低了 84%。 23 年 4 月至 24 年 3 月月访问量增量 Top10 和减量 Top5 有相关数据。 赛道方面，天花板潜力为数亿美金，总体趋势平稳增长，月平均增速为 121 万 PV/月，原生产品占比高。竞争方面，Top1 占比 39%，Top3 占比 88%，马太效应弱，网络效应弱，大厂入局少，大厂占比低，技术门槛低。Top1 公司（非大厂）为 GPTZero。 AI ReviewAI 评论（测试版）： AI Review 是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能，可单击各个审阅项查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天获取详细信息。 为让 AI Review 更有利，可提供自定义说明让 AI 专注于特定方面，如性能相关问题。 目前有几个审核选项，如查看工作状态、查看 Diff with Main Branch、查看上次提交。

大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。

以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。

目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。

目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。

目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。

大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。