Video-LLaVA与多模态图像视频识别

以下是为您生成的包含这些关键词的有趣句子： 当我使用配备强大 GPU 的 AI 笔记本电脑，如戴尔 Precision 移动工作站，通过蓝牙耳机关闭了周围的噪音，登录到专门的 AI 驱动平台，与远方的朋友进行视频通话，探讨生成式人工智能的奇妙之处，感觉真是太棒了！ 在微星 Creator/Workstation 系列的 AI 笔记本上，我利用预装的深度学习框架，如 NVIDIA CUDA 和 cuDNN，进行着生成式模型的训练，同时通过蓝牙连接着蓝牙耳机，享受着不受干扰的创作过程，然后登录到特定的平台分享我的成果，这一切都由 AI 驱动，借助高速的网络实现了如同面对面的视频通话交流。 联想 ThinkPad P 系列的 AI 笔记本，拥有出色的散热和续航，让我能长时间专注于生成式项目的开发。我戴上蓝牙耳机，登录 AI 平台，与团队进行视频通话，共同推动项目前进，这一切都离不开 AI 驱动的强大力量。

以下是一些免费的视频生成 AI 工具： 1. Hidreamai（国内，有免费额度）：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。网址：https://hidreamai.com//AiVideo 2. ETNA（国内）：由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，可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，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。网址：https://etna.7volcanoes.com/ 3. Pika Labs：被网友评价为目前全球最好用的文本生成视频 AI。功能包括直接发送指令或上传图片生成 3 秒动态视频，目前内测免费。生成服务托管在 discord 中，加入方式为在浏览器中打开链接 https://discord.gg/dmtmQVKEgt ，在“generate”子区输入指令或上传图片生成视频。 4. Pika：非常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。 5. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接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。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，目前知识库中没有关于“videoocean 制作的视频没有声音的解决办法”的相关内容。但一般来说，视频没有声音可能有以下几种原因和解决方法： 1. 检查视频播放器的音量设置，确保音量未被静音或调至过低。 2. 查看视频文件本身的音频轨道是否存在问题，您可以尝试使用其他播放器打开该视频。 3. 检查您的设备音频输出设置，例如扬声器或耳机是否正常工作，以及其音量设置是否恰当。 4. 确认视频在制作过程中是否正确添加了音频，如果没有添加音频，可能需要重新制作并添加音频。

Topaz Video 无法下载模型，您可以参考以下步骤： 1. 解压对应的文件，推荐使用绿色版。（对应的安装包已在网盘里，可直接下载）。 2. 右键，管理员运行 VideoAIportable.exe 文件。 3. 导入处理好的视频。 4. 查看主界面，左边是原视频，右边是待处理视频，下面是对应的视频轨道。 5. 右边部分是主要对视频处理的方式，预设部分主要有放大视频、提升画质、提升帧率等。 6. 稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧，做转绘选择完整帧，强度在 60 为宜，抖动开启，次数一般选择 2 。 7. 帧插值：Apollo 模型处理一般情况，Chronos 模型处理运动幅度较大的情况，其他一般维持默认不变。 8. 增强部分建议直接开启使用默认。 9. 所有参数设计完毕后，点击浏览按钮查看效果。拉动时间轴，选择需要处理的位置，点击左边的 preview 即可执行浏览操作，可选择处理时长，一般在复杂场景如肢体快速运动时进行浏览。 请注意，以上操作依据电脑性能而定。若仍无法下载模型，建议检查网络连接或咨询相关技术支持。

以下为一些关于 video lip sync（视频唇形同步）的高质量项目介绍： 谷歌的“Generating audio for video”项目正在开展进一步研究。该项目具有以下特点： 1. 与现有视频音频解决方案相比，它能够理解原始像素，并且添加文字提示是可选的。 2. 系统无需手动调整生成的声音和视频，避免了对声音、视觉效果和时间等不同元素进行繁琐的调整。 3. 但仍存在一些限制因素需要解决，比如音频输出质量依赖于视频输入质量，视频中的假象或失真超出模型训练分布范围会导致音频质量明显下降。 4. 正在改进涉及语音的视频唇形同步。V2A 尝试从输入的文稿生成语音并与角色的唇形动作同步，但配对的视频生成模型可能不受文稿条件的限制，这会造成不匹配，导致唇形同步不自然。 需要注意的是，这一项目仍在不断完善和改进中。

DeepSeek 发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。以下是关于该模型的一些重要信息： 最新消息：DeepSeek 深夜发布该模型，它是一个强大的框架。 特点： 统一了多模态理解和生成，通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法的局限性，利用单一的统一 Transformer 架构进行处理，缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，增强了框架的灵活性。 超越了之前的统一模型，匹配或超过了特定任务模型的性能，其简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。 规模：提供 1B 和 7B 两种规模，适配多元应用场景。 开源及商用：全面开源，支持商用，采用 MIT 协议，部署使用便捷。 测试案例： 模型直接支持中文交互（图像理解+图像生成）。 云上 L4 测试，显存需 22GB。 图像生成速度约 15s/张。 图像理解质量方面，文字和信息识别基本准确，内容理解完整清晰，局部细节有欠缺。 Colab（需 Pro，因需 20GB 以上显存）：https://colab.research.google.com/drive/1V3bH2oxhikj_B_EYy5yRG_9yqSqxxqgS?usp=sharing 模型地址： 7B 模型：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 1B 模型：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus

以下是关于多模态的相关信息： 智谱·AI 开源模型列表中的多模态模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接：、始智社区。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），基于对视觉和语言信息之间融合的理解，能在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下，实现视觉语言特征的深度融合，是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型，在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。代码链接：。 Visualglm6B：开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于。 生成式人工智能领域的突破点：多模态模型能够在没有重大定制的情况下推理图像、视频，甚至物理环境。尽管 LLMs 存在一些实际限制，但研究人员在短时间内对这些模型进行了惊人的改进。 走入 AI 的世界中的相关解释：多模态指多数据类型交互，从而能够提供更接近人类感知的场景。正如人有眼、耳、鼻、舌、身、意等多个模态，大模型对应的模态是文本、图像、音频、视频等。

多模态模型是指能够处理和融合多种不同模态信息（如视觉、语言、音频等）的模型。 以下为一些常见的多模态模型示例： 智谱·AI 推出的具有视觉和语言双模态的模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接：。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），基于对视觉和语言信息之间融合的理解，在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。代码链接：。 Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。代码链接：。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。代码链接：。 Google 的人工智能多模态大模型叫 Gemini，它是 Google DeepMind 团队开发的，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，被描述为一种“原生多模态大模型”，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。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

多模态大模型与图像、视频生成相关知识如下： 多模态大模型的架构和原理：基于大圆模型，能识别页面组件结构和位置绝对值信息，并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。 Stable Diffusion 模型原理：是生成模型，通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原，解决潜在空间模型中的速度问题。其应用场景包括带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。 吉梦 AI 和吐司平台的使用体验：吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，通过简单提示词生成图像，对数字体有专项场景训练；吐司是类似的在线生成平台，具备多种 AI 能力，有模型、在线训练、上传模型工作流等功能，可通过输入提示词生成图片。 模型训练：训练模型需要大量图像数据和标签化处理。 AI 视频生成原理：主要基于 Sara 的整体架构，采用 diffusion Transformer 架构，以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧，输入视频可看成若干帧图片，经处理后生成视频。 模态生成器 MG_X 一般用于生成不同的模态来输出。当前的工作一般使用现成的扩大模型（Latent diffusion model），例如 Stable Diffusion 用于图像生成，Zeroscope 用于视频生成，AudioLDM2 用于音频生成。 多模态模型的技术架构：如果模型既支持 3D 生成，又支持视频生成，就可以实现图文编辑以及具有强一致性的视频生成。Open AI 可能会尝试把图片、视频、3D 变为一个自然空间。Transformer 架构的多模态模型给机器提供了像人类一样与世界互动的新机会，杨立昆（Yann LeCun）提出的世界模型可能是近一年值得关注的研究点。

多模态大模型与图像、视频生成相关知识如下： 多模态大模型的架构和原理：基于大圆模型，能识别页面组件结构和位置绝对值信息，并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。 Stable Diffusion 模型原理：是生成模型，通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原，解决潜在空间模型中的速度问题。其应用场景包括带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。 吉梦 AI 和吐司平台的使用体验：吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，通过简单提示词生成图像，对数字体有专项场景训练；吐司是类似的在线生成平台，具备多种 AI 能力，有模型、在线训练、上传模型工作流等功能，可通过输入提示词生成图片。 模型训练：训练模型需要大量图像数据和标签化处理。 AI 视频生成原理：主要基于 Sara 的整体架构，采用 diffusion Transformer 架构，以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧，输入视频可看成若干帧图片，经处理后生成视频。 模态生成器 MG_X 一般用于生成不同的模态来输出。当前的工作一般使用现成的扩大模型（Latent diffusion model），例如 Stable Diffusion 用于图像生成，Zeroscope 用于视频生成，AudioLDM2 用于音频生成。 多模态模型的技术架构：如果模型既支持 3D 生成，又支持视频生成，就可以实现图文编辑以及具有强一致性的视频生成。Open AI 可能会尝试把图片、视频、3D 变为一个自然空间，Google 的 VideoPoet 已在这个方向上有尝试，但分辨率不够高。Transformer 架构的多模态模型给机器提供了像人类一样与世界互动的新机会，杨立昆（Yann LeCun）提出的世界模型可能是近一年值得关注的研究点。

多模态模型与多模态问答相关内容如下： Gemini 模型在图像理解方面表现出色，在多个基准测试中处于领先地位。它在高级对象识别、细粒度转录、空间理解和多模态推理等任务中展现出强大性能，在 zeroshot QA 评估中优于其他模型，在学术基准测试中如 MathVista 和 InfographicVQA 有显著改进，在 MMMU 基准测试中取得最好分数。 智谱·AI 推出了具有视觉和语言双模态的模型，如 CogAgent18B、CogVLM17B 和 Visualglm6B。CogAgent18B 拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持高分辨率图像理解，具备 GUI 图像的 Agent 能力。CogVLM17B 是多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型。VisualGLM6B 是支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型。 Zhang 等人（2023）提出了一种多模态思维链提示方法，将文本和视觉融入到一个两阶段框架中，多模态 CoT 模型（1B）在 ScienceQA 基准测试中的表现优于 GPT3.5。

要将自己讲课的音视频投喂给 AI，以下是一些相关步骤和要点： 1. 对于音乐相关的音视频： 把 MIDI 导出到 MP3 虚拟演奏文件，可以直接导总谱，也可以分轨导出（适用于不同乐器组合）。由于制谱软件可能有很重的 MIDI 味，有时需要调整乐器音色。 320kbit 码率是各大音乐平台的门槛，若向 Suno 导出的是 192k 的，后期想输出到 QQ 音乐之类，需要转码（单纯转码对音质无直接提升）。导出后即可喂给 AI。 不是必须修改音色，有很多染色软件可用，比如 Neutron4，可从 Youtube 下载喜欢的乐器音色，用宿主软件打开插件导入音频实现渲染。 比较喜欢丢完整的小节给 AI，这样节奏识别性更好，当然也可在中间掐断，AI 的识别能力不错。 2. 对于 AI 音乐创作与制作： 可以让 AI 生成曲子的基础框架，然后在基础框架上修改完善以提高质量。 对 AI 生成的曲子进行二次处理，包括调整频段、动态等。 创建 AI 生成曲子时要注意风格和语言的选择，以符合需求。 投喂给 AI 的旋律应保持清晰，避免复杂的节奏构架和变化，以提高 AI 的辨识度和创作效果。 下节课将直接教大家制作音乐，包括使用疏漏提供的片段、段落、人声、采样或小旋律等，在编辑软件中进行融合和再次输出，以达到更好听、更完美的效果。 学习需要下载 flow 水果软件，可在淘宝上购买并请人帮忙安装。

以下是关于学习运用在运营短视频 AI 的一些建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读相关资料熟悉 AI 的术语和基础概念，了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，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。 二、开始 AI 学习之旅 在相关的学习路径中，您可以找到一系列为初学者设计的课程，这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。特别建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、在短视频运营中的应用 1. 特效制作：如利用 AE 软件，通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。还可以用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 2. 内容处理：用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 3. 学习途径：可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE，还可参考模板。 需要注意的是，AI 出现后，AE 的使用有所减少，有些动效可用 AI 完成。

以下是一些可用于视频中人物和背景替换的工具及相关流程： ComfyUI 工作流： 前景处理： 使用 SAM 之前的版本来分割视频背景。 根据实际情况调整提示词和阈值。 移除背景后，使用图像遮罩复合生成灰色背景的图像批次，以帮助柔化前景对象（如人物）的边缘，减少锯齿或硬边缘的视觉效果，为后续和背景融合时过渡更自然顺滑。 在网盘里可以找到对应的模型，下载后按文件夹目录地址放置。 背景：背景部分可以是图片或者视频，为了有前后的视觉效果，可以添加一个图像的模糊，让生成的视频有种景深的效果。 边缘的处理： 核心是优化和改善前景对象的边缘，使其能够与新背景无缝融合，同时保持前景细节的完整性和自然性。 通过遮罩模糊生长（growMaskWithBlur），调整扩展和模糊半径来控制边缘的遮罩。 【SD】工作流： GroundingDINO 模型分割：当需要更精确的蒙版，如人物的眼睛或身上的配饰等，可使用 segment anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 时，AI 会自动下载模型，也可去云盘下载放到指定文件目录下。在检测提示词中输入相关内容，AI 可自动检测并设置蒙版，还能通过预览箱体得到编号选择调整单一部分。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是替换视频或图片中人脸的几种方法： 方法一：使用 SD 中的 Roop 插件 1. 安装 Roop 插件，安装时间较长需耐心等待。安装好后打开 SD 文件目录下的特定文件夹，在地址栏输入“cmd”并回车。 2. 在打开的 dos 界面中粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码自动安装 insightface。若此阶段出错，建议下载最新的秋叶 4.2 整合包（6 月 23 号更新），在云盘后台回复【SD】可下载。 3. 安装完成后重新打开启动器，后台会继续下载模型，全程需科学上网。 4. 选用真实系模型“realisticVisionV20”，得到照片。 5. 启用 ROOP 插件，选择要替换的人物照片，面部修复选择“GFPGAN”，根据需求设置右边的参数。 6. 点击生成，若人脸像素偏低模糊，可将图发送到“图生图”，开较小重绘幅度，使用 controlnet 中的 tile 模型进行重绘。 方法：使用 TecCreative 工具 1. 对于图片换脸，仅需上传原始图片和换脸图片，然后点击开始生成。注意图片大小上限 5M，支持 JPG、PNG 格式。 2. 对于视频换脸，上传原始视频和换脸图片后点击生成。 方法：使用快捷工具中的 facefusion 1. 点击快捷工具中顶部的“JupyterLab”打开工具，通过终端启动 facefusion。 2. 点击顶部的“+”号选项卡，新打开一个终端窗口。 3. 在终端区域启动终端选项卡，输入 3 条命令： 输入“ls”并按回车查看文件列表。 输入“cd facefusion”并按回车进入程序目录。 输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序。 4. 当出现提示信息说明启动成功。 5. 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，通过新的浏览器窗口访问 facefusion 的 UI 界面。 6. 在软件界面上传准备好的图片、视频，在右侧查看预览效果，点击开始按钮执行换脸处理。处理完成后在输出位置下载处理后的视频。 特别提醒，此类插件需谨慎使用，切勿触犯法律。如果想要 Roop 插件，可以添加公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。推荐使用最新的秋叶整合包，出错概率最小，另外，科学上网很重要。

要把视频或图片中的人脸进行替换，生成新的合成图片或视频，可以参考以下方法： 1. 利用 TecCreative 创意工具箱： 图片换脸：仅需上传原始图片和换脸图片，即可一键实现素材换脸。操作指引为上传原始图片——上传换脸图片——点击开始生成。注意图片大小上限 5M，支持 JPG、PNG 格式。 视频换脸：自动识别视频中的人脸，并将其替换为选择的脸部。操作指引为上传原始视频——上传换脸图片——点击生成。 2. 实战方法： 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab，打开这个工具。通过终端输入命令启动 facefusion： 点击顶部的 + 号选项卡，新打开一个终端窗口。 点击终端区域，启动一个终端的选项卡。 在打开的终端窗口中，输入 3 条命令做 3 件事情： 查看文件列表。输入 ls 并按回车，显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录，输入 cd facefusion 并按回车，进入程序目录。 启动 facefusion。输入：python./run.py executionproviders cuda cpu 启动程序。注意后面的参数 executionproviders cuda cpu 非常重要，如果不加 cuda，则默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢。 当出现提示信息时，说明启动成功。 打开 facefusion 软件，需要返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开一个新的浏览器窗口。 在 facefusion 软件界面上，上传准备好的图片、视频后，在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮，执行换脸处理。执行完成后，在输出的位置，会出现处理后的视频，输出窗口的右上角有一个下载按钮，点击它可以导出变量后的视频到本地。

视频合成是一个具有一定难度的任务，原因包括： 1. 视频合成需要不同帧之间保持时间一致性，这要求将更多世界知识编码到模型之中。 2. 收集大量高质量、高维度的视频数据，以及配对的文本视频数据更为困难。 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。