適合
網站暫時只能夠提供生成 8 個 Frames 嘅 GIF 動畫。
如果你有興趣想產生更長嘅動畫，你可以去呢度下載完整套件：
如果想安裝 Web 介面版本，可以去呢度下載：
我只花了一分鍾，便成功做了一個 “中文 Python 學習工具“。如過想知如何製作，可參考這 Documentation.
威斯康星 – 麥迪遜大學，微軟研究院，哥倫比亞大學的一群研究者發佈了LLaVA多模態大模型。LLaVA是一種新穎的端到端訓練的大型多模態模型，結合了視覺編碼器和Vicuna對於通用的視覺和語言理解， 實現令人印象深刻的聊天功能。
作者提供測試版 Demo，你可直接用手機測試。
先進的 AI 腳本生成器在幾分鐘內生成引人入勝的腳本，並將它們無縫地呈現為動態說話頭像影片。
Vibro 有趣的地方是當使用 A.I. 生成劇本，它讓你將原來輸入的劇本進行個性化。例如我輸入：
按一下 “Expand” 之後，它回自動修改你的內容：
Vibro 提供免費試用，限制輸出為兩分鍾的影片。不過，細心觀察以下影片，你會發現 LipSync 效果似乎仍有待改善。
至於廣東話發音，免費版提供 2 女 1 男聲：
T2I-Adapter
兼容 Stable Diffusion 1.6 及 XL 版。支援 T2I(Text-to-Image)、草圖、canny、線稿圖、深度圖以及 OpenPose 骨骼圖 …
T2I-Adapter 由騰訊 ARC 團隊開發，並於 2023 年 3 月在 GitHub 上開源。T2I-Adapter 是一個基於深度學習的模型，可以將文字轉換為圖像，同時保持一定的可控性。
T2I-Adapter 的工作原理是使用一個生成式對抗網路 (GAN) 來生成圖像。GAN 由兩個模型組成：一個生成器和一個判別器。生成器負責生成圖像，判別器負責判斷圖像是真是假。
T2I-Adapter 在一個包含大量文字和圖像的數據集上訓練。訓練過程中，生成器學習生成與文字描述相匹配的圖像。判別器學習區分真實圖像和生成圖像。
T2I-Adapter 可以生成各種圖像，包括風景、人物、物體等。它還可以生成具有特定風格的圖像，例如卡通、油畫等。
T2I-Adapter 的開發團隊由以下人組成：
T2I-Adapter 是一個強大的工具，可用於各種創意應用，例如圖像生成、藝術創作等。
