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能够提取视频摘要的大模型有哪些

回答

以下是一些能够提取视频摘要的大模型：

  1. InstructBLIP：基于预训练的BLIP-2模型进行训练，在MM IT期间仅更新Q-Former。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，能够提取灵活多样的特征。
  2. PandaGPT：是一种开创性的通用模型，能够理解6种不同模式（文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位）的指令并根据指令采取行动。
  3. PaLI-X：使用混合VL目标和单峰目标进行训练，包括前缀完成和屏蔽令牌完成。这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。
  4. Video-LLaMA：引入了多分支跨模式PT框架，使LLMs能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容，使视觉与语言以及音频与语言保持一致。
  5. 视频聊天GPT：专门为视频对话设计的模型，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。
  6. Shikra：Chen等人介绍的一种简单且统一的预训练MM-LLM，专为参考对话（涉及图像中区域和对象的讨论的任务）而定制，展示了值得称赞的泛化能力，可以有效处理看不见的设置。
  7. DLP：提出P-Former来预测理想提示，并在单模态句子数据集上进行训练，展示了单模态训练增强MM学习的可行性。
  8. Pegasus-1：具有约800亿参数，可处理从10秒到数小时的视频内容。不仅能识别视频中的人物、物体、场景，还能理解背景音乐、对话等，并提供一系列API来满足不同的视频到文本转换需求。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

多模态大模型入门指南-长文慎入【持续更新】

[title]多模态大模型入门指南-长文慎入【持续更新】[heading2]4.多模态大模型总结：[heading3]4.1 26个多模态大模型全面比较：(8)InstructBLIP基于预训练的BLIP-2模型进行训练，在MM IT期间仅更新Q-Former。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，该模型使得能够提取灵活多样的特征。(9)PandaGPT是一种开创性的通用模型，能够理解6不同模式的指令并根据指令采取行动：文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。(10)PaLI-X使用混合VL目标和单峰目标进行训练，包括前缀完成和屏蔽令牌完成。事实证明，这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。(11)Video-LLaMA张引入了多分支跨模式PT框架，使LLMs能够在与人类对话的同时同时处理给定视频的视觉和音频内容。该框架使视觉与语言以及音频与语言保持一致。(12)视频聊天GPT Maaz等人。（2023）是专门为视频对话设计的模型，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。(13)Shikra Chen等人。(2023d)介绍了一种简单且统一的预训练MM-LLM，专为参考对话（涉及图像中区域和对象的讨论的任务）而定制。该模型展示了值得称赞的泛化能力，可以有效处理看不见的设置。(14)DLP提出P-Former来预测理想提示，并在单模态句子数据集上进行训练。这展示了单模态训练增强MM学习的可行性。

XiaoHu.AI日报

[title]XiaoHu.AI日报[heading2]10月29日集中模式集合后功能大增，有无限想象空间。还支持上传文件，如PDF或数据文件。把一些套壳和插件商直接拍死了🔗[https://x.com/xiaohuggg/status/1718501384105197773?s=20](https://x.com/xiaohuggg/status/1718501384105197773?s=20)6️⃣ 🎥 Pegasus-1：一个真正能读懂视频的大模型：具有约800亿参数，可处理从10秒到数小时的视频内容。不仅识别视频中的人物、物体、场景，还能理解背景音乐、对话等。提供一系列API来满足不同的视频到文本转换需求。🔗[https://x.com/xiaohuggg/status/1718456086150435074?s=20](https://x.com/xiaohuggg/status/1718456086150435074?s=20)历史项目记录：http://xiaohu.ai/

XiaoHu.AI日报

[title]XiaoHu.AI日报[heading2]10月29日集中模式集合后功能大增，有无限想象空间。还支持上传文件，如PDF或数据文件。把一些套壳和插件商直接拍死了🔗[https://x.com/xiaohuggg/status/1718501384105197773?s=20](https://x.com/xiaohuggg/status/1718501384105197773?s=20)6️⃣ 🎥 Pegasus-1：一个真正能读懂视频的大模型：具有约800亿参数，可处理从10秒到数小时的视频内容。不仅识别视频中的人物、物体、场景，还能理解背景音乐、对话等。提供一系列API来满足不同的视频到文本转换需求。🔗[https://x.com/xiaohuggg/status/1718456086150435074?s=20](https://x.com/xiaohuggg/status/1718456086150435074?s=20)历史项目记录：http://xiaohu.ai/

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你会写论文摘要
以下是关于论文写作和摘要相关的综合信息： 1. 利用连锁密度法撰写摘要的方法：向您索取文章后，通过重复两个步骤共五次来撰写逐渐简洁、重点突出的文章摘要。步骤包括从文章中找出 1 3 个关键要素并编写新的更精炼的摘要，要遵循相关原则，最终以 JSON 格式（包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值）回答。 2. 提示工程中与论文写作相关的策略和技巧：使用分隔符（如三重引号、XML 标签、章节标题等）清晰区分输入的不同部分，例如总结、翻译等文本内容。 3. 论文写作的 AI 产品： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持数据分析，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 处理论文格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。使用时要结合自身需求选择合适工具，并仔细甄别生成内容。
2024-11-20
推荐一个免费的ai写摘要软件
以下为您推荐一些免费的 AI 写摘要软件： Bing（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx） Claude 2（https://claude.ai/） 此外，还有一些在其他写作方面表现出色的 AI 工具： 简历写作： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，包括摘要、工作经验和教育等专业部分，并保持一致语调。 Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，能自动化创建简历的各个方面。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费简历模板，以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和工作匹配。更多 AI 简历产品可查看：https://www.waytoagi.com/category/79 论文写作： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息；Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 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；Quillbot 可重写和摘要，优化内容。 研究和数据分析：Google Colab 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。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式和数学公式；Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器，提供模板库和协作功能。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭，确保原创性。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-20
用50个字概括AI如何会议记录&摘要
AI 进行会议记录和摘要可涵盖会议主题、人员、议题等要素，借助相关工具和工作流，如飞书妙记、Kimichat 等，按流程生成和完善。
2024-11-13
用20个字概括AI会议记录&摘要
AI 会议记录与摘要涵盖多场景多领域内容
2024-11-13
论文全文生成摘要
以下是关于您问题的回答： “Chain of Density”（CoD）是一种通过建立一系列相互关联的紧密提示来指导 AI 生成具体和连续输出的方法。它由美国哥伦比亚大学、麻省理工和 Salesforce 公司的研究人员共同发表。具体来说，是使用 GPT4 生成初始的稀疏摘要，然后通过迭代加入缺失的重要内容，在不增加摘要长度的情况下，添加更多实体信息，让摘要更具细节和丰富性、可读性及抽象性。这些提示相互链接，形成一个“密度链”，更有针对性地引导 AI 达到预期的输出。论文以“如何从文章提炼萃取出最合适的摘要”为重点，发布后有网友实测将 CoD 提示法用于翻译，翻译质量有飞跃提升。 在论文写作方面，有以下常用的 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，精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 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，进行复杂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，处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供模板库和协作功能，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：检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-12
摘要总结作为 llm 训练的下游任务，一般的训练流程是怎样的
作为 LLM 训练的下游任务，一般的训练流程如下： 1. 首先从大量文本数据中训练出一个基础 LLM。 2. 随后使用指令和良好尝试的输入和输出来对基础 LLM 进行微调和优化。 3. 接着通常使用称为“人类反馈强化学习”的技术进行进一步细化，以使系统更能够有帮助且能够遵循指令。 在训练过程中，会涉及到一些相关的理论探讨和评价指标： 理论探讨方面，如在推理阶段对 InContext Learning 能力的运行分析，将其视为隐式微调，通过前向计算生成元梯度并通过注意力机制执行梯度下降，且实验表明 LLM 中的某些注意力头能执行与任务相关的操作。 评价指标方面，entropylike 指标（如 crossentropy 指标）常用于表征模型的收敛情况和测试集的简单评估（如 Perplexity 指标），但对于复杂的下游应用，还需更多指标，如正确性（Accuracy）、信息检索任务中的 NDCG@K 指标、摘要任务中的 ROUGE 指标、文本生成任务中的 BitsperByte 指标、不确定性中的 ECE 指标、鲁棒性（包括 invariance 和 equivariance）、公平性、偏见程度和有毒性等。
2024-11-07
那个文生视频或图生视频的AI可以生成融合变化的效果
以下是关于文生视频或图生视频的 AI 生成融合变化效果的相关信息： 在人工智能技术迅速发展的当下，AI“词生卡”技术兴起，它将文字描述转化为视觉图像，重塑了创意产业格局。AI 的多模态输出能力已基本成型，包括文生文、文生图、文生码、文生视频、图生视频等，但大多在某个维度能力强，跨界融合还不够。 从生成方式分类，AI 视频生成包含： 1. 文生视频、图生视频，如 Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation 等。 一些热门产品如 Luma AI，其 Dream Machine 目前支持 txt2vid 文生视频和 img2vid 图生视频两种能力，8 月底最新发布的 Dream Machine 1.5 增强了提示词理解能力和视频生成能力。Luma AI 的 img2vid 生成效果在多方面表现出色，如生成时长较长、运动幅度大、能产生相机多角度位移、运动过程一致性保持较好、分辨率高且有效改善模糊感等。
2024-11-23
怎么用ai制作由人变成动物的视频
以下是使用 AI 制作由人变成动物视频的方法： 一、创建视频内容 1. 准备内容 先准备一段视频中播放的内容文字，可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等任何您希望推广让大家了解的文字。 您也可以利用 AI 来生成这段文字。 2. 制作视频 使用剪映 App 对视频进行简单处理。电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”。 选择顶部工具栏中的“文本”，点击默认文本右下角的“+”号，为视频添加一个文字内容的轨道。 在界面右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容。 二、生成数字人 1. 生成数字人 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。 选择数字人形象时，软件会播放其声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”，软件会根据提供的内容生成对应音视频并添加到当前视频轨道中。 左下角会提示渲染完成时间，完成后可点击预览按钮查看效果。 2. 增加背景图片 删除先前导入的文本内容。 点击左上角“媒体”菜单，点击“导入”按钮，选择本地一张图片上传。 点击图片右下角的加号将图片添加到视频轨道上（会覆盖数字人）。 点击轨道最右侧的竖线，向右拖拽直到视频最后，使图片在整个视频播放时都显示。 选中背景图片所在轨道，拖动图片的角将其放大到适合尺寸，并将数字人拖动到合适位置。 此外，如果您想创作一个生物融合成新物种的视频，例如猪和老鹰融合成一个新的物种，以 GPT4 为例的制作教程如下： 1. 故事情节的构思 构思一个吸引人的故事情节，比如新物种的起源故事，结合猪和老鹰的特点以及这种融合带来的独特能力和挑战，考虑添加神秘或奇幻元素增强阴暗风格。 2. 视觉效果的设计 使用 3D 建模和特效技术创造出既霸气又具有阴暗风格的新物种形象，高质量的视觉效果和流畅的动画能吸引更多观众并提高视频的分享率。 3. 音乐和声音设计 配置适当的背景音乐和声效，以增强视频的氛围，选择能激起观众情绪的音乐和声音效果，让视频更加引人入胜。 4. 社交媒体互动
2024-11-23
如果选择一个最需要的AI工具，你会建议我学什么？比如视频剪辑？
如果要选择一个最需要学习的 AI 工具用于视频剪辑，以下是一些相关建议： 工具选择： 剪映是一个较为方便的选择，它具有很多人性化设计和简单的音效库、小特效。但也存在一些不足，如无法协同工作和导出工程文件，难以与其他软件进行工程联通，影响视频的商业化效果。 剪辑流程： 1. 视频粗剪：先确定画面逻辑，声音可作部分参考，快速对片子全貌有整体把握，把素材放上，再进行细节调整和画面替换。画面不需要精美，重点是把握整体。 2. 视频定剪：将画面素材调整和替换到满意效果。 3. 音效/音乐：以剪映为例，有简单音效库，复杂音效可能需另外制作。使用商用音乐要注意版权。 4. 特效：以剪映为例，可适当添加一些光的效果。 5. 包装（如字幕）：字幕最后上，剪映可智能匹配字幕再修改。 故事创作： 除了工具，故事也很重要。故事来源有两条路径： 1. 原创（直接经验）：自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 2. 改编（间接经验）：经典 IP、名著改编、新闻改编、二创等。 剧本写作： 编剧有一定门槛，不能仅套剧作理论和模版，要多写多实践，再结合看书总结经验。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。多与他人讨论故事，有助于修改和进步。 声音制作： 在传统影视制作中，声音部分包括现场录音、后期配音、音效音乐制作等。对于 AI 声音制作对话，如使用 11labs 进行英文对白制作，效果较好但存在没有情绪和情感的问题，需通过标点符号改变语音效果，不断抽卡调试。国内可使用魔音工坊，其有情绪调节控件。 剪辑软件： 对于 13 分钟的短片，剪映较方便；更长篇幅或追求更好效果，可能需使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。
2024-11-22
中国国产最好用的免费视频AI是哪个呢
以下是一些中国国产好用的免费视频 AI 工具： Hidreamai（国内，有免费额度）：https://hidreamai.com//AiVideo 。支持文生视频、图生视频，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成 5s 和 15s 的视频。 ETNA（国内）：https://etna.7volcanoes.com/ 。是一款由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，能根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。 Dreamina（国内内测，有免费额度）：https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 。支持文生视频、图生视频、视频生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词使用中文、英文都可以。 可灵（免费）：https://klingai.kuaishou.com/ 。支持文生视频、图生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词可使用中文。 此外，还有一些其他的相关工具： Leiapix：https://www.leiapix.com/ ，免费，可把一张照片转动态。 Krea：https://www.krea.ai/ ，12 月 13 日免费公测。 luma： ，30 次免费。 hailuoai：https://hailuoai.video/ ，新账号 3 天免费，过后每天 100 分，语义理解能力强。 Opusclip：https://www.opus.pro/ ，可利用长视频剪成短视频。 Raskai：https://zh.rask.ai/ ，短视频素材可直接翻译至多语种。 invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ，输入想法生成脚本和分镜描述，生成视频后可人工二编合成长视频。 descript：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com 。 veed.io：https://www.veed.io/ ，有一次免费体验，可自动翻译自动字幕。 clipchamp：https://app.clipchamp.com/ ，免费，高级功能付费。 typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn ，有免费额度。
2024-11-22
推荐一款国内不错的AI视频生成软件
以下为您推荐几款国内不错的 AI 视频生成软件： 1. 可灵：在 AI 视频生成领域表现出色，具有以下优势： 卓越的视频生成质量，与国际顶级模型相当，能满足普通用户和专业创作者的需求。 生成速度快，处理效率高于国外同类产品，提升用户工作效率。 对国内用户可访问性强，提供便捷、稳定的使用体验。 2. Hidreamai：有免费额度，支持文生视频、图生视频，提示词使用中文、英文均可，文生视频支持多种控制，可生成 5s 和 15s 的视频。网址：https://hidreamai.com//AiVideo 3. ETNA：由七火山科技开发，可根据简短文本描述生成相应视频内容，生成视频长度 8 15 秒，画质可达 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps，支持中文，时空理解。网址：https://etna.7volcanoes.com/ 此外，还有 Pika、SVD、Runway、Kaiber、Sora 等国内外提供此类功能的产品，您可以根据自己的具体情况进行选择。更多的文生视频网站可查看： 需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-22
如何做一个我自己的AI数字人进行短视频出镜主播
以下是制作您自己的 AI 数字人进行短视频出镜主播的方法： 一、准备视频内容 1. 准备一段视频中播放的文字内容，可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等。您也可以利用 AI 来生成这段文字。 2. 使用剪映 App 对视频进行处理。电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”。选择顶部工具栏中的“文本”，并点击默认文本右下角的“+”号，为视频添加一个文字内容的轨道，然后将准备好的文字内容替换默认文本内容。这将为数字人提供语音播放的内容以及生成相对应的口型。 二、生成数字人 1. 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费且适合的数字人形象，例如“婉婉青春”。选择数字人形象时，软件会播放其声音，您可判断是否需要，点击右下角的“添加数字人”，将其添加到当前视频中。 2. 剪映 App 会根据提供的内容生成对应音视频，并添加到当前视频文件的轨道中。左下角会提示渲染完成时间，您可点击预览按钮查看生成的数字人效果。 三、增加背景图片 1. 直接删除先前导入的文本内容，因为视频中的音频已包含文字内容。 2. 为视频增加背景图片。点击左上角的“媒体”菜单，并点击“导入”按钮，选择本地的一张图片上传。 3. 点击图片右下角的加号，将图片添加到视频的轨道上（会覆盖数字人）。 4. 点击轨道最右侧的竖线，向右拖拽直到与视频对齐。 5. 选中背景图片所在的轨道，在显示区域拖动背景图的一个角，将图片放大到适合尺寸，并将数字人拖动到合适位置。 另外，您还可以通过以下网站生成虚拟数字人短视频： 1. 打开网站（要科学）：https://studio.did.com/editor 2. 输入内容选项，在右侧的文字框里面输入从 ChatGPT 产生的内容，还可以更换想要的头像，选择不同的国家和声音。 3. 内容和人像都选择好之后，点击右上角的 Create Video，等待一段时间生成。生成好数字人视频后，结合产品做讲解即可发布去做视频带货。
2024-11-22
如果我想让快速提取网页内容，并将其中的数据提取为表格或文档，我应该使用哪一款AI软件？
以下是一些可以帮助您快速提取网页内容并将数据提取为表格或文档的 AI 软件及相关建议： 1. 利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。但要注意，信息收集过程中，AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 2. 对于数据处理，可以借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 3. 分析与撰写时，通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。 此外，Mistral 发布了全新聊天应用，基于 Pixtral Large 124B 多模态模型，支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。其网络搜索工具可获取最新信息，写作画布功能适合文档创作与协作，高质量图像生成工具 Flux Pro 支持免费使用。您可以通过在线体验： 了解更多。
2024-11-22
类器官图像特征提取和分析软件
以下是关于类器官图像特征提取和分析软件的相关信息： LORA 是一种能够提炼图片特征的工具，在画风、人物、物品、动作姿态等方面都能固定下来。它与 Embedding 的区别在于体量，LORA 文件通常有几十上百兆，承载信息量远大于只有几十 kb 的 Embedding，尤其在还原真人物品时，LORA 的细节精度更高。下载的 LORA 放在根目录的【……\\models\\Lora】文件夹下，使用时点击红色小书，找到 LORA 选项卡加载，注意作者使用的大模型，通常配套使用效果最佳，同时可能需要加入特定触发词保证正常使用。 Hypernetworks 主要针对画风训练，可像 LORA 一样加载，文件放在根目录的【…\\models\\hypernetworks】文件夹下，使用时同样点击红色小书找到 Hypernetworks 选项卡加载。 当下载了很多模型、Embedding、Hypernetworks 和 LORA 后，由于文件后缀名几乎相同（包括.pt/.safetensors/.ckpt 等），无法通过后缀名区分，可将文件拖到秋叶大佬整理的网站 https://spell.novelai.dev/ 查看文件类型及应放置的文件夹。
2024-11-21
如何将视频中的音乐提取出来
以下是关于提取视频中音乐的相关信息： 音乐类型与视频类型的匹配： 严肃适用场景：政府宣传片、企业宣传片，推荐乐器：交响乐、管弦乐。 时尚动感适用场景：品牌宣传片、网络广告，推荐乐器：电子音乐、打击乐。 怀旧适用场景：纪录片、情感驱动的视频，推荐乐器：口琴、手风琴。 感性适用场景：任何可能触动情感的场景，推荐乐器：吉他、钢琴。 儿童适用场景：儿童节目、教育内容，推荐乐器：轻快乐器、偏向诙谐。 音乐来源与版权： 版权音乐的获取方式：购买版权音乐、使用免费版权库。 版权音乐网站推荐：Audio Network，网址：https://www.audionetwork.com/track/searchkeyword?facets=ProductionGenres_children 、Premium Beat 。 实战教程：基于 Sovits 的声音训练及推理 准备数据集：百度网盘：https://pan.baidu.com/s/14iK32JKIPvjmf1Kfq21mzg?pwd=hjhj 提取码：hjhj 。 选择好输入输出路径，选择模型，提取人声的最佳模型是 mdxnet，提取伴奏用 VR 。 介绍 2 个处理声音的软件：iZotope RX ，用来去掉混响和杂音。链接：https://pan.baidu.com/s/1NXh67SViKm39zT08U7zg?pwd=kmhd ，提取码：kmhd 。安装时记得把 vst3 和 aax 勾上，主程序安装完成后，替换补丁直接复制粘贴。 用 Noisee 制作 MV ： 加入 Noisee 的 Discord 邀请链接：https://discord.com/invite/ESDaEPGDDe 。 提供音乐给 Noisee ：键入/imagine，输入音乐 URL 并发送命令。Noisee 支持来自 Suno、Youtube 和 Soundcloud 的 URL 。如果使用 mp3 文件，使用命令/url 并将文件发送到uploadfileurl 通道，Noisee bot 将返回文件的 URL 。 将 Noisee 添加到服务器：找到@Noisee Bot 的个人资料，然后单击添加 APP ，添加到服务器即可。 优化视频： 添加时间参数：如果要在音乐中指定一个片段，请输入时间参数。例如：<01:0001:30> 。 风格一致性：可以将图像链接作为参考图片，如果是本地图片请使用/url 命令，视频将匹配图片的风格。 不同平台不同比例：默认支持 YouTube 的 16：9 格式。如果要上传到其他平台可以根据平台选择合适的比例。
2024-11-19
将视频的图片和声音提取出来用什么工具
以下是一些可以用于提取视频图片和声音的工具及方法： 1. 提取视频帧：可以使用 OpenCV 从视频中提取帧。 2. 处理和讲述视频：可以利用 GPT 的视觉功能和 TTS API。 3. 制作小说视频： 小说内容分析：使用 AI 工具如 ChatGPT 提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：使用工具如 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建图像。 视频脚本制作：将关键点和生成的图像组合成脚本。 音频制作：利用 AI 配音工具如 Adobe Firefly 转换语音，添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成：使用视频编辑软件如 Clipfly 或 VEED.IO 合成视频。 后期处理：对视频进行剪辑、添加特效和转场。 审阅与调整：根据需要调整。 输出与分享：完成编辑后输出并分享。 4. 声音训练及推理：基于 Sovits 进行训练。 准备数据集：百度网盘：https://pan.baidu.com/s/14iK32JKIPvjmf1Kfq21mzg?pwd=hjhj 提取码：hjhj 处理提取的声音：使用 iZotope RX 去掉混响和杂音。链接：https://pan.baidu.com/s/1NXh67SViKm39zT08U7zg?pwd=kmhd 提取码：kmhd 安装时记得勾选 vst3 和 aax。 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。
2024-11-14
哪款AI能高效提取文章/文件的核心信息？
以下是一些能够高效提取文章或文件核心信息的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索方面： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助力管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作方面： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析方面： 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的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 此外，在收集和整理资料方面，可利用以下工具和方法： 1. 收集资料： 如使用 Perplexity.AI 的强大搜索功能，还可启用 Pro 功能获取更专业深入的结果。也可使用微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具，快速搜集大量相关资料。 2. 整理资料： 可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手，分批次提供资料以克服其阅读能力限制，让其整理资讯内容。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-14
推荐一个视频文案提取的AI工具
以下为您推荐几个视频文案提取的 AI 工具： 1. Reccloud：这是一个免费的在线 AI 字幕生成工具，能直接上传视频进行精准识别，还能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。它宣称已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 2. 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，准确率高达 98%，还能自定义视频字幕样式，包括字体、颜色、大小、位置等。 3. Arctime：可对视频语音自动识别并转换为字幕，甚至支持自动打轴。支持 Windows 和 Linux 等主流平台，支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可根据自身需求选择最适合的视频自动字幕工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-08
如何用langchian加载本地模型
要使用 Langchain 加载本地模型，您可以按照以下步骤进行： 1. 加载所需的库和模块，例如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 Python 程序中跑大模型。使用 ollama 前请确保服务已经开启并下载好模型。 2. 从订阅源获取内容，通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容，若需接收多个 URL 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接，最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量，使用文本向量模型 bgem3。从 hf 下载好模型后，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 在整个过程中，还需要了解以下相关知识： 1. RAG（Retrieval Augmented Generation）：大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，可通过检索增强生成。RAG 应用包括文档加载（从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种文档加载器）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块嵌入并存储到向量数据库）、检索（通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 2. Ollama：支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，提供模型库，用户可下载不同模型，还支持自定义模型、提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用程序集成，社区贡献丰富。安装完后确保后台服务已启动，可通过 ollama list 确认，通过 ollama 命令下载模型。
2024-11-23
大模型微调的目的和意义，会产生什么效果
大模型微调具有重要的目的、意义和效果，具体如下： 目的和意义： 提高模型在特定任务中的性能：可以输入更多示例，经过微调的模型在特定任务中会有更好的表现，虽然可能会失去一些通用性。 提高模型效率：实现更低的延迟和更低的成本。通过专门化模型可使用更小的模型，且只对输入输出对进行训练，能舍弃示例或指令，进一步改善延迟和成本。 适应特定领域需求：通用大模型在特定领域如法律或医学中的表现可能不理想，微调能优化模型在该领域的表现，使其更具专业性。 经济高效：从头开始训练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，微调可在现有模型基础上更经济、高效地适应新应用领域，节省成本并加快模型部署和应用速度。 效果： 优化模型参数：在特定领域的数据上训练模型，调整所有层的参数。 增强特定领域表现：使模型在特定领域的任务中表现更佳。 目前业界比较流行的微调方案是 PEFT（ParameterEfficient Fine Tuning），OpenAI 官方微调教程可参考：https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2024-11-23
图片生成图片的AI模型有哪些
目前比较成熟的图片生成图片（图生图）的 AI 模型主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格供选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 此外，一些受欢迎的文生图工具也可用于图生图，例如： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，可生成高质量的图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和友好的用户界面设计而广受欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104），可以查看更多文生图工具。 关于图生图的操作方式：在相关工具的首页有对话生图对话框，输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话让其修改。例如在吐司网站，图生图时能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复会消耗较多算力建议先出小图。Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成的图片效果受多种因素影响。国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能存在不足，可通过训练 Lora 模型改善。
2024-11-23
学习大模型的路径
学习大模型的路径主要包括以下几个步骤： 1. 收集海量数据：就像教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于大模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：如同为孩子整理学习资料，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计大模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，例如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，大模型开始“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词，不断重复这个过程，逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，关于大模型的底层原理，计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感，在计算机上利用概览模型实现对人脑结构的模仿，不过计算机的神经元节点更为简单，本质上只是进行一些加法和乘法运算而后输出。大模型内部如同人类大脑是一个混沌系统，即使是 OpenAI 的科学家也无法解释其微观细节。
2024-11-22
现在哪几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流？
以下几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流： 1. PandaGPT：能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动，包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 2. VideoLLaMA：引入了多分支跨模式 PT 框架，使语言模型能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容。 3. 视频聊天 GPT：专门为视频对话设计，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 4. NExTGPT：端到端、通用的 anytoany 多模态语言模型，支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出。
2024-11-22
siri是不是使用大模型技术
Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好，但由于技术限制，其表现未达到人工智能的水平，常被称为“人工智障”。不过，随着技术发展，未来可能会用大模型重新改造 Siri，将手机上的所有功能控制起来，使其成为真正的智能助理。例如，苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下，可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时，苹果公司若 All in 手机，其大模型可能会是本地化的，以重视个人数据保护和隐私。
2024-11-21