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
二、资料分类及专家观点
关于律师如何写好提示词用好 AI
基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测
文生图/文生视频技术发展路径与应用场景
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。
（3）结构化内容组织：使用编号、子标题和列表来组织文章，使内容条理清晰，易于读者理解。（4）规定概述-内容解读-结语结构：围绕主题展开讨论，首先概述规定内容，然后逐条解读具体内容，并以结语结束。（5）案例和挑战的结合：通过引入实际案例和潜在挑战，增强论点的说服力，并提供实用的解决方案。（6）结合法规和实际操作：通过引入法规内容和实际操作案例，提供详细的解释和建议（7）商业术语的使用：在写作中融入行业特定的术语和概念，确保内容的专业性和针对性。本文中你应当注意使用餐饮行业的商业术语。【语言风格】可以自己定义，当然你也可以写一篇根据文章生成对应语言风格关键词的灵机符箓，然后再让AI去干。3.输出的文章结构：（1）标题：开门见山、切中要害，用疑问句引起目标群体悬念；（2）第一部分：说清楚本文要解决的问题是什么，问题的背景是什么，这个问题可能导致哪些损失；（3）第二部分：以一个案例引入，这个案例改写自【基础材料】的【类案参考】部分，需要写清楚案号、案件事实经过、法院裁判结果、法院作出这一裁判结果的关键依据和其他与文章有关的要点；（4）第三部分：对案例进行进一步的分析，写明需要注意的关键点，分析可以改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分，这部分不要给建议。（5）第四部分：给出具体的操作建议，应分为：事前应注意事项；事中需要注意留存的证据；事后可以采取的补救措施，三个部分；每个部分分别给出三条清晰具体的建议。
论文：https://arxiv.org/abs/2403.05380在多媒体内容的伪造检测领域，音频伪造的自动化检测尤为重要。音乐产业和听众对声乐表演的真实性和艺术完整性的关注日益增加，这促使了对自动调音技术影响的深入研究。本研究聚焦于音乐中人声音高的自动调音检测，旨在通过技术手段揭示音乐作品中的自动调音痕迹。本研究提出了一种数据驱动的自动调音检测方法，包括音频预处理、特征提取和分类三个主要步骤。通过分离声乐部分并将其分割成固定大小的片段，我们利用mel频谱图来捕捉音频信号中的关键频率信息。特征提取阶段采用卷积神经网络（CNN）架构，而分类则通过二元分类器实现。为了提高模型的收敛速度，我们采用了半硬三元组选择方法。由于缺乏现成的包含自动调音音乐的数据集，我们基于VocalSet和Musdb18数据集创建了一个新的数据集。该数据集包含了经过自动调音处理的声乐片段和相应的原始录音，以及与伴奏重新组合的自动调音歌曲，以模拟真实世界中的场景。我们对所提出的自动调音检测方法进行了全面评估。实验结果表明，与Rawnet2相比，我们的方法在10秒音频片段的检测上表现出更高的精确度和准确率。此外，我们还评估了模型在歌曲级别的检测性能，以及在面对MP3压缩和随机处理等后处理技术时的鲁棒性。本研究在自动调音检测领域迈出了重要一步，尽管存在局限性，如数据集中缺乏专业自动调音样本，但我们的方法已经证明了其在音乐伪造检测中的潜力。未来的研究将致力于纳入更多类型的自动调音样本，以进一步提高检测模型的泛化能力。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/pOLIf6JVQ_b8v3T6LcA7Fg来源：质朴发言发文时间：2024.01.19人工智能技术的进步为各行各业带来了革命性的变化，尤其是在图像生成领域。近年来，文生图/文生视频技术的发展已成为计算机视觉和人工智能研究领域的热点。首先，我们在这份研究报告中从横向和纵向两个维度梳理了文生图技术的发展脉络，重点分析了四个主流路径：基于GAN的方法、基于VAE的架构、Diffusion Model，以及自回归模型。每种技术都有其独特的优势和局限性，它们不仅反映了人工智能领域的快速发展，而且揭示了未来技术创新的可能方向。在此基础之上，本报告还梳理了基于文生图技术成熟的文生视频技术的发展脉络。此外，我们在报告中详细分析了这些模型的核心原理和技术特点。例如，GAN通过生成器和判别器之间的对抗学习来生成图像，而VAE则利用编码器和解码器来学习数据的潜在表示。在介绍了这些基本概念之后，报告转向更先进的技术，如Diffusion Model通过逐步去除加入数据的噪声来重建图像；自回归模型则通过学习数据的序列依赖性来生成图像等。同时，我们探讨了这些技术的科学基础，还着眼于它们在实际应用中的潜力和挑战。从个人艺术创作到商业设计，从教育工具到社交媒体内容制作，文生图技术正逐渐改变我们创造和消费视觉内容的方式。最后，我们预测了文生图和文生视频技术的未来发展趋势，包括多模态学习的整合和新的应用场景的探索。综上，本报告旨在为所有关心大模型事业的伙伴，提供一个全面而深入的视角，以理解文生图和文生视频技术的发展历程、现状及未来趋势。🌊