Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

国内音乐ai

Answer

以下是一些国内的音乐 AI 相关信息：

  • 人工智能音频初创公司（音乐分析/推荐）：
    • AIMS：人工智能驱动的音乐相似性搜索和自动标记，适合以音乐发现为业务的人。
    • FeedForward：用于音频和声音目录的直观音频搜索引擎。
    • Aimi：发现将音乐从歌曲和播放列表束缚中解放出来的艺术家。
    • Utopia Music：每次播放公平报酬。
    • Musiio（被 SoundCloud 收购）：使用人工智能帮助自动化工作流程。
    • niland（被 Spotify 收购）：构建人工智能驱动的音乐应用程序。
    • cyanite：用于音乐标记和相似性搜索的人工智能。
    • Musixmatch：基于歌词的音乐发现、推荐和搜索的算法和工具。
    • hoopr：寻找最好的音乐，讲述更好的故事，扩大听众。人工智能驱动的引擎可帮助找到正确的配乐。
    • Pex：音乐识别和版权合规性，音频指纹、大规模翻唱识别。
    • SONOTELLER：AI 音乐分析，包括歌词摘要、主题提取和音乐特征。
  • 人工智能音频初创公司（音乐创作与制作）：
    • Laplacian Audio：前身为‘Definite Technologies’，开发使用 AI 处理/生成声音的 VST/AU/AUv3 插件。
    • Lifescore：自适应 AI 音乐平台，通过高质量音频样本进行实时细胞组成。
    • WaveAI：基于 AI 的音乐助手，包括歌词写作助手。
    • Humtap：实时音乐、音频和视频创作平台。
    • Voctro Labs：为创意媒体应用提供合成歌声。
    • Loudly：数字宇宙的音乐解决方案，Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。
    • DeepMusic：AI 音乐创作和制作。
    • Soundraw：自由定制高质量免版权费音乐。
    • BandLab：一个云平台，让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。
    • Setmixer：使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。
    • okio：开源音乐生成工具。
    • Audialab：旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区，而非取代他们。
    • suno：使用 AI 创作音乐和语音。
  • 国内的 AI 音乐生成器 Brev.AI：
    • 特点：在线、免费、不需要魔法，甚至不需要登陆，生成的中文歌很不错。
    • 官网链接：https://brev.ai
    • 相关歌曲可跳转到公众号收听：https://mp.weixin.qq.com/s/qyrj1qI7ONFTiZoGuuAkSg
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

人工智能音频初创公司列表

[AIMS](https://www.aimsapi.com/)-人工智能驱动的音乐相似性搜索和自动标记，适合任何以音乐发现为业务的人。[FeedForward](https://www.figaro.ai/)-用于音频和声音目录的直观音频搜索引擎。[Aimi](https://www.aimi.fm/)-发现将音乐从歌曲和播放列表的束缚中解放出来的艺术家。[Utopia Music](https://utopiamusic.com/)-每次播放公平报酬。[Musiio](https://www.musiio.com/)（被SoundCloud收购）-使用人工智能帮助自动化您的工作流程。[niland](https://niland.io/)（被Spotify收购）-构建人工智能驱动的音乐应用程序。[cyanite](https://cyanite.ai/)-用于音乐标记和相似性搜索的人工智能。[musicube](https://csteinmetz1.github.io/ai-audio-startups/)（被SongTradr收购）-B2B AI音乐元数据服务，例如自动标记、元数据丰富和语义搜索。[Musixmatch](https://www.musixmatch.com/)-基于歌词的音乐发现、推荐和搜索的算法和工具。[hoopr](https://hoopr.ai/)-寻找最好的音乐，讲述更好的故事，扩大你的听众。人工智能驱动的引擎可帮助找到正确的配乐。[Pex](https://pex.com/)-音乐识别和版权合规性。音频指纹、大规模翻唱识别。[SONOTELLER](https://sonoteller.ai/)-AI音乐分析，包括歌词摘要、主题提取和音乐特征。

人工智能音频初创公司列表

[Laplacian Audio](https://laplacianaudio.com/)-前身为‘Definite Technologies’，开发使用AI处理/生成声音的VST/AU/AUv3插件。[Lifescore](https://lifescoremusic.com/)-自适应AI音乐平台。通过高质量音频样本进行实时细胞组成。[WaveAI](https://wave-ai.net/)-基于AI的音乐助手，包括歌词写作助手。[Humtap](https://en.humtap.com/)-实时音乐、音频和视频创作平台。[Voctro Labs](https://www.voiceful.io/)-为创意媒体应用提供合成歌声。[Loudly](https://www.loudly.com/)-数字宇宙的音乐解决方案，Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM的制作者。[DeepMusic](https://www.lazycomposer.com/home)-AI音乐创作和制作。[Soundraw](https://soundraw.io/)-自由定制高质量免版权费音乐。[BandLab](https://www.bandlab.com/?lang=en)-一个云平台，让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。[Setmixer](https://www.setmixer.com/)-使用嵌入式软件、信号处理和AI帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。[okio](https://okio.ai/)-开源音乐生成工具。[Audialab](https://audialab.com/)-旨在通过AI赋能真实艺术家的伦理音频AI插件、工具和社区，而非取代他们。[suno](https://suno.com/)-使用AI创作音乐和语音。

ShowMeAI周刊 No.10 | 上周最有讨论度的10个AI话题：AI编程、妙刷、巨额投放辟谣、得到AI产品榜…

群友@momo发现了一款国内的AI音乐生成器。在线，免费，不需要魔法，甚至不需要登陆。而且生成的中文歌很不错。官网链接→https://brev.ai然后，群里的一众伙伴们就开始了测试。创作主题是：送你一朵小红花。如果不是赵英俊原作珠玉在前，那这两首可以算得上好听↓↓↓歌曲可以跳转到公众号收听https://mp.weixin.qq.com/s/qyrj1qI7ONFTiZoGuuAkSg这首歌赵英俊生前完成的最后一首作品。当群友们纷纷往群里扔自己生成的版本时，我忽然感受到了「一首歌的平行宇宙」。从此，怀念又多了一种形式。🤵：原唱是把这当墓志铭来写的。🦸♂️：AI给了这首歌新的生命。👩🏫：神奇！感觉一首歌可以赋予不同的style，被各种风格演绎。👩🦰：如果不是在人生结尾，是不是，他会写出其他风格。

Others are asking
降本增效的情况下建筑设计院自己开发AI和应用好现有的AI哪个选择更好
在降本增效的情况下，建筑设计院是自己开发 AI 还是应用现有的 AI，需要综合多方面因素来考虑。 现有的 AI 工具已经在很多领域带来了显著的优势，例如： 1. 提高效率：能够快速产生创意效果和设计方案。 2. 丰富设计效果：极大地丰富了设计自由度，实现各种创意。 3. 拓展工作流程：促使设计工作流程重新组合再造，拓展设计师的思维边界。 同时，也有一些专门针对建筑设计的现有 AI 工具，比如： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型，软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入需求自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能实现建筑全寿命周期内信息的集成与管理。 然而，自己开发 AI 也有其潜在的好处，比如可以更精准地满足设计院的特定需求和业务特点。但开发 AI 需要投入大量的资源和时间，包括技术人才、资金、研发周期等。 综上所述，建筑设计院应根据自身的技术实力、资源状况、业务需求的独特性等因素来权衡选择。如果资源有限且现有工具能满足大部分需求，应用现有的 AI 可能是更好的选择；如果对特定功能有极高的要求且有足够的能力和资源支持，自己开发 AI 也未尝不可。
2025-03-23
tell me about Gen AI companies worth joining
以下是一些关于生成式 AI 公司的信息： 从访问量数据来看，在生成式 AI 领域，Whimsical AI 表现较为突出，其在 2023 年 4 月和 2024 年 3 月的访问量排名靠前，且处于增长态势。2021 年融资 3000 万美元，2024 年 3 月的月访问量达到 237 万。 生成式 AI 赛道总体趋势平稳增长，月平均增速为 34 万 PV/月，原生产品占比中等。竞争方面，Top1 公司占比 32%，Top3 公司占比 82%，马太效应较弱，网络效应中等，大厂入局占比较低，技术门槛中等。 部分产品访问量有下跌情况，如 Rewind Al 月访问量减少了 21 万，降低了 49%；Personal.ai 月访问量减少了 14 万，降低了 56%；Turdo AI 月访问量减少 3 万。 在创业工具方面，总体趋势快速增长，月平均增速为 88 万 PV/月，原生产品占比高。Top1 公司为 Tally Form，其估值未知，最新月 PV 为 88 万。 2023 年生成式人工智能在消费市场迅速发展，2024 年企业领域的收入机会预计数倍于消费市场。过去几个月，企业对生成式 AI 的资源配置和态度发生显著变化，预算增加，更多应用部署在较小的开源模型上，业务从早期实验转移到生产环境。为企业构建解决方案的人工智能初创公司若能预见痛点、从重服务模式转向构建可扩展产品，将有机会抓住投资浪潮并占据重要市场份额。
2025-03-22
我想学习有关ai的知识，但是并不是单单的系统性的学，而是想利用现有的模型比如说deep seekr1模型来训练一个自己的模型这样的，来实现某些功能
以下是关于 DeepSeek R1 模型的相关知识： 1. DeepSeek R1 引入了纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，而是通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，仅通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（只对结果准确率与回答格式进行奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。 2. 与其他模型相比，Alpha Zero 只训练了三天，就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go（老）采用监督学习+强化学习，学习人类棋谱，更接近人类职业棋手风格，继承了人类的局限，Alpha Zero（新）完全摒弃人类数据的纯强化学习，从零开始自我博弈，不受限于人类经验，具有创造性的下棋风格。DeepSeek R1 在训练中更注重学习推理的底层策略，培养通用推理能力，使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。 3. 使用 DeepSeek R1 给老外起中文名的操作指引： 点击邀请，复制邀请链接或下载邀请海报分享给好友。 打开火山引擎的模型页面（https://zjsms.com/iP5QRuGW/），使用习惯的方式登录。 登录后点击左侧列表里的“在线推理”，再点击“快速入门”。 获取 API Key，点击“创建 API Key”，可修改名字后创建，创建完成后点击“查看并选择”，将“已复制”的提示内容找个地方存一下。 复制 R1 的调用示例代码，选择模型为“DeepSeek R1”，修改示例代码中的相关内容，然后点击右侧的复制按钮，将代码找个地方存起来。 上述接入方法是快速入门方式，平台会自动创建在线推理接入点，并提供 50 万 Token 的免费额度，用完才需充值。如需充值，点击页面右上角的“费用”》“充值汇款”，根据账单适当充值。 4. DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，提升最终回答的质量，这种“自问自答”是在模拟人类的深度思考，其“聪明”源于独特的“教育方式”，在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，它已率先进入“自学成才”新阶段。
2025-03-22
我想学习有关ai的知识
以下是为您提供的新手学习 AI 的知识指导： 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，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。 如果您不会代码，对于 AI 可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到： 周鸿祎受李一舟的启发，发现大家对于 AI 的知识了解不多，尤其对于前沿 AI 的了解更是摸不着头脑，因此做免费课进行科普。他认为学习新领域时，先要学习框架，整体把握，避免出大方向的偏差。课程会先从宏观开始，如《预见 AGI》，从大框架上讲讲创新趋势和带来的启发，后面会宏观、微观结合，安排人工智能研究院的产品经理、技术专家讲基本产品的使用方法等微观层面的内容。
2025-03-22
如何了解AI
以下是了解 AI 的一些方法和途径： 1. 了解基本概念： 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. 开始学习之旅： 参考「」中的课程，特别是李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 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。 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的成果。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 对于希望继续精进的情况，还可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解其基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，还可以通过一些具体的例子来了解 AI 是什么，比如： 1. 从 AI 之父图灵的故事开始，了解他在二战期间构建的机器以及提出的“图灵测试”方法。 2. 观看 2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人（GPT4o）产品时的发布会视频，感受其接近人类交流的体验。思考 ChatGPT 是否能跨越图灵测试，以及关于 AI 是否拥有自主意识等新问题。
2025-03-22
AI知识库
“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 我们是一个开源 AI 社区，坚信人工智能将重新塑造我们的思考和学习方式，为每个人带来强大力量，这种信念激发了创建这个知识库的决心。 在搭建知识库的过程中收获很多，特别感谢一路上支持和推荐知识库的伙伴们，正是大家的肯定与支持，使我们得以有信心持续为知识库添砖加瓦，探索 AGI 的无限可能。 WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库，大家贡献并整合各种 AI 资源，使得大家都可以轻松学习各种 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例等。无论您是 AI 初学者还是行业专家，都可以在这里发掘有价值的内容，让更多的人因 AI 而强大。 例如，“通往 AGI 之路”使用飞书软件搭建，当您需要了解 AI 某一领域知识时，在 AGI 的飞书大群中跟机器人对话就能获取对应的资料。
2025-03-22
ai音乐
AI 音乐相关内容如下： 关于 AI 短片配音：AI 音乐部分，点击后有直观界面，可选人声歌曲或纯音乐，选择后描述想要的音乐风格，如民谣、流行、嘻哈、国风等。若为人声歌曲，可自己写歌词或让 AI 写，通过智能歌词按钮输入简单词语给 AI 提示即可生成歌词。还有音乐库选项，可选择合适风格的音乐添加到音轨。音效库方面，在搜索框输入相关音效词，如开门声，试听后选择合适的添加到音轨。 人工智能音频初创公司：包括被 Apple 收购的。 AI 生成音乐的工具：是利用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习算法创作、编排和生成音乐的软件平台。能分析大量音乐数据，学习模式和结构，根据用户输入或指令创作新作品。推荐的 AI 音乐产品有：由前 Google DeepMind 工程师开发的 Udio（）。
2025-03-22
请为我介绍一下AI音乐方面的讯息
以下是关于 AI 音乐方面的信息： 通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果。 有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程。 有专门关于 AI 音乐 prompt 的电子书，了解其中流派等标签有助于更好地与 AI 音乐对话，能让产出的音乐效果更好。 若对 AI 音乐感兴趣可在群里找王贝帮忙加入 AI 音乐社区。 有以闹铃声音与音乐互动创作并获奖的情况。 之前搞过共学 AI 音乐的活动。 社区伙伴做的 AI 音乐专辑不错，但淘宝上有套壳工具抄袭相关教程。
2025-03-21
有没有能对上传的音乐进行点评的AI
目前有一些 AI 工具可以对上传的音乐进行一定的处理和分析。例如，在某些音乐处理软件中，上传参考音轨后，AI 会参考音频特征进行处理，但需要注意的是，AI 并不能将您的音轨处理到目标音轨的完全相同的音质，缺失的声音细节也难以通过母带处理还原。 此外，有相关的研究和实践，如“我实现了一个人工智能音乐评论家”。同时，Suno 和 Udio 推出了上传音频文件生成音乐的功能，能实现对速度、旋律、配器、合成等方面的控制和处理。
2025-03-19
做ai音乐的经验和软件
以下是关于做 AI 音乐的经验和软件的相关内容： 经验方面： 1. 具备一定的 AI 音乐创作经验，如在 UDIO 和 SUNO 上制作过音乐。 2. 熟悉提示词（Prompt）的应用，了解如何使用 Prompt 进行创作。 3. 了解音乐编曲和结构，对编曲、歌曲结构有一定了解。 4. 掌握数字音频工作站（DAW）软件，如 Audition、Studio One 等。 5. 拥有对音乐的热爱，保持对音乐创作的热情和兴趣。 6. 在创建 AI 生成曲子的过程中，注意风格和语言的选择，以确保生成的曲子符合自己的需求。 7. 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。 软件方面： 1. 明天学习需要下载 flow 水果软件，可以在淘宝上购买并请人帮忙安装。 2. 可以使用 PS 里的工具进行抠图操作。 3. 利用分离人声的 AI 软件，能够将人声从背景音乐中分离出来。 4. 微软 AI 语音：制作使用了微软声音库制作旁白，语音库支持 147 种语言，还有定制声音。
2025-03-16
听音乐制作画面的AI
以下是关于听音乐制作画面的 AI 的相关内容： 1. 工具使用： 生成音乐：Suno 能够根据用户对音乐的具体描述生成音乐作品，为视频增添独特音乐元素，提升艺术性和观赏性。 人物对白配音：即开即用的 ondoku，输入文字可快速得到配音文件。 后期合成：主要使用剪映，对 AI 生成的视频进行截取和补充，合成时可进行画面匹配并调整音乐协调性。 视频轨道层包括台词层、效果层（关键帧、蒙版）、视频画面（AI 生成的视频画面加闭幕）、人声台词、音效、背景音乐。 2. 分镜创作： 歌曲创作完成后出分镜脚本，因 AI 视频制作特殊性，分镜直接决定最终视频呈现效果。 画面生成分为三类：有歌词部分用 midjourney 生成；无歌词部分如前奏用 SD 制作字体设计；转场用 deforum 制作。 让 gpt 按每段歌词生成 mj 提示词，作为画面参考并调整编写。 如开篇构思通过弹古筝女子引入，通过多种工具调整构图。 3. 其他方面： AI 抠图：可直接抠图或在 PS 里操作，图片上传即可，用于制作素材和氛围动画。 声音素材： 背景音乐：Aive 尝试制作背景音乐，部分团队成员用工具生成，因要求高，还利用分离人声的 AI 软件处理音乐。 旁白：使用微软 AI 语音，其声音库支持 147 种语言，还有定制声音选择。
2025-03-14
听音乐制作画面
以下是关于听音乐制作画面的相关内容： 在《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 全流程制作中，歌曲创作完成后进行分镜脚本创作。由于 AI 视频制作的特殊性，分镜直接决定最终视频呈现效果。根据音乐生成画面分为三类：有歌词部分用 midjourney 生成，无歌词部分如前奏用 SD 制作字体设计，转场用 deforum 制作。同时，让 gpt 按每段歌词生成 mj 提示词，虽只是大概参考，仍需调整编写。如开篇构思融入古筝和弹古筝女子，通过多种方式解决画面生成中的问题。 在 KEEN 的离谱村系列 2 音乐制作中，影片作者为 KEEN，配乐的主要 Prompt 设计由 GPT4 完成，音乐制作由 Suno 负责。提供了相关历史记录、操作指北及配乐的链接。 在桂大羊的 AI 视频短片制作中，使用 Suno 生成音乐，共生成 30 首歌曲并挑选符合视频节奏的背景音乐。人物对白选择用 ondoku 配音，后期合成主要用剪映，会根据情况重新生成画面视频补充，视频轨道层包括台词层、效果层、视频画面、人声台词、音效、背景音乐等。
2025-03-14
请预测，随着国内AI水平的发展，2030年，可能会代替多少打工人的工作？
根据现有资料，关于 2030 年国内 AI 发展可能替代打工人工作的数量，不同的研究和观点有所不同。 咨询公司麦肯锡发布最新预测：截止到 2030 年时，50%工作将被 AI 取代。吴恩达认为 2023 年 AI 将会替代 4 亿 8 亿工作岗位，同时 AI 会增加 5.55 8.90 亿新岗位。总体而言，越具体、重复性高的工作越容易被取代，而灵活、非常规、创造性的岗位更难被取代。 需要注意的是，对于 AI 对就业的影响，还需要综合更多因素进行辩证看待。
2025-03-21
国内AI发展，需要多长时间可以与chatGPT不相上下？
目前国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 还有不小差距，甚至还不如临时拼凑的 Mistral 团队的水平。尽管国内大模型的发展水平表面看已经接近 GPT3.5 了，但实际上跟 GPT4 比还有一年半的差距。而且 OpenAI 可能还持有一些未公开的技术优势，中国跟美国在 AI 方面的差距可能还在加大。2023 年，中美在 AGI 技术的差距并没有缩小。至于国内 AI 发展到与 ChatGPT 不相上下所需的时间，难以准确预测，因为这受到多种因素的影响，包括技术创新、人才培养、资金投入、政策支持等。
2025-03-21
，使用国内的 ai 绘画工具，怎么做文章中的插图，或者四格图？
以下是使用国内的 AI 绘画工具制作文章插图或四格图的一些方法和示例： 1. 像素风格插画： 关键词：3D,16bit pixel art,Super mario,Minecraft,LEGO,pixel style,Blocksplicing,girl with long hair,Alice in Wonderland,garden background,8K–uplight–ar 9:16–v 5 生成的图片示例：像素女孩插画 2. 手机壁纸插画： 关键词：mobile wallpaper illustrations,four seasons,natural landscapes,minimalist illustrations,line illustrations–ar 9:16–niji 生成的图片示例：手机壁纸 3. 新海诚风格插画： 关键词：Makoto Shinkai animation style,a girl,4K–ar 9:16–niji 生成的图片示例：新海诚动漫海报 4. 国潮插画： 关键词：Make posters of James Jean,white deer,auspicious clouds,birds,distant mountains,Chinese ChinaChic style,colorful,light color,gradient color–ar 9:16 生成的图片示例：国潮白鹿插画 此外，在使用 AI 绘画工具时，您还可以参考以下提示： 对于不同的需求和风格，精心设计和选择合适的关键词。 不断尝试和调整关键词，以获得更满意的绘画效果。 需要注意的是，不同的国内 AI 绘画工具可能在功能和效果上有所差异，您可以根据实际情况进行选择和探索。
2025-03-20
国内主流的大语言模型公司有哪几家
国内主流的大语言模型公司主要有以下几家： 1. 百度：其文心一言大语言模型可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成等。 2. 阿里巴巴：拥有通义大模型。 3. 北京智源人工智能研究院：推出了“悟道・天鹰”，是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。
2025-03-20
国内的大语言模型清单
以下是一些国内的大语言模型： 1. 文心一言：可用于文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成等。 2. 讯飞星火：通用模型，处理自然语言。 3. “悟道・天鹰”（北京智源人工智能研究院）：首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 此外，如果想了解国内大模型的效果，可以参考第三方基准评测报告：
2025-03-20
列出国内的所有大模型
以下是国内的部分大模型： 北京企业机构： 百度：文心一言，https://wenxin.baidu.com 抖音：云雀大模型，https://www.doubao.com 智谱 AI：GLM 大模型，https://chatglm.cn 中科院：紫东太初大模型，https://xihe.mindspore.cn 百川智能：百川大模型，https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤：日日新大模型，https://www.sensetime.com/ MiniMax：ABAB 大模型，https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室：书生通用大模型，https://internai.org.cn 其他地区： 阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等不在首批获批名单中。 广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。 此外，通义千问的 Qwen 系列在 LMSys 榜单中表现出色，其开源模型受欢迎，累计下载量突破 1600 万，国内外有海量开发者基于其开发模型和应用。大模型的竞争涉及芯片、云计算、闭源模型、开源模型、开源生态等，基础大模型决定产业智能化的天花板等，开源生态也至关重要。
2025-03-20