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语音转文字用什么AI

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以下是一些语音转文字的 AI 工具推荐:

  1. OpenAI 的 wishper:
    • 链接:https://huggingface.co/openai/whisper-large-v2
    • 特点:一分钟搞定的~23 分钟的音频。这个项目在 JAX 上运行,后端支持 TPU v4-8。与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,它要快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API。
  2. GVoice:
    • 特点:中文识别率优秀。语音识别的少量错误,可以被 chatgpt 正常理解和纠错,衔接流畅。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

语音:语音转文字

语音转文字推荐OpenAI的wishperhttps://huggingface.co/openai/whisper-large-v2语音转文字:一分钟搞定的~23分钟的音频https://huggingface.co/spaces/sanchit-gandhi/whisper-jax这个项目在JAX上运行,后端支持TPU v4-8。与A100 GPU上的PyTorch相比,它要快70多倍,是目前最快的Whisper API。

声控游戏?用对话开启你和机器人的神奇旅程——《神谕》

使用文字输入还是太过繁琐,语音会让输入门槛大幅度降低。这里使用的是GVoice提供的语音录制和识别能力,中文识别率还是非常优秀的。注:语音识别的少量错误,可以被chatgpt正常理解和纠错,所以衔接还是比较流畅的。[heading3]2.3文字转语音(TTS)[content]ChatGPT返回的中文文字,为了提升交互体验,也通过TTS服务,选择合适的声音播放出来。这里我们选择内部自研的TTS以及代码平台,有机会公开的话可以分享给大家~功能简述:让游戏开发者把文本直接转成语音[heading3]2.4 AIGC MidJourney生成机器人从小到大成长的图片[content]Ai色彩关键帧通过Midjourney来生成需要的场景基础图。基于更大的库,mj的方案迭代更加高效,在已有设计的基础上能快速的融合风格和内容通过文本描述,快速生成需要的场景内容,迭代出需要的方案最终方案在ps里做微调所有关键帧完成后在sd里面,统一美术风格[heading3]2.5灵感小助手生成表情icon[content]使用ChatGPT生成lua代码控制机器人在关卡中的行为使用MidJourney、Clipdrop绘制制作表情

AI 数字人-定义数字世界中的你

这类数字人强调自驱动,人为干预更少,技术实现上更加复杂,一个最简单的算法驱动的数字人大致流程如下:其中三个核心算法分别是:1.ASR(Automatic Speech Recognition,语音识别):我们希望和数字人的交互跟人一样以对话为主,所以算法驱动的第一步就是语音识别,它能将用户的音频数据转化为文字,便于数字人理解和生成回应。2.AI Agent(人工智能体):充当数字人的大脑,可以直接接入大语言模型,强调Agent的概念是为了让数字人拥有记忆模块等更加真实。3.TTS(Text to Speech,文字转语音):数字人依靠LLM生成的输出是文字,为了保持语音交互一致性,需要将文字转换为语音,由数字人。

其他人在问
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,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: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 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。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-21
小白如何学习ai
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 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,了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型及原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,监督学习是基于有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归;无监督学习是基于无标签数据自主发现规律,经典任务如聚类;强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,生成图像的扩散模型不是大语言模型,对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
有没有带有文件夹功能的ai
目前,带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用,@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用,相关链接为:https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外,能联网检索的 AI 也是存在的。例如,ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网;Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型;Bing Copilot 作为 AI 助手,旨在简化在线查询和浏览活动;还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,它们提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面,有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件: 1. Excel Labs:是 Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,通过聊天形式,用户告知需求,Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地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,除公式生成外,还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-21
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 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。 6. 对于中学生学习 AI 的建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,如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。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-21
AI应用解决方案
以下是为您提供的 AI 应用解决方案: AI 应用主要涉及以下几个方面: 1. 辅助创作与学习: AI 智能写作助手,如 Grammarly、秘塔写作猫,利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作,可检查语法、拼写错误并提供改进建议,进行智能润色和内容创作辅助。 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划: AI 图像识别商品推荐,如淘宝拍照搜商品,通过图像识别和机器学习为用户推荐相似商品。 美食推荐平台,如大众点评智能推荐,基于用户口味偏好推荐美食。 旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警: AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理: 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,利用数据分析和机器学习提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易: AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。 此外,还有以下具体的 AI 应用: 1 20 中的部分应用: 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发,通过语音识别和自然语言理解技术,为不同需求定制专属语音助手,可控制智能家居、回答问题等。 Keep 智能训练计划,利用数据分析和机器学习技术,根据用户数据制定个性化健身方案。 81 100 中的部分应用: AI 菜谱口味调整工具,如下厨房口味调整功能,通过自然语言处理和数据分析,根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台,如英语流利说纠错功能,利用自然语言处理和机器学习技术,帮助语言学习者纠正错误。 总之,这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景,创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求,选择适合自己的项目进行创业。
2024-12-21
那如果想通过AI赚钱,有什么建议
以下是通过 AI 赚钱的一些建议: 1. 学习 AI 技术,从事相关高薪工作,如成为数据科学家、机器学习工程师等,在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技能,增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 工具进行创作,例如使用以下工具: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 3. 进行 Agent 应用开发,熟悉业务,结合 AI 能力打磨产品,形成自己的护城河。 4. 通过 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等方式赚钱。 需要注意的是,是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。
2024-12-21
语音转文字
以下是关于语音转文字的相关信息: 推荐使用 OpenAI 的 wishper,相关链接:https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。一分钟搞定 23 分钟的音频,相关链接:https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax 。该项目在 JAX 上运行,后端支持 TPU v48,与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API。 语音转文本 API 提供转录和翻译两个端点,基于开源大型v2 Whisper 模型。可用于将音频转录为任何语言,将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB,支持 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm 等输入文件类型。 转录 API 的输入是音频文件及所需输出格式的音频文字稿,默认响应类型为包含原始文本的 JSON,可添加更多带有相关选项的form 行设置其他参数。 翻译 API 输入为任何支持语言的音频文件,输出为英文文本,目前仅支持英语翻译。 对于默认情况下 Whisper API 仅支持小于 25MB 的文件,若有更长音频文件,需分成小于 25MB 的块或使用压缩后格式,可使用 PyDub 开源 Python 软件包来拆分声频文件,但 OpenAI 对其可用性或安全性不作保证。 可以使用提示提高 Whisper API 生成的转录质量,如改善特定单词或缩略语的识别、保留分段文件的上下文、避免标点符号的省略、保留填充词汇、处理不同书写风格等。
2024-12-20
语音对话哪个AI模型比较强?
以下是一些在语音对话方面表现较强的 AI 模型: 1. 智谱·AI 的 ChatGLM26B:这是第二代 ChatGLM 对话模型,相比一代模型性能更强,基座模型的上下文长度从 2k 扩展到 32k,在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练,推理速度相比初代提升 42%。此外还有 ChatGLM26Bint4 这一 int4 量化版本,具备最小 5.1GB 显存即可运行,在 INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 2. Hertzdev 开源会话音频模型:具有实时对话、双向交流无需等待对方讲完,超低延迟(120 毫秒),高效压缩(占用带宽少、音质优秀、支持长对话生成)等特点。 在游戏中的语音对话方面,生成式 AI 对话使得角色可以说任何话,完全响应玩家正在做的事情。结合更智能的 NPC AI 模型,完全对玩家作出反应的游戏将很快成为现实。例如,使用与玩家的虚拟形象匹配的生成声音可以维持角色扮演的幻觉,还可以控制声音的细微差别,以及实现对话的本地化。像 Deepdub 这样的公司专注于这个特定的领域。
2024-12-19
语音理解哪个AI模型比较好?
以下是一些在语音理解方面表现较好的 AI 模型: 1. Fish Agent V0.1 3B 语音处理模型: 支持多语言 TTS,包括英语、中文、德语、日语、法语、西班牙语、韩语、阿拉伯语等。 采用端到端架构,支持即时语音克隆与文本到语音转换。 具有超快响应,能在 200 毫秒内完成文本到音频转换。 详细介绍: 演示地址: 2. 腾讯混元大模型(HunyuanLarge): 是全球最大 MoE 开源模型,拥有 3890 亿参数,活跃参数 520 亿。 具备强长文本处理和常识推理能力,支持 256K 上下文窗口。 通过数据增强,使用合成数据提升对未见内容的理解。 详细介绍: 模型下载: 技术报告:
2024-12-19
国内那种会议记录语音转文字的免费AI产品好用
国内有以下免费的会议记录语音转文字的工具,不过大部分有使用时间限制,超过免费时间可能需要付费: 1. 飞书妙记:飞书的办公套件之一,网址为 https://www.feishu.cn/product/minutes 。 2. 通义听悟:阿里推出的 AI 会议转录工具,网址为 https://tingwu.aliyun.com/home 。 3. 讯飞听见:讯飞旗下智慧办公服务平台,网址为 https://www.iflyrec.com/ 。 4. Otter AI:转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站:https://waytoagi.com/sites/category/29 。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-19
语音转文字软件工具推荐
以下是为您推荐的语音转文字软件工具: 免费的会议语音转文字工具: 飞书妙记:https://www.feishu.cn/product/minutes ,是飞书的办公套件之一。 通义听悟:https://tingwu.aliyun.com/home ,阿里推出的 AI 会议转录工具。 讯飞听见:https://www.iflyrec.com/ ,讯飞旗下智慧办公服务平台。 Otter AI:https://otter.ai/ ,用于转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站:https://waytoagi.com/sites/category/29 语音转文字推荐 OpenAI 的 wishper: https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ,这个项目在 JAX 上运行,后端支持 TPU v48。与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,它要快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API。 此外,关于在线 TTS 工具: Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ ,ElevenLabs Prime Voice AI 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,使创作者和出版商能够生成逼真、高品质的音频。 Speechify:https://speechify.com/ ,Speechify 是一款人工智能驱动的文本转语音工具,使用户能够将文本转换为音频文件。 Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal ,Microsoft Azure Speech Studio 是一套服务,它赋予应用程序能力,让它们能够“听懂、理解并与客户进行对话”。 Voicemaker:https://voicemaker.in/ ,AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许您创建自定义语音模型。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-15
语音转文字软件
以下是关于语音转文字软件的相关信息: OpenAI 的 wishper 可用于语音转文字,相关链接:https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。一分钟搞定 23 分钟的音频,此项目在 JAX 上运行,后端支持 TPU v48,与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API,相关链接:https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax 。 免费的会议语音转文字工具通常有使用时间限制,超过免费时间可能需要付费。以下为几款推荐工具: 飞书妙记:https://www.feishu.cn/product/minutes ,是飞书的办公套件之一。 通义听悟:https://tingwu.aliyun.com/home ,阿里推出的 AI 会议转录工具。 讯飞听见:https://www.iflyrec.com/ ,讯飞旗下智慧办公服务平台。 Otter AI:https://otter.ai/ ,用于转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站:https://waytoagi.com/sites/category/29 。 语音转文本(Speech to text)支持的语言包括:南非荷兰语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿塞拜疆语、白俄罗斯语、波斯尼亚文、保加利亚文、加泰罗尼亚文、中文、克罗地亚文、捷克文、丹麦文、荷兰文、英国英语、爱沙尼亚文、芬兰文、法国法式英语、加利西亞語、德國語、希臘語、希伯來語、印地語、匈牙利語、冰岛语、印度尼西雅、意大利语、日本语、卡纳达语、哈萨克语、韩国语、拉脫維语、立陶宛语、马其顿语、马来语、馬拉地语、毛里求斯语、尼泊尔语、挪威语、波斯语、波蘇尼语、塔加洛语、坦米爾语、泰语、土耳其语、烏克兰语、烏尔都语。
2024-12-15
可以将图片中的文字转换么
可以将图片中的文字进行转换。以下为您介绍一些相关工具和技术: 2txt:Image to text 转换工具,利用 AI SDK 将图片内容转换为文字,不仅限于 OCR,提供体验地址和开源代码链接:https://x.com/imxiaohu/status/1780101723719393780 。 DiT 技术:不仅训练过程高效,在实际应用中展现出强大的图像生成能力。能根据简单文字描述生成逼真图像,如输入“一只毛茸茸的棕色小猫,有着明亮的蓝色眼睛”可生成相应小猫图片;在图像修复方面表现出色,可智能识别图像瑕疵并修复,如修复老照片中被污渍遮挡的人物面部;还能赋予图像不同艺术风格,为图像创作和编辑提供全新可能性。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-12-21
文字生成视频有哪些好的应用
以下是一些文字生成视频的好的应用: 1. Pika:是一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以安装这款最新插件,在图片基础上直接生成视频,它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需要注意的是,Runway 是收费的。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 6. Genmo:相较于 Pika 和 Runway,生成视频的清晰度大幅提高,人像的稳定性和美观度强很多,支持镜头控制且控制粒度更细,但还没开放图片生成视频,只能用文字提示词。 7. VIGGLE:能直接通过文字描述让任何静态图动起来,能做各种动作,还能直接文字生成视频,进行各种角色混合和动作替换。其核心技术基于 JST1 模型,该模型是首个具有实际物理理解能力的视频3D 基础模型,能够根据用户需求,让任何角色按照指定方式进行运动。 更多的文生视频的网站可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/38 。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-21
音频转文字
以下是关于音频转文字的相关信息: 推荐使用 OpenAI 的 wishper 进行语音转文字,相关链接:https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。还有一分钟搞定 23 分钟音频的相关项目:https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ,此项目在 JAX 上运行,后端支持 TPU v48,与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API 。 语音转文本 API 提供转录和翻译两个端点,基于开源大型v2 Whisper 模型。可用于将音频转录为任何语言,将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB,支持 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm 等输入文件类型。默认响应类型为包含原始文本的 JSON,可通过添加更多带有相关选项的form 行设置其他参数。 对于默认情况下 Whisper API 仅支持小于 25MB 的文件,若音频文件更长,需将其分成每个小于 25MB 的块或使用压缩后格式,避免在句子中间断开声音以避免丢失上下文字信息,可使用 PyDub 开源 Python 软件包来拆分声频文件,但 OpenAI 对于 PyDub 这样的第三方软件的可用性或安全性不作任何保证。 可以使用提示来提高 Whisper API 生成的转录质量,如改善特定单词或缩略语的识别、保留分段文件的上下文、避免标点符号的跳过、保留填充词汇、处理不同书写风格等。
2024-12-20
图片可以转文字描述吗
图片可以转文字描述。以下是一些相关的实现方式和应用场景: 在“AI 拍立得”中,用户上传图片后,大模型会根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。其逻辑在于大模型对图片内容的理解和对生成文本的整理润色,可应用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等场景。 在 Midjourney 中,图片描述可以理解为以图生图。把找到的设计参考图上传到 Midjourney 中,得到专属链接,再使用“参考图链接+文本描述”的方式生成图像。例如,想要得到特定风格的 UI 界面图,可通过调整文字提示来实现。还可以通过加入特定参数来控制生成图像的比例。此外,Midjourney 不仅能生成整张设计图,还能输出多种风格的设计组件。 同时,关于图片模型和语言模型的大小差异,这是因为图像生成的核心质量实际上由文本控制,去掉图片只用文字表达要求的模型复杂度会小很多。人类对图像的容错率相对较高,大脑在处理视觉信息时可以进行一定程度的“脑补”,但对于语言,补偿有限,所以文字的准确性非常重要。
2024-12-18