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影视后期相关的模型

回答

以下是为您整理的影视后期相关模型的信息：

Meta Movie Gen 文生视频模型：

  • 这是 Meta 发布的“迄今为止最先进的媒体基础模型（Media Foundation Models）”，但目前未公开上线。
  • 由视频生成和音频生成两个模型组成。
    • Movie Gen Video 是 30B 参数的 Transformer 模型，能从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频，相当于 73K 个视频 tokens。可进行精确视频编辑，如添加、删除或替换元素，或进行背景替换、样式更改等全局修改。在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得 SOTA 性能。
    • Movie Gen Audio 是 13B 参数的 Transformer 模型，能接受视频输入及可选的文本提示，生成与视频同步的高保真音频。
  • 通过预训练-微调范式完成。预训练阶段在海量的视频-文本和图像-文本数据集上进行联合训练，学习对视觉世界的理解。微调阶段精心挑选小部分高质量视频进行有监督微调，以提升生成视频的运动流畅度和美学品质。
  • 还引入了流匹配作为训练目标，使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。

Stable Diffusion 相关模型：

相关媒体报道：

  • 量子位：Meta 版 Sora 无预警来袭！抛弃扩散模型，音视频生成/画面编辑全包，92 页论文无保留公开 https://mp.weixin.qq.com/s/rs7JQigqHO9yT_0wbF6cTg
  • 歸藏的 AI 工具：Meta 发布视频生成和编辑模型，来看看项目负责人的论文导读 https://mp.weixin.qq.com/s/BLXNgCW0vAHNZtHgd4623g

参考链接：https://ai.meta.com/research/movie-gen/

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

新王登基-Meta发布Meta Movie Gen文生视频模型

[title]新王登基-Meta发布Meta Movie Gen文生视频模型[heading1]Create sound effects and soundtracks创建音效和配乐（下面的视频[heading2]用Llama3架构做视频模型具体来说Movie Gen由视频生成和音频生成两个模型组成。Movie Gen Video：30B参数Transformer模型，可以从单个文本提示生成16秒、16帧每秒的高清视频，相当于73K个视频tokens。对于精确视频编辑，它可以执行添加、删除或替换元素，或背景替换、样式更改等全局修改。对于个性化视频，它在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得SOTA性能。Movie Gen Audio：13B参数Transformer模型，可以接受视频输入以及可选的文本提示，生成与视频同步的高保真音频。Movie Gen Video通过预训练-微调范式完成，在骨干网络架构上，它沿用了Transformer，特别是Llama3的许多设计。预训练阶段在海量的视频-文本和图像-文本数据集上进行联合训练，学习对视觉世界的理解。这个阶段的训练数据规模达到了O(100)M视频和O(1)B图像，用以学习运动、场景、物理、几何、音频等概念。微调阶段研究人员精心挑选了一小部分高质量视频进行有监督微调，以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。为了进一步提高效果，模型还引入了流匹配（Flow Matching）作为训练目标，这使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。扩散模型通过从数据分布逐渐加入噪声，然后在推理时通过逆过程去除噪声来生成样本，用大量的迭代步数逐步逼近目标分布。流匹配则是通过直接学习样本从噪声向目标数据分布转化的速度，模型只需通过估计如何在每个时间步中演化样本，即可生成高质量的结果。

新王登基-Meta发布Meta Movie Gen文生视频模型

[title]新王登基-Meta发布Meta Movie Gen文生视频模型Meta发布Meta Movie Gen文生视频模型，Meta表示，这是“迄今为止最先进的媒体基础模型（Media Foundation Models）”注意：模型未公开上线https://ai.meta.com/research/movie-gen/[7586_1728057079_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/MGcKbwcbxo7Gz6x4mbxcDv1tnzg?allow_redirect=1)媒体报道：量子位：Meta版Sora无预警来袭！抛弃扩散模型，音视频生成/画面编辑全包，92页论文无保留公开https://mp.weixin.qq.com/s/rs7JQigqHO9yT_0wbF6cTg歸藏的AI工具：Meta发布视频生成和编辑模型，来看看项目负责人的论文导读https://mp.weixin.qq.com/s/BLXNgCW0vAHNZtHgd4623g

SD新手：入门图文教程

模型能够有效地控制生成的画风和内容。常用的模型网站有：[Civitai | Stable Diffusion models,embeddings,hypernetworks and more](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//civitai.com/)>[Models - Hugging Face](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/models)>[SD - WebUI资源站](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.123114514.xyz/models/ckpt)>[元素法典AI模型收集站- AI绘图指南wiki(aiguidebook.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aiguidebook.top/index.php/model/)>[AI绘画模型博物馆(subrecovery.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aimodel.subrecovery.top/)[heading3]模型安装[content]下载模型后需要将之放置在指定的目录下，请注意，不同类型的模型应该拖放到不同的目录下。模型的类型可以通过[Stable Diffusion法术解析](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//spell.novelai.dev/)检测。大模型（Ckpt）：放入models\Stable-diffusionVAE模型：一些大模型需要配合vae使用，对应的vae同样放置在models\Stable-diffusion或models\VAE目录，然后在webui的设置栏目选择。Lora/LoHA/LoCon模型：放入extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora，也可以在models/Lora目录Embedding模型：放入embeddings目录

其他人在问
影视剪辑短片用什么AI软件
以下是一些可用于影视剪辑短片的 AI 软件： 1. 视频生成工具：Pika、Pixverse、Runway、SVD 可用于生成不同风格和类型的视频片段，如奇幻风格、风光片、纪录片、美食片等。 2. 声音制作软件： 11labs（官网：https://elevenlabs.io/）可用于英文对白制作，但存在声音缺乏情绪和情感的问题，需要通过标点符号调整语音效果，且需不断抽卡尝试。 国内的出门问问的魔音工坊，具有情绪调节控件。 3. 剪辑软件： 对于 1 3 分钟的短片，剪映较为方便。 对于更长篇幅或追求更好效果的影片，可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。 此外，在创作 AI 短片时，除了使用上述工具，还需考虑故事的来源和剧本写作。故事来源可以是原创（如自身经历、梦境、想象等）或改编（如经典 IP、名著、新闻、二创等）。剧本写作方面，虽然编剧有一定门槛，但短片创作可从自身或朋友经历改编入手，多与他人讨论并不断实践总结。
2024-11-04
AI赋能影视创作流程
以下是 AI 赋能影视创作的流程： 在分镜管理方面： 导演使用增强现实界面来规划场景和指导演员，增强现实技术让导演能直观地设计和预览复杂场景。 编剧通过 AI 助手生成剧本创意和对话，人工智能成为编剧的新伙伴，激发创意，优化叙事。 观众通过脑机接口直接体验电影情感和场景，脑机接口技术可能将观众带入完全沉浸的电影体验。 在视频制作管理流程中： 小组讨论会上，创作者讨论使用区块链保护电影版权的策略，区块链技术保护创作不被非法复制，确保创作者权益。 年轻观众在虚拟现实电影节中探索不同的电影世界，虚拟现实电影节让观众在家中就能穿越至各个电影世界。 观众可在手中的智能设备上，通过应用选择观看个性化推荐的电影，智能推荐系统根据观众的喜好和观影历史定制电影列表。 影视制作人在全息投影上协作，编辑电影场景，全息技术让电影制作变得更加直观和协同。 在《李清照》AI 视频创作流程项目中： 文字方面使用 GPT 脚本。 图片使用 Midjourney。 视频使用 Runway。 音频使用 ElevenLabs、剪映。 剪辑使用剪映。 还用到其他工具如 PS、AE。 在故事创作方面： 按照特定模板生成穿越故事的 Prompt，包括标题、设置、主角、反派角色、冲突、对话、主题、基调、节奏和其它等方面的设定。 根据模板生成的内容填充为特定题材的小说，并进行分章节，生成小说目录。
2024-10-28
我是说影视方面的AI工具
以下是一些关于影视方面的 AI 工具的信息： 对于 AI 短片创作，除了常见的 GPT4、Claude、Kimi、智谱清言、文心一言等工具，更关键的是确定要创作的故事类型和来源。故事来源可以是原创（如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等），也可以是改编（如经典 IP、名著、新闻、二创等）。 剧本写作方面，编剧有一定门槛，不能单纯依赖剧作理论和模板，应多实践、总结经验，并与他人讨论改进。对于短片创作，可从自身或朋友经历改编入手，或对触动自己的短篇故事进行改编。 在使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具制作短片时，需注意 AI 视频通常需要大量抽卡获取合适画面，此次决定每家视频每张图片只抽一次卡。以下是不同类型影片的示例： 科幻片：如太空舰队交战、宇航员头盔特写等场景。 战争片：如士兵在战壕准备迎击、查看地图等场景。 奇幻片：如奇幻生物追逐、小精灵特写等场景。 纪录片：如壮丽山脉的远景、野花的特写等场景。 美食片：如厨师切割食材、蛋糕的特写等场景。
2024-10-24
如何用AI做关于影视解说的视频
以下是用 AI 做影视解说视频的步骤： 1. 内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析影视内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据影视内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将解说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，还有以下相关案例供您参考： 使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频：首先使用 OpenCV 从包含野牛和狼的自然视频中提取帧，显示帧以确保正确读取，制作提示并向 GPT 发送请求。 保姆级攻略：用 4 个工具做电影大片。如用 GPT 进行内容创作，包括生成视频内容、起响亮的名字、写出分镜需要的画面和生成朋友圈宣传文案。用 Pika Labs 进行文本生成视频，其被评价为全球最好用的文本生成视频 AI，目前内测免费，生成服务托管在 discord 中，需加入其频道，在“generate”区生成，可输入指令或上传本地图片生成视频，对不满意的效果可再次生成优化。
2024-10-23
请帮我以 人工智能在影视的应用及展望为主题 列一个论文提纲 包括一二级标题
以下是为您生成的以“人工智能在影视的应用及展望”为主题的论文提纲，包括一、二级标题： 一、引言 （一）研究背景 （二）研究目的与意义 二、人工智能在影视中的应用现状 （一）影视制作中的人工智能技术 1. 特效制作 2. 虚拟角色创建 （二）影视发行与营销中的人工智能应用 1. 个性化推荐 2. 市场预测 （三）影视观看体验中的人工智能介入 1. 智能字幕与翻译 2. 互动式观影 三、人工智能对影视产业的影响 （一）积极影响 1. 提高制作效率 2. 创新创作模式 （二）挑战与问题 1. 就业岗位变化 2. 伦理道德考量 四、人工智能在影视领域的未来展望 （一）技术发展趋势 1. 深度学习的进一步应用 2. 与其他新兴技术的融合 （二）对影视行业的潜在变革 1. 内容创作的个性化与定制化 2. 全球影视市场的格局变化 （三）应对策略与建议 1. 人才培养与转型 2. 法律法规的完善 五、结论 （一）研究总结 （二）未来研究方向展望 希望这个提纲对您的论文写作有所帮助！
2024-09-21
能用AI来完成影视作品介绍的视频剪辑工作吗
AI 可以完成影视作品介绍的视频剪辑工作。以下是一般的流程： 1. 内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析影视作品的内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据分析结果，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：利用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：使用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将相关文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：运用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，提升视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会因项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-08-21
你认为目前最好用的大模型有哪些？
目前最好用的大模型包括： 1. OpenAI 的 GPT4：是最先进和广泛使用的大型语言模型之一，在多种任务上表现卓越，如文本生成、理解、翻译及各种专业和创意写作任务，能通过大量数据学习理解和生成人类语言，处理复杂问题和理解上下文能力出色。 2. Anthropic 公司的 Claude 3。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 大型模型主要分为两类： 1. 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息。 2. 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 大型多模态模型与大型语言模型的不同点： 1. 处理的信息类型不同：大型语言模型专注于文本，大型多模态模型能处理多种类型信息。 2. 应用场景不同：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，大型多模态模型应用领域更广泛。 3. 数据需求不同：大型语言模型依赖大量文本数据训练，大型多模态模型需要多种类型数据训练。 此外，如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告： 。需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-19
能生成sql语句的ai模型或工具，能提供api调用的
以下是一些能生成 SQL 语句并提供 API 调用的 AI 模型或工具的相关信息： OpenAI 的 GPT 系列模型，如 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 ，可以通过函数调用及其他 API 更新，让开发人员向模型描述函数，并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。但需要注意的是，为了让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制尤为重要和复杂。 在使用代码执行来进行更精确的计算或调用外部 API 时，不能依赖模型自行准确地执行算术或长计算。可以指示模型编写和运行代码，例如将代码放入三重反引号中。生成输出后，可以提取并运行代码。同时，模型在正确使用 API 的指导下，可以编写使用 API 的代码，但需要通过提供 API 文档或代码示例进行指导。 但需要注意的是，执行模型生成的代码存在安全风险，建议在安全的沙箱环境中运行代码，避免潜在危害。
2024-11-19
图说AI大模型？
以下是关于 AI 大模型的相关内容： 一、大模型的整体架构 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集，这里的数据层并非用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层：包括 LLm（大语言模型，例如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如市面上的文生图、图生图等模型，训练所用数据与 llm 不同，为图文或声音等多模态的数据集）。 4. 平台层：例如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：也就是应用层，是用户实际看到的地方。 二、再补充一些概念 AI Agent Agent 是从年前到现在比较火的概念，被很多人认为是大模型的未来主要发展方向。中间的“智能体”其实就是 llm 或大模型，四个箭头分别是为 llm 增加的工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 llm 之间以及 llm 和工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 三、必须理解的核心概念 1. 泛化能力：指模型在未曾见过的数据上表现良好的能力，用大白话讲就是“举一反三”的能力，人类泛化能力很强，无需见过世界上每一只猫就能认识猫的概念。 2. 多模态：指多数据类型交互，能提供更接近人类感知的场景，大模型对应的模态有文本、图像、音频、视频等。 3. 对齐能力：指与人类价值观与利益目标保持一致的能力。但目前阶段，有很多提示词注入的方法能绕过各种限制，这也开辟了大模型领域黑白对抗的新战场。
2024-11-19
文生图模型性能排行
以下是一些文生图模型的性能排行相关信息： Kolors 是最近开源的文生图模型中表现出色的一个。它具有更强的中文文本编码器、高质量的文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力以及巧妙解决高分辨率图加噪问题的 noise schedule，实测效果不错。 PIKA1.0 是一个全新的模型，文生视频和文生图的质量都有大幅度提升。在文生图方面稳定得令人惊讶，3D 和 2D 的动画效果出色。 为全面比较 Kolors 与其他模型的生成能力，构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。在 KolorsPrompts 评估集中，Kolors 在整体满意度方面处于最优水平，其中画面质量显著领先其他模型。具体的平均分数如下： AdobeFirefly：整体满意度平均分 3.03，画面质量平均分 3.46，图文相关性平均分 3.84。 Stable Diffusion 3：整体满意度平均分 3.26，画面质量平均分 3.5，图文相关性平均分 4.2。 DALLE 3：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.54，图文相关性平均分 4.22。 Midjourneyv5：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.68，图文相关性平均分 4.02。 Playgroundv2.5：整体满意度平均分 3.37，画面质量平均分 3.73，图文相关性平均分 4.04。 Midjourneyv6：整体满意度平均分 3.58，画面质量平均分 3.92，图文相关性平均分 4.18。 Kolors：整体满意度平均分 3.59，画面质量平均分 3.99，图文相关性平均分 4.17。所有模型结果取自 2024.04 的产品版本。
2024-11-18
认为如果我是一个大学生，想要通过大模型去参加项目什么样的方向会比较好我应该做一个怎样的大模型？
对于大学生想要通过大模型参加项目，以下是一些方向和相关知识： 大模型的概念： 通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有有资本购买大量 GPU 的才有能力训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要大量的数据量，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即选择合适的算法让大模型更好地理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好地胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会对输入进行数字化形成词汇表。 大模型的训练： 一般训练会有 3 个步骤，每个步骤都需要资金投入。 1. 无监督学习：模型通过分析大量文本数据，学习语言的基本结构和常识，具备文本补齐能力而非直接回答问题，将人类的知识通过向量化的方法转换，从而获得基础的语言模型。 2. 清洗出好的数据。 3. 指令微调：模型被训练以理解并执行具体指令，如翻译文本，从而能够回答问题。输入内容包括 3 个部分，中间可能有分隔符。还有对齐过程，通过引入人类的评价标准和处理特定格式要求，进一步优化模型的输出以符合人类的期望。 大模型的微调： 在人工智能领域，通常会根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等，通过训练获得广泛的自然语言理解能力，但在特定领域表现可能不理想。微调是对大模型针对特定领域进行的训练过程，通过在特定领域的数据上训练模型，优化所有层的参数，提高其在该领域的专业性。从头开始训练一个具备自然语言处理能力的大模型需要大量时间和资源，小公司负担不起，微调可以在现有模型基础上更经济、高效地适应新的应用领域。
2024-11-18
多模态大模型
以下是关于多模态大模型的相关信息： Google 的多模态大模型叫 Gemini，是由 Google DeepMind 团队开发的。它不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示，能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出，被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 多模态大模型（MLLM）是一种在统一的框架下，集成了多种不同类型数据处理能力的深度学习模型，这些数据可以包括文本、图像、音频和视频等。通过整合这些多样化的数据，MLLM 能够更全面地理解和解释现实世界中的复杂信息，在面对复杂任务时表现出更高的准确性和鲁棒性。其典型架构包括一个编码器、一个连接器和一个 LLM，还可选择性地在 LLM 上附加一个生成器，以生成除文本之外的更多模态。连接器大致可分为基于投影的、基于查询的和基于融合的三类。 有基于多模态大模型给现实世界加一本说明书的应用，例如将手机置于车载摄像机位置，能够实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。在这种架构中，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，整体设计以简单高效为主。下载模型 ggml_llavav1.513b，这里选择是 13b 4bit 的模型。BakLLaVA 推理速度更快，但对中文的支持较差，7b 的模型在语义理解方面普遍存在不足，特别是在需要规范数据格式进行交互的场合。对于 function call 和 action 操作，极度依赖模型的 AGI 能力。
2024-11-18
音乐后期AI软件
以下为您介绍一些音乐后期 AI 软件： Musico：由 AI 驱动的软件引擎，可生成音乐，能对手势、动作、代码或其他声音作出反应。 Yousician：全球最大的音乐教育平台。 Tape It：用于创作歌曲和音频录制的应用程序。 Sessionwire：提供无缝录音室体验的一体化在线协作平台。 Aflorithmic：专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 Audio Design Desk：视频编辑的音频解决方案。 Never Before Heard Sounds：由 AI 驱动的音乐工作室。 NeuralDSP：通过直观的软件/硬件生态系统为音乐演奏者提供世界级声音的民主化访问。 Neutone：AI 音频插件和社区，弥合 AI 研究与创意之间的差距。 RoEx：为音乐人、制作人和内容创作者提供 AI 驱动的混音服务。 LANDR：为创作者提供的在线音乐软件，包括音乐母带处理、数字音乐发行、分期付款插件、免费样本包和协作工具。 Accusonus（被 Meta 收购）：为创作者提供的音频和视频编辑软件。 Moises：音乐人的应用程序。 Waveshaper（前身为 Tonz）：实时神经信号处理。 Sonible：奥地利制造的音频软硬件。 在一些项目中，还会用到以下软件： Audition：用于音频处理。 Studio One：由 PreSonus 公司开发的专业 DAW 软件，功能全面，适合编曲、录音、混音和母带处理等音乐制作流程。 Waves XNoise：由 Waves 公司出品的降噪 VST 插件，用于降低音频中的噪声，操作简单。 iZotope RX 11：专业的音频修复和降噪软件，具备多种音频修复和编辑工具。 iZotope Ozone 11：专业的母带处理软件，提供全面的母带处理工具，提升音频整体质量。
2024-10-17
lora训练的数据集没有跳绳动作，后期如何使用lora生成跳绳的图，需求要保持人脸和服装跟训练人物一致
如果您的 Lora 训练数据集没有跳绳动作，但希望生成跳绳的图并保持人脸和服装与训练人物一致，可以参考以下步骤： 1. 首先，在已有训练集中选择一两张合适的形象图片，用 PS 把人物肢解处理一下，得到各部位的图片。 2. 在 Tripo 中逐个上传图片转换成 3D 模型（由于全身图单次转换 3D 目前效果较差，所以需逐个分部转换）。 3. 利用 3D 软件将模型整合，绑定骨架。 4. 最后对照所需的分镜图凹好造型，再进行重绘。重绘时可以使用 cref cw0 来保证基础面部。 另外，训练 Lora 时需要注意： 1. 对于一个固定的形象，面部五官最重要，其次是体型、服装、配饰等。收集训练集时，收集形象的头部图片很重要。 2. 给图片打标时，要仔细检查每一张图片，打标的好坏会影响到后面人物 Lora 的泛化性。若想让人物有更多变化，描述应尽量详细。
2024-08-12
你现在是一个学习AI 方面的小白，你下定决心要去学习AI的相关知识。你应该从哪入手
对于决心学习 AI 相关知识的新手，建议从以下方面入手： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 对于不会代码的新手，若希望继续精进 AI 学习，可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-19
ai+教育相关
以下是一些与“AI + 教育”相关的案例和内容： 学习：用 AI 做播客笔记，干货为主的播客可用此方式做笔记，还能顺便学英语。 教学：帮助学生做好组会准备，使用了 Claude + Gamma.app，Claude 能节省绝大部分时间。 医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成，用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研：用这条 prompt，2 小时帮同学干完了 3 篇调研报告，先确定调研报告大纲目录。 做调研：用 ChatGPT 做调研，研究其如何帮助创建用户体验调查或其他调查。 书籍推荐：三本神经科学书籍，AI 是多学科交叉产物，基础学科知识能为运用 AI 打开新天地。 AI 赋能教师全场景，来自 MQ 老师的投稿贡献。 未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI，人工智能融入教育领域为教学模式带来颠覆性改变。 化学：使用大型语言模型进行自主化学研究。 医疗：健康生物制药的研究，AI 加速医疗健康生物制药研究，在抗癌等方面有重要作用。 AI 洞察：一线医生如何实际使用 ChatGPT，再现 ChatGPT 在美国一流医院的实际场景。 笔记：与 AI + 教育前辈聊天，让某人主动学习 AI 的有效方式是让其看到 AI 能高效完成手头工作。 数学：OpenAI 发表论文大幅提高 ChatGPT 的数学准确性。
2024-11-18
哪个AI比较擅长医学相关领域？
以下是一些在医学相关领域表现出色的 AI： 1. AlphaFold：由 DeepMind 开发，在蛋白质结构预测方面表现出色，其预测准确度超过其他系统，为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 2. ESMFold（Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型）：截至目前已经进行了 7 亿次预测。 3. 多伦多大学研究人员开发的新 AI 系统：利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 4. 华盛顿大学 David Baker 教授团队开发的 RF Diffusion：基于 DALLE 的人工智能系统，用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 5. 洛桑联邦理工学院科学家们开发的 PeSTo：基于神经网络的新工具，可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用，速度快、且通用性强。 6. Surrey 大学开发的人工智能系统：用于识别个体细胞中的蛋白质模式，这一进展可用于理解肿瘤的差异并开发药物。 此外，ChatGPT、Google Bard 等技术在日常工作生活中很有用，也极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI 已经在抗癌、抗衰老、早期疾病防治（如提前三年诊断胰腺癌、帮助早期诊断帕金森等）、寻找阿尔兹海默症的治疗方法等方面起着重要作用。例如： 1. 两名高中生与医疗技术公司 Insilico Medicine 及其人工智能平台 PandaOmics 合作，发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因，这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要。 2. 由 Integrated Biosciences 领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过 800,000 种化合物，专家们发现了三种高效的药物候选物，其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质。 3. 亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 相关文献参考： 1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 2. https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 4. https://hms.harvard.edu/news/aipredictsfuturepancreaticcancer 5. https://finance.yahoo.com/news/teenagegeniusesaiuncovercancer163541619.html 6. https://www.earth.com/news/artificialintelligenceidentifiesnewantiagingcompounds/ 7. https://medicalxpress.com/news/202305scientistsaidrugalzheimer.html
2024-11-17
有没有用Stata的最小二乘法处理相关的AI
目前在 AI 领域中，较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析，而在 AI 中，更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务，最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。
2024-11-16
撰写内容概要：以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果，并进行汇总评述。（1）表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况；（2）将所收集的资料进行分类，按照几个分类方面逐一进行表述，表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等；（3）小组综合性的对所收集到的资料进行评述，描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。）
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。
2024-11-15
英语学习相关的ai软件
以下是一些与英语学习相关的 AI 软件： 对于一般的英语学习： Grammarly：智能写作助手，可进行英语写作和语法纠错，提升写作能力。 Call Annie：通过语音识别进行口语练习和发音纠正，提供实时反馈。 Duolingo：自适应学习平台，量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 ChatGPT：智能对话机器人，用于英语会话练习和对话模拟，提高交流能力。 对于 4 岁儿童练习英语口语： LingoDeer：通过游戏和互动活动教学，有家长仪表板可跟踪进度和设置目标。 Busuu：提供多种语言课程，有多种教学方法和社区功能。 Memrise：使用抽认卡和游戏教学，有社交功能可与亲友一起学习。 Rosetta Stone：采用沉浸式教学，有语音识别功能辅助发音练习。 Duolingo：免费的语言学习应用，游戏化学习方式保持孩子参与度。 对于想求职外企提升口语： Speak：AI 英语学习 APP，提供全面实时反馈和个性化学习体验。 Duolingo：游戏化学习平台，有口语练习功能。 Call Annie：可进行视频或语音英语对话，模拟真人交流。 使用这些工具时，建议结合实际对话练习，如参与语言交换、加入学习小组或与母语为英语的人交流，同时定期复习和持续实践以提高口语能力。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-15