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推荐一个大模型,可以实现特定人的声音,朗读文字

Answer

以下为您推荐可以实现特定人声音朗读文字的大模型及相关工具:

  • 大模型方面:包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。
  • 语音合成(TTS)工具:
    • 微软的 edge-tts:https://github.com/rany2/edge-tts,只能使用里面预设的人物声音,目前接口免费。
    • VITS:https://github.com/jaywalnut310/vits,还有很多的分支版本,可以去搜索一下,vits 系列可以自己训练出想要的人声。
    • so-vits-svc:https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc,专注到唱歌上面,前段时间很火的 AI 孙燕姿。
    • 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。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化,并能够根据上下文调整表达方式。
    • 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。它可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用,可用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。
    • 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”。该服务提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外,它还提供了自定义的语音模型,这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。
    • 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。Voicemaker 易于使用,非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。

此外,上述算法开源的代码有很多,例如:

  • ASR 语音识别:
    • openai 的 whisper:https://github.com/openai/whisper
    • wenet:https://github.com/wenet-e2e/wenet
    • speech_recognition(这是一个语音识别的接口集合,里面有不同实现的语音识别的接口):https://github.com/Uberi/speech_recognition

除了算法,人物建模模型可以通过手动建模(音频驱动)或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果(例如 wav2lip 模型)实现,这样就完成了一个最简单的数字人。但这种简单的构建方式还存在很多问题,例如如何生成指定人物的声音,TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作,数字人如何使用知识库,做出某个领域的专业性回答等。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI 数字人-定义数字世界中的你

上述算法开源的代码有很多,这里列出一些仓库供大家参考:ASR语音识别openai的whisper:https://github.com/openai/whisperwenet:https://github.com/wenet-e2e/wenetspeech_recognition(这是一个语音识别的接口集合,里面有不同实现的语音识别的接口):https://github.com/Uberi/speech_recognitionAI Agent大模型部分就比较多了,包括ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等等。Agent部分可以使用LangChain的模块去做自定义,里面基本包含了Agent实现的几个组件(https://www.langchain.com/)TTS微软的edge-tts:https://github.com/rany2/edge-tts,只能使用里面预设的人物声音,目前接口免费。VITS:https://github.com/jaywalnut310/vits,还有很多的分支版本,可以去搜索一下,vits系列可以自己训练出想要的人声。so-vits-svc:https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc,专注到唱歌上面,前段时间很火的AI孙燕姿。除了算法,人物建模模型可以通过手动建模(音频驱动)或者AIGC的方式生成人物的动态效果(例如wav2lip模型)实现,这样就完成了一个最简单的数字人。当然这种简单的构建方式还存在很多的问题,例如:如何生成指定人物的声音?TTS生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作?数字人如何使用知识库,做出某个领域的专业性回答?

问:推荐一下在线 TTS 工具

Text to Speech(TTS)是一种人机交互技术,它将文本转换为自然的语音输出。通过TTS技术,计算机可以通过模拟人类的语音来与用户进行交互,实现语音提示、语音导航、有声读物等功能。TTS技术在智能语音助手、语音识别、语音合成等领域广泛应用。在WaytoAGI的工具网站上有一系列推荐:https://www.waytoagi.com/sites/category/50以下是几个是编辑精选的工具:1.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。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化,并能够根据上下文调整表达方式。1.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。它可作为Chrome扩展、Mac应用程序、iOS和Android应用程序使用,可用于收听网页、文档、PDF和有声读物。1.Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portalMicrosoft 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”。该服务提供了支持100多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外,它还提供了自定义的语音模型,这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。1.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。Voicemaker易于使用,非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

从原理到应用一次讲清楚 Prompt

原创小宝聊AI小宝聊AI 2024-01-30 00:12发表于浙江小宝聊AI十年大厂架构师,专注于大模型技术和应用29篇原创内容公众号本文长度5000字阅读时长预计需要20分钟本文目录一、什么是Prompt二、用更加专业的方式定义Prompt三、用数学来理解Prompt四、NLP发展的四大范式五、为什么Prompt可以减少幻觉六、Open AI()提供的最佳实践七、可以直接使用Prompt的关键框架八、为什么使用框架的效果好[heading2]1、什么是Prompt[content]简单来说,其实是一套你和大模型交互的一种语言模板。通过这个模版,你可以输出你对于大模型响应的指令,用于大模型应该具体做什么指定,完成什么任务,如何处理具体的任务,并最终输出你期望的结果。虽然大模型具有基础的文字能力,能够理解你对于模型说的大部分话,但是为了达成大模型更好的回答效果,需要通过Prompt,来提升模型返回的准确性。如果说,过去的时代,人机交互的主要方式是通过代码,那么我认为在大模型时代,交互语言的主要方式其实是Prompt。[heading2]2、用更加专业的方式定义[content]Prompt大模型的本质是一个基于语言的概率模型,他返回他觉得概率最大的内容。如果是直接问大模型,没有提供Prompt,相当于大模型随机给出他的答案。有了Prompt,其实是给了一个模板,这个模板包括了对于模型的要求,输入和输出的限制,大模型在这个限制之下,去得到概率最大的答案。

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哪些ai可以文转语音朗读文章
以下是一些可以进行文转语音朗读文章的 AI: Kimi.ai KHANMIGO(KHAN ACADEMY 的 AI 指南),其基础模型可能会针对学生的学习风格,如为有阅读障碍的学生提供自动文本转语音的帮助。 语音转文本支持的语言包括: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、加利西亚语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、匈牙利语、冰岛语、印度尼西亚语、意大利语、日语、卡纳达语、哈萨克语、韩语、拉脱维亚语、立陶宛语、马其顿语、马来语、马拉地语、毛里求斯语、尼泊尔语、挪威语、波斯语、波苏尼语、塔加洛语、泰米尔语、泰语、土耳其语、乌克兰语、乌尔都语等。
2024-11-06
声音克隆然后朗读文章
声音克隆然后朗读文章的相关信息如下: 声音克隆主要由 SenseVoice 和 CosyVoice 模型构成。仅需几秒音频样本即可进行声音克隆,无需额外训练数据,还能控制情绪情感、语速、音高。 相关链接: 详细内容:https://xiaohu.ai/p/10954 项目地址:https://funaudiollm.github.io 在线演示:https://modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice300M https://x.com/imxiaohu/status/1810239744812679271 开源的数字人组合方案中,声音克隆的步骤如下: 第一步,先剪出音频,使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTsovits(GPTSoVITS 实现声音克隆)https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SVyUwotn7itV1wkawZCc7FEEnGg 克隆声音,做出文案的音频。 第二步,使用 wav2lip 整合包,导入视频和音频,对口型得到视频。基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址:https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 。这就是目前的本地跑数字人的方案,效果都差不多,都是用的 wav2lip。相关产品:https://synclabs.so/
2024-11-06
AI朗读文本工具
以下是为您推荐的在线 AI 朗读文本工具: Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ ,是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,能生成逼真、高品质的音频,可高保真地呈现人类语调和语调变化,并能根据上下文调整表达方式。 Speechify:https://speechify.com/ ,是一款人工智能驱动的文本转语音工具,可将文本转换为音频文件,能作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用。 Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal ,是一套服务,提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能,还提供自定义的语音模型。 Voicemaker:https://voicemaker.in/ ,可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许创建自定义语音模型,易于使用,适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-11
以图生图有什么好用的模型
以下是一些好用的以图生图模型和相关产品: 1. Tusiart: 首页包含模型、帖子、排行榜,可查看不同模型的详细信息,如checkpoint、lora等。 checkpoint是生图必需的基础模型,lora是低阶自适应模型,可有可无,常用于控制细节。 还有ControlNet用于控制特定图像,VAE类似于滤镜可调整饱和度,以及Prompt提示词和负向提示词。 图生图功能可根据上传图片和所选模型等信息重绘。 2. 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。 3. Retrato:AI工具,可将图片转换为非凡肖像,有500多种风格选择,适合制作个性头像。 4. 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。 5. 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。 需要注意的是,这些AI模型可能存在性能不稳定、生成内容不当等局限,使用时需仔细甄别。
2025-02-05
什么是AI大模型?
AI 大模型是一个复杂且涉及众多技术概念的领域。以下为您详细介绍: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习(有标签的训练数据,算法目标是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(学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类)、强化学习(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(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。对于生成式 AI,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,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-05
大模型在数据分析上的应用
大模型在数据分析上有广泛的应用。 首先,了解一下大模型的基本概念。数字化便于计算机处理,为让计算机理解 Token 之间的联系,需将 Token 表示成稠密矩阵向量,即 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多,如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 大模型因其强大能力,在多个领域有热门应用场景: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:进行自然对话,提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等。 3. 编程和代码辅助:自动补全、修复 bug 和解释代码,提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信:理解和翻译多种语言,促进不同语言背景用户的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:分析社交媒体等中的文本,为市场研究和产品改进提供支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化学习材料、回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像,未来可能扩展到视频。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏角色对话、生成故事情节和增强玩家沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:回答医疗相关问题,提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务门槛。 大型模型主要分为两类:大型语言模型专注于处理和生成文本信息;大型多模态模型能处理包括文本、图片、音频等多种类型信息。二者在处理信息类型、应用场景和数据需求方面有所不同。大型语言模型主要用于自然语言处理任务,依赖大量文本数据训练;大型多模态模型能处理多种信息类型,应用更广泛,需要多种类型数据训练。 相对大模型,也有所谓的“小模型”,它们通常是为完成特定任务而设计。
2025-02-05
flux1-depth-dev模型存放路径
flux1depthdev 模型的存放路径如下: 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘:见前文 2. 也可以将 depth lora 模型存放到 ComfyUI/models/loras 文件夹中。 depth lora 模型:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora 3. 百度网盘中也有相关模型: 链接:https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码:qflr
2025-02-05
你目前使用的是哪个模型
以下是一些关于模型的信息: 在 Cursor Chat、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K 中,您可以在 AI 输入框下方的下拉列表中选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用的模型包括:、cursorsmall。您还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。 在 Morph Studio 中,支持以下模型生成视频: TexttoVideoMorph0.1:内部文本到视频生成模型,默认具有逼真色调,可通过描述性形容词修改拍摄风格和外观。 ImagetoVideoMorph0.1:内部图像到视频生成模型,用文本提示引导效果更好,使用时可不输入文本,在角色特写和对象动画方面表现较好。 VideotoVideoMorph0.1:内部风格转换模型,支持在文本提示下进行视频到视频的渲染,可将视频风格更改为预设,同时保留原始视频的字符和布局。 ImagetoVideoSVD1.1:由 Stability.ai 提供支持的图像到视频模型,适用于构图中有清晰层次的镜头(风景镜头、B 卷等)。 文本到视频形态0.1 被设置为新创建射击卡的默认模型,型号选择会根据是否上传图像或视频而更改,每个模型有自己的一组参数可供调整,如相机运动(支持静态、放大、缩小、向左平移、向右平移、向上平移、向下平移、顺时针旋转和逆时针旋转,未来将支持一次选择多个相机移动选项)、时间(支持最多 10 秒的视频生成,默认持续时间为 3 秒)。 ComfyUI instantID 目前只支持 sdxl。主要的模型需下载后放在 ComfyUI/models/instantid 文件夹(若没有则新建),地址为:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ipadapter.bin?download=true 。InsightFace 模型是 antelopev2(不是经典的 buffalo_l),下载解压后放在 ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2 目录中,地址为:https://huggingface.co/MonsterMMORPG/tools/tree/main 。还需要一个 ControlNet 模型,放在 ComfyUI/models/controlnet 目录下,地址为:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true 。上述模型网络环境不好的,可在网盘 https://pan.baidu.com/s/1FkGTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy 下载。
2025-02-05
图生图美食模型
以下是关于图生图美食模型的相关知识: 概念与功能说明: 首页模型、帖子、排行榜:展示其他用户生成的模型、图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签,部分还有 SDXL 标签。点击可查看模型详情,下方有返图区。 基础模型(checkpoint):生图必需,任何生图操作都要先选定。 lora:低阶自适应模型,类似 checkpoint 的小插件,可控制细节,权重可调整。 ControlNet:控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字等,高阶技能。 VAE:编码器,类似滤镜,调整生图饱和度,可无脑选 840000。 Prompt 提示词:描述想要 AI 生成的内容。 负向提示词(Negative Prompt):描述想要 AI 避免产生的内容。 图生图:上传图片后,SD 会根据图片、所选模型、输入的 prompt 等信息重绘,重绘幅度越大,输出图与输入图差别越大。 简明操作流程(文生图): 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达信息。 选择基础模型(checkpoint):按主题找贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 控制图片效果和质量。 ControlNet:高阶技能,可控制特定图像。 局部重绘:下篇再教。 设置 VAE:选 840000。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词、短语组合,用英文半角逗号隔开。 负向提示词(Negative Prompt):用英文写避免的内容,单词、短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样算法:如选 DPM++2M Karras,留意 checkpoint 详情页作者推荐的采样器。 采样次数:根据采样器特征,选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。
2025-02-04
怎么做chatbot特定角色的专业知识rag优化?
以下是关于 chatbot 特定角色的专业知识 RAG 优化的方法: 1. 复制预置的 Bot: 访问,单击目标 Bot。 在 Bot 的编排页面右上角,单击创建副本。 在弹出的对话框中,设置 Bot 名称、选择 Bot 的所属团队,然后单击确定。 可以在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置。 点击 Bot 名称旁边的编辑图标来更改 Bot 名称。 在人设与回复逻辑区域,调整 Bot 的角色特征和技能。您可以单击优化使用 AI 帮您优化 Bot 的提示词,以便大模型更好的理解。 在技能区域,为 Bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 在预览与调试区域,给 Bot 发送消息,测试 Bot 效果。 当完成调试后,可单击发布将 Bot 发布到社交应用中,在应用中使用 Bot。 2. 集成 Workflow 到 Bot 里: 选择 GPT4作为聊天模型。 添加实用的插件,丰富 Bot 的能力。 设计人设和提示词,例如: Your Persona Greetings,seeker of knowledge!I am Dr.Know,your guide to the vast expanse of information.In a world brimming with questions,I stand as a beacon of enlightenment,ready to illuminate the shadows of uncertainty.Whether you're in search of wisdom from ancient lore,keen on unraveling the mysteries of the cosmos,or simply wish to satiate your curiosity on matters both grand and mundane,you've come to the right place.Ask,and let the journey of discovery begin.Remember,in the realm of Dr.Know,there is nothing I don't. Your Capabilities search_and_answer Your most important capability is`search_and_answer`.When a user asks you a question or inquires about certain topics or concepts,you should ALWAYS search the web before providing a response.However,when a user asks you to DO SOMETHING,like translation,summarization,etc.,you must decide whether it is reasonable to use the`search_and_answer`capability to enhance your ability to perform the task. ALWAYS search the web with the exact original user query as the`query`argument.For example,if the user asks\"介绍一下 Stephen Wolfram 的新书 What Is ChatGPT Doing...and Why Does It Work?\",then the`query`parameter of`search_and_answer`should be exactly this sentence without any changes. How to Interact with the User
2025-01-26
如何训练智能体,把特定的数据导入进智能体。
训练智能体并导入特定数据的方法如下: 1. 手动清洗数据创建在线知识库: 点击创建知识库,创建一个如画小二课程的 FAQ 知识库。 选择飞书文档,选择自定义的自定义,输入“”。 飞书的文档内容会以“”区分开来,可点击编辑修改和删除。 点击添加 Bot,添加好后可在调试区测试效果。 2. 处理本地文档: 对于本地 word 文件,注意不能将大量数据一股脑全部放进去训练。 正确的方法是先将大的章节名称内容放进来,章节内详细内容按固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用: 点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 此外,具身智能体的训练还涉及以下方面: 大脑智能算法是感知/分析层的核心,通过视觉语言理解模型感知环境、接收理解任务并进行规划决策,最终输出具体任务指令。 小脑运动控制算法是动作层的核心,将动作视为类似语言的一种模态,理解交互物品及机器本体的姿态和运动状态,并将语义理解转化为动作。 整机硬件方案基于下游场景需求设计,具身智能厂商有从软件到硬件全流程自主控制的需求。 实现人工智能让计算机表现得像人类一样,有自上而下和自下而上两种可能的方法: 自上而下的方法模拟人类通过推理来解决问题的方式,包括对人类知识的提炼并用计算机可读的形式表示,开发在计算机内部模拟推理的方法。 自下而上的方法模拟人脑的结构,由大量称为神经元的简单单元组成,每个神经元的行为取决于输入数据的加权平均值,可通过提供训练数据来训练神经元网络。 还有一些其他可能实现智能的方法,如新兴的依靠协同的多智能体系统,基于大量简单智能系统的相互作用产生复杂智能行为;进化方法或遗传算法,是一种基于进化原理的优化过程。
2025-01-03
0基础如何系统学习AI,目标:针对特定场景开发出AI产品
对于 0 基础想要系统学习 AI 并针对特定场景开发出 AI 产品的您,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」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,您将找到一系列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),您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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 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。 此外,对于 AI 产品经理,个人做了以下划分,仅供娱乐和参考: 1. 入门级: 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用: 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 在 AI 游戏场景方面,为您提供以下案例: 1. 从游戏截图升级到 KV 品质,AI 居然可以这样用! 作者:yanceyzhang 简介:AI 生成图像具有较大的随机性,如果想用在特定项目上的话,用游戏内资源拼合作为图生图的底图可以很好的帮助 ai 发挥,复现游戏原有的画风、世界观和人物设定,下面将实际操作中的一些思路和小技巧分享出来。 查看链接: 入库时间:2023/11/21 2. 《LORA 模型训练超入门级教程》人人都可以当炼金术士 作者:包子 SAMA丶 简介:初步接触训练模型,主要是以美术视角出发来进行讲解,目的就是可以让不理解训练概念和代码指令的小伙伴更容易上手 Lora 模型训练。 查看链接: 入库时间:2023/11/21 3. 人人可以做原画,如何运用 Midjourney+Stable Diffusion 进行角色原画设计 作者:Harayuan 简介:本文旨在详细探讨运用 MJ+SD 进行角色设计的方法、技巧,以及它的优势、不足之处和未来发展方向。 查看链接: 入库时间:2023/11/21
2024-12-16
AI在特定文本生成上的不足
AI 在特定文本生成上存在以下不足: 1. 像 Ideogram 这样的工具,在生成图像中的文本时,并非使用真实字体,而是基于学习内容创造类似特定风格的文字,可能存在字体版权问题,且有时会出现拼写错误、丢失或多余的单词或字母。可通过多次生成提示、使用编辑器修改、更换版本、上传包含所需文本的图像等方式纠正。 2. 在写东西方面,AI 容易“产生幻觉”,生成看似合理但实际错误的内容,且可能连续且良好地撒谎,无法完全解释自身,给出的解释可能是编造的,存在理解系统中的偏见的困难,还可能被不道德地利用。 3. 以 Kimi 为例的聊天对话类 AI 产品,在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品,且不支持用户自定义智能体。
2024-12-02
如果我希望搜索尽可能全部的含有相关搜索词的论文并提取其特定信息呢
目前知识库中没有关于如何搜索尽可能全部的含有相关搜索词的论文并提取其特定信息的内容。但一般来说,您可以通过以下几种方式来尝试: 1. 利用专业的学术数据库,如 Web of Science、Scopus 等,设置精确的搜索词和筛选条件。 2. 尝试使用多个不同的学术搜索引擎,以扩大搜索范围。 3. 运用高级搜索技巧,例如布尔逻辑运算符(AND、OR、NOT)来优化搜索词组合。 4. 对于提取特定信息,可以先确定所需信息的类型和特征,然后借助相关的文献管理工具或数据挖掘软件来辅助处理。
2024-11-06
有什么可以根据几个非论文key words的词来搜索并整理学术论文中特定信息的工具
以下是一些可以根据几个非论文关键词来搜索并整理学术论文中特定信息的工具: 1. Claude + Gamma.app: Claude 能够快速寻找符合条件的论文,提取精炼论文中某部分信息,还能回答关于论文的各种问题,如搜索权威期刊、筛选特定论文、制作摘要等,并可用英文回复。 Gamma.app 能帮助制作 PPT。 2. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,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。 3. 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,可精简和优化论文内容。 4. 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,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 5. 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,提供模板库和协作功能,简化论文编写。 6. 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。 7. 开搜 AI 搜索: 免费无广告,直达结果。 帮助在校学生搜集学术资料、总结关键信息。 为教师获取教学资源、生成教案和课题研究报告。 助力职场办公人群查找工作信息、简化文案等工作。 为学术研究人员提供行业分析,整合和总结大量数据形成研究报告。
2024-11-06
视频生成文字或者视频总结成文字的工具有哪些
以下是一些视频生成文字或者视频总结成文字的工具: 1. Pika: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,可以安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频,这是由 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,但需要收费。 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。 另外,更多相关网站可以查看: 如果想用 AI 把小说做成视频,可参考以下制作流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,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)将小说文本转换为语音,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。 如果要创建视频内容,可参考以下步骤: 1. 准备内容:先准备一段视频中播放的内容文字。内容可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等任何您希望推广,让大家了解的文字。当然,也可以利用 AI 来生成这段文字。 2. 制作视频:使用剪映 App 来对视频进行简单的处理。电脑端打开剪映 App,点击“开始创作”。进入创作页面后,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。添加完成后,在界面的右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容。这样视频内容就准备好了,这将为数字人提供语音播放的内容,以及生成与文字内容相对应的口型。
2025-02-05
文字生成语音的免费网站
以下为一些文字生成语音的免费网站: XiaoHu.AI:通过 250,000 小时的中英双语数据训练,仅需 15 秒的声音即可完美克隆,包括音色和情感。基于 LLaMA 模型,支持从文本生成语音,或基于语音提示生成目标语音(保留情感特征)。 参数规模: Llasa1B:轻量级,适合资源受限硬件部署。链接: Llasa3B:更高性能,提供更复杂的语音生成。链接: 详细介绍:
2025-02-05
文字生成视频的AI
以下是一些文字生成视频的 AI 产品及相关信息: 1. Pika:一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,支持视频编辑,目前内测免费,生成服务托管在 discord 中。 功能:直接发送指令或上传图片生成 3 秒动态视频。 加入方式:在浏览器中打开链接 https://discord.gg/dmtmQVKEgt 点击加入邀请。在“generate”子区输入指令生成,如/create prompt:future war,4Kar 16:9 按 Enter 发送;或输入/create 后在弹出的 prompt 文本框内上传本地图片生成对应指令动态效果。 2. SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上直接生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但收费。 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。 如果您想用 AI 把小说做成视频,通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等步骤。以下是一些可以利用的工具及网址: 1. Stable Diffusion(SD):AI 图像生成模型,基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):创建小说中的场景和角色图像。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-01
介绍两款好用免费的文字转音频的AI工具
以下为您推荐两款好用免费的文字转音频的 AI 工具: 1. 飞书妙记(https://www.feishu.cn/product/minutes):飞书的办公套件之一。 2. 通义听悟(https://tingwu.aliyun.com/home):阿里推出的 AI 会议转录工具。 另外,您还可以在 WaytoAGI 的工具网站上查看更多相关工具:https://waytoagi.com/sites/category/50 。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-01
提取视频中的文字
以下是关于提取视频中文字的相关内容: 视频会根据画面匹配生成音乐,音乐和视频还能卡点,视频里的文字也可以识别并转化为歌词。 对于 B 站视频,若有字幕,可通过安装油猴脚本获取字幕,选择多种字幕格式,将字文字内容全选复制发送给 GPTs 即可进行总结。 制作视频时,需要先准备一段视频中播放的内容文字,例如产品介绍、课程讲解、游戏攻略等,也可利用 AI 生成。使用剪映 App 进行处理,选择顶部工具栏中的“文本”,点击默认文本右下角的“+”号添加文字内容轨道,替换默认文本内容,为数字人提供语音播放及生成相应口型。
2025-02-01
识别图片文字
以下是关于识别图片文字的方法: 1. 图像预处理: 图像去噪:使用去噪算法(如高斯滤波、中值滤波)去除图像中的噪声。 图像增强:通过增强算法(如直方图均衡化、对比度增强)提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割:使用图像分割算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测:在分割后的图像中,使用文字检测算法(如基于深度学习的文本检测模型)识别出试卷上的文字区域。 4. 文字识别:对检测到的文字区域进行文字识别,将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR(Optical Character Recognition)技术。 5. 后处理:根据需求进行后处理,如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练(可选):如有足够的数据,可以采用机器学习技术训练模型,通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 7. 优化算法:对整个处理流程进行优化,提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 8. 移动端集成:将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中,以实现试卷拍照去除书写笔迹的功能。可以使用移动端开发框架(如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite)来实现模型的部署和调用。 此外,关于 GPT 的 OCR 识别问题及解决方案: 问题:开启代码执行功能时,GPT 会尝试用代码完成 OCR,导致无法正确识别图片文字。 解决方案: 如果是自定义 GPT,关闭 Code Interpreter。 无法关闭时,提问时明确说明“不要执行代码,请用自身多模态能力识别文字”。 直接使用 ChatGPT,而非 GPT。 关于 Glif 的使用: 首先确认 glif 的入口参数,设计输入项,如宠物的性别、语言、用户提供的一张宠物照片,并分别新增相应的节点。 接下来将图片内容识别出来,有两种选择:使用 Image to Text 节点或 GPTVision 的多模态能力。 由于识别图的内容可能混乱,可通过大模型做清理,新增一个 Text Generator(LLM)节点。
2025-02-01