Local Talking LLM - Jarvis mark1 Speech | Whisper STT - Ollama - Chatterbox TTS
- 🎯語音克隆：只需一段簡短的音訊樣本即可克隆任何聲音
- 🎭情緒控制：調整回應的情緒表達
- 🚀效能更佳：0.5B 參數模型，推理速度更快
- 💧音頻浮水印：內建神經浮水印，確保真實性
Github Repository
Story2Board 是個無需訓練的框架，用於從自然語言中生成富有表現力的故事板。目標是將敘事呈現為一系列連貫的故事板面板——每個面板描繪不同的場景，同時保留主要角色的身份和外觀。
Story2Board 是個無需訓練的框架，用於從自然語言中生成富有表現力的故事板。目標是將敘事呈現為一系列連貫的故事板面板——每個面板描繪不同的場景，同時保留主要角色的身份和外觀。
Archon 是一款為所有 AI 編程人量身打造，強調知識檢索、專案協作、即時上下文整合的開源編程操作系統，無論是個人或團隊都可極大提升 AI coding 助手的效能、協同與上下文管理力，非常適合想全面解鎖 AI 編程革命的人嘗試使用。
Archon 是一款為所有 AI 編程人量身打造，強調知識檢索、專案協作、即時上下文整合的開源編程操作系統，無論是個人或團隊都可極大提升 AI coding 助手的效能、協同與上下文管理力，非常適合想全面解鎖 AI 編程革命的人嘗試使用。
Introducing Archon - The Revolutionary Operating System for AI Coding
Matrix-Game 2.0 是一套高效、強大的互動世界生成系統，專注於視覺與行動融合，能夠在多種遊戲場景下生成高質量、流暢並可交互的視頻內容，領先於現有主流方案，適合用於前沿AI遊戲和虛擬世界研究。主要由Skywork AI團隊開發。
Matrix-Game 2.0 是一套高效、強大的互動世界生成系統，專注於視覺與行動融合，能夠在多種遊戲場景下生成高質量、流暢並可交互的視頻內容，領先於現有主流方案，適合用於前沿AI遊戲和虛擬世界研究。主要由Skywork AI團隊開發。
Omni-Effects 是一套針對視覺特效（VFX）生成的統一框架，主打多效果合成和空間可控性。這項技術突破了以往僅能針對單一特效單獨訓練（如 per-effect LoRA）的限制，可同時在指定區域生成多種特效，極大拓展了在影視製作及創意領域的應用可能性。 框架的核心包含兩項關鍵創新：(1) 基於 LoRA 的混合專家 (LoRA-MoE)，將多種效果整合到統一模型中，同時有效地減少跨任務幹擾。 (2) 空間感知提示 (SAP)將空間遮罩資訊合併到文字標記中，從而實現精確的空間控制。
Omni-Effects 是一套針對視覺特效（VFX）生成的統一框架，主打多效果合成和空間可控性。這項技術突破了以往僅能針對單一特效單獨訓練（如 per-effect LoRA）的限制，可同時在指定區域生成多種特效，極大拓展了在影視製作及創意領域的應用可能性。
框架的核心包含兩項關鍵創新：(1) 基於 LoRA 的混合專家 (LoRA-MoE)，將多種效果整合到統一模型中，同時有效地減少跨任務幹擾。 (2) 空間感知提示 (SAP)將空間遮罩資訊合併到文字標記中，從而實現精確的空間控制。
NVSpeech 用於處理副語言聲音（paralinguistic vocalizations），包括非語言聲音（如笑聲、呼吸）和詞彙化插入語（如「uhm」、「oh」）。這些元素在自然對話中至關重要，能傳達情感、意圖和互動線索，但傳統自動語音辨識（ASR）和文字轉語音（TTS）系統往往忽略它們。
NVSpeech 用於處理副語言聲音（paralinguistic vocalizations），包括非語言聲音（如笑聲、呼吸）和詞彙化插入語（如「uhm」、「oh」）。這些元素在自然對話中至關重要，能傳達情感、意圖和互動線索，但傳統自動語音辨識（ASR）和文字轉語音（TTS）系統往往忽略它們。
相較於最先進的 360 度影片生成方法，Matrix-3D 在全景影片的視覺品質與合理幾何結構上更優越。同時，在視覺品質與相機可控性上，也超越先前的相機控制影片生成方法。廣泛實驗證明其在全景影片生成與 3D 世界生成上的最先進效能。香港科技大學(廣州分校)有份參預！
相較於最先進的 360 度影片生成方法，Matrix-3D 在全景影片的視覺品質與合理幾何結構上更優越。同時，在視覺品質與相機可控性上，也超越先前的相機控制影片生成方法。廣泛實驗證明其在全景影片生成與 3D 世界生成上的最先進效能。香港科技大學(廣州分校)有份參預！
影片主要介紹如何使用 Ostris AI 開發的 AI Toolkit，在僅有 24 GB VRAM 的 RTX 4090 或 3090 GPU 上，訓練一個基於 Qwen-Image 模型的 LoRA（Low-Rank Adaptation）風格模型。Qwen-Image 是一個 20 億參數的巨型模型，通常需要更高規格的硬體（如 32 GB VRAM 的 RTX 5090），但作者透過創新技術（如量化與 Accuracy Recovery Adapter）實現了在消費級 GPU 上的訓練。影片強調這是對先前影片的延續，先前影片曾在 5090 上使用 6-bit 量化訓練角色 LoRA，而本次聚焦於更常見的 24 GB VRAM 硬體。
Train a Qwen-Image LoRA on 24GB VRAM With AI Toolkit
影片主要介紹如何使用 Ostris AI 開發的 AI Toolkit，在僅有 24 GB VRAM 的 RTX 4090 或 3090 GPU 上，訓練一個基於 Qwen-Image 模型的 LoRA（Low-Rank Adaptation）風格模型。Qwen-Image 是一個 20 億參數的巨型模型，通常需要更高規格的硬體（如 32 GB VRAM 的 RTX 5090），但作者透過創新技術（如量化與 Accuracy Recovery Adapter）實現了在消費級 GPU 上的訓練。影片強調這是對先前影片的延續，先前影片曾在 5090 上使用 6-bit 量化訓練角色 LoRA，而本次聚焦於更常見的 24 GB VRAM 硬體。
GitHub - Comfy-Org/comfy-cli: Command Line Interface for Managing ComfyUI Command Line Interface for Managing ComfyUI. Contribute to Comfy-Org/comfy-cli development by creating an account on GitHub. https://www.youtube.com/watch?v=GzGOr3LPqWo GitHub -…
GitHub - openai/gpt-oss: gpt-oss-120b and gpt-oss-20b are two open-weight language models by OpenAI 專為強大的推理、代理任務和多功能開發人員用例而設計。