lanshu-create-ai-presenter-video:數字人影片 Skill:一張圖+文案自動生成完整講解影片

一個針對通用數字人影片製作 Skill。你輸入主題或文案,再加一張授權人物圖,它就會按完整配音時間軸組織生成、剪輯同驗收,輸出一條可發佈嘅講解片。

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做數字人講解片最麻煩嘅地方,往往唔係生成人物,而係口型、文字同聲音對唔齊,最後剪埋一齊就甩拍。lanshu-create-ai-presenter-video 嘅切入點正正喺呢度:佢將「完整配音」鎖定為全片時間基準,人物主素材、字幕、關鍵詞動效同鏡頭轉場都跟住呢條音頻排,從而減少口型漂移同片段接駁嘅問題。整個項目屬於 Agent Skill 工具,由 Codex 或其他兼容本地 Skill 嘅 Agent 環境直接調用,源碼本身唔綁定任何特定服務商、模型或私有接口,可以按當前環境可調用嘅能力動態選擇配音、人物生成同口型同步工具。

最低門檻只需要一份主題或文案,再加一張已授權、包含清晰成年人物嘅參考圖。聲音樣本、屏幕錄影、B-roll、品牌素材、目標平台、時長、橫豎屏同風格等都係可選輸入,畀進階用戶調整。Skill 目錄會隨階段讀取對應參考文檔:generation.md 處理文案、聲音、能力選型同人物提示詞;editing.md 負責時間軸、字幕預設、封面同導出;qa-recovery.md 處理技術驗收、人工驗收同常見故障修復,避免一次過佔用過多上下文。

預設輸出係 9:16、1080×1920、30fps 豎屏,時長 45 至 75 秒,發佈響度目標約 -16 LUFS。初始化可透過 init_job.py 自動建立標準任務目錄同 job.json,preflight.py 會做前期檢查,最後由 finalize_delivery.sh 收尾輸出,同時產出 QA 報告。環境要求 Python 3.9+、FFmpeg/ffprobe、Bash、jq、awk、sed,以及至少一種可調用嘅影片生成、語音生成同口型同步能力。

佢唔係一個獨立嘅模型,而係一套組織數字人影片工序嘅 Skill 框架,價值在於把配音、人物、字幕、剪輯、驗收等步驟統一在同一條音頻時間軸上,避免最常見嘅口型錯位同片段斷裂。內容創作者、行銷團隊、課程錄製同需要快速產出講解影片嘅場景會較受惠,特別係想喺不同 AI 服務商之間靈活切換、又唔想被單一平台鎖死嘅人。

  • 以完整配音為全片時間基準,減少口型漂移同片段接駁問題
  • 源碼不綁定服務商或模型,可按環境動態選擇配音、人物、口型工具
  • 三份參考文檔按階段讀取,控制上下文用量
  • 預設 9:16 豎屏、1080×1920、30fps、主題片長 45–75 秒
  • 支援聲音樣本、B-roll、品牌素材、平台、橫豎屏等可選參數

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XGEN-JING 世界模型開源:邊走邊生成影片與音效

XGEN Labs 把互動式第一人稱世界模型 JING 開源:輸入動作與參考圖,就能邊走邊生成對應影片與環境音效,等於把世界模型變成可即時體驗的 demo。

過往的世界模型 demo 多半停留在「按一個鍵播一段片」,XGEN-JING 想把互動感再推一步:鍵盤操作鏡頭、輸入文字引導角色對話,模型即時生成第一人稱影片與配對音訊,並以參考圖約束人物、物件與場景的一致性。這個項目是一個以 MiniMax-H3 為骨幹的 egocentric interactive experience 模型,屬於世界模型 / 互動影片生成一類,目標是讓「在同一個起點做出不同選擇」這件事變得可視聽。

XGEN-JING 的核心差異在「四步雙向推論」與即時性:JING-Flash-v1 用四個步驟完成推論,再把動作、觀察歷史、參考圖同時餵進去生成下一段片段;鏡頭移動、物件互動、人物對話都由文字與按鍵驅動,而畫面與聲音同步輸出,所以更像「邊走邊生成」而不是「先想好再剪片」。

Step Into a World That Responds | XGEN Labs

這版本同時提供 Inference code、examples 與 Prompt skills,後者可以從故事與參考圖自動生成經過驗證的推論案例,降低試錯成本;但因果模型與技術報告尚未釋出,想深入架構細節的人需要再等等。硬件門檻亦偏高:項目方以六張 H100 做驗證,其中一張跑 text encoder、一張跑影音 VAEs、四張跑 DiT 加 sequence parallelism,並指定 FlashAttention-4 為預設後端。

以下幾類人會比較快從中受惠:做世界模型研究、需要互動 demo 的研究者;做遊戲 / VR / 沉浸式敘事、需要快速產出第一人稱體驗的開發者;以及關心 video generation xa in 2026 路徑、想理解「影片 + 音訊 + 動作」三軸如何耦合的團隊。對一般玩家或創作者而言,Hugging Face 上的模型頁與 xgenlabs.ai gallery 已足夠先看 demo,再決定是否投入本地部署。

重點摘要

  • JING 是以 MiniMax-H3 為基礎的第一人稱互動體驗模型,支援鍵盤控鏡、文字對話與參考圖約束。
  • JING-Flash-v1 以四步雙向推論同時生成影片與音效,比單向生成更貼近即時體驗。
  • 官方硬件門檻為六張 H100(1 text encoder + 1 VAEs + 4 DiT),預設 FlashAttention-4,後端依賴 SGLang 特定 commit。
  • Prompt skills 可從故事與參考圖自動產生驗證過的推論案例,方便快速試玩法。

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EvoSkill-GUI 讓 GUI Agent 在執行中即時修正技能

浙江大學 ZJU-REAL 團隊開源 EvoSkill-GUI,毋須額外訓練,透過結構化技能包、即時修正與自我檢討機制,讓 GUI Agent 在 MobileWorld、AndroidWorld、OSWorld 三個基準上明顯提升成功率。

Comparison between static skill methods and EvoSkill-GUI

當手機或電腦彈出視窗、載入延遲、介面元素位置變動,原本寫好的 GUI 操作步驟往往幾步之後就失效。EvoSkill-GUI 正正回應這個痛點——它是浙江大學 ZJU-REAL 團隊推出的開源框架,毋須微調,就能讓 GUI Agent 把「技能」從靜態提示詞變成可即時修補、可重用的程序知識。

以往的 skill-based agent 把規劃、定位、復原規則全部塞進同一份文件,出錯時難以精準修補。EvoSkill-GUI 將每項技能拆成結構化套件,內含計劃、後備定位、復原規則、無障礙工具、檢索 metadata 與失敗案例等獨立檔案,並以 metadata 索引,後續按意圖、應用、平台等條件快速取出對應經驗,而非逐字比對長篇技能文件。

它的核心設計是「同一個骨幹模型」兼任執行者與批評者。執行時若觀察到介面與計劃不符,會即時修補局部錯配,避免小錯滾成大錯;失敗後模型會在嚴格資訊隔離下診斷軌跡,只針對出問題的檔案做精準編輯,毋須額外更強的反思模型輔助。

在 MobileWorld、AndroidWorld、OSWorld 三個基準上,無論通用模型還是 GUI 專用模型,EvoSkill-GUI 都帶來穩定提升,最高絕對增益分別為 +16.2、+6.0、+10.5 個百分點。對做行動 App 自動化、桌面助手或 RPA 的團隊而言,這種毋須重訓又能累積經驗的設計相當實用;不過整套機制依賴骨幹模型本身的反思品質,任務越長、介面越動態,回報會越明顯。

重點摘要:

  • 訓練免費用:以 single-backbone self-evolution 機制,省掉外部批評模型與微調成本。
  • 技能拆件:把計劃、定位、復原拆成獨立可編輯檔案,方便精準修補。
  • 即時修正:在 rollout 內偵測到介面變化就立刻修,避免錯誤擴散。
  • 資訊隔離批評:批評階段只看指令、觀察與動作,避免偷看草稿或答案。
  • 跨基準驗證:在 MobileWorld、AndroidWorld、OSWorld 三項皆有顯著絕對增益。

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Hypit:把爆款短片變成可換臉的模板

Hypit 是一套開源影片克隆工具,主打把 TikTok、Reel 或 Short 變成可重用的版面,換掉主持人、產品、開頭與長寬比,就能快速產出多個變體做投放測試。

Hypit

短片團隊最常遇到的卡位,是手上有一條跑出來的素材,卻要趕在疲勞前把它複製成十幾條變體測試新 Hook。Hypit 想解決的正是這個工序:丟一條影片進去,它會拆解成鏡頭、字幕、B-roll、效果這些可組合的工作流部件,而不是只輸出一份腳本分析。對做付費社交投放的人來說,這意味著可以從 Meta Ad Library 複製一條已經贏過的廣告,換掉商品與開場就當日出 50 條 Hook 變體;等兩星期素材疲勞,再用同樣的主體版型換新開頭,主體片段完全保留。

它和一般「AI 影片生成器」差別在定位:生成式模型負責補上會變的部分,Hypit 則是負責把會變跟不會變的部分拆乾淨、串起來。每個組件都能被替換或 fork,使用者不必動到字幕或剪輯邏輯。商業模式上,項目本身是開源(Apache-2.0 with conditions),沒有平台座位費或浮水印,模型服務費則看你接的是哪一家。

技術偏向給內容團隊或 growth marketer 自建的工程師整合進既有管線。素材來源涵蓋 TikTok、Reel、Short,也可以從 Meta Ad Library 抓一支跑得好的 paid ad 當模板。對需要大量 A/B 測試 hook、不同市場語言切版、或長線養帳號的工作流來說,這種「一次結構、N 次變奏」的思路,比每次從腳本重頭來要省事不少。

我用AI 10分钟复刻爆款视频:Hypit详细教程,直接拆成可编辑工程
  • 不是單次生成,而是變奏生產線:同一支片可以反覆換主播、產品、語言、長寬比
  • 組件化設計:字幕、B-roll、效果都能獨立替換,不影響整體結構
  • 開源但非全免費:項目本體免費、無浮水印;模型推理依賴外部服務計費
  • 適合 paid social 與 viral clone 場景:Meta Ad Library、TikTok、Reel 都能當模板來源
  • 技術門檻在整合端:需要 Node.js + TypeScript 環境,較適合有工程支援的團隊

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video-to-h3-prompt SKILL:逐幀反推參考影片,自動生成可貼即用 H3 提示詞

項目把『看幾幀就寫 vibe』的拍腦袋流程,換成五通道取證管線:密集抽幀、音頻交叉驗證、因果事件鏈、剪輯層分離,最後產出對應 MiniMax H3 五種輸入模式的完整模板。

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如果你試過把一段參考影片丟給 AI 影片模型、要它重做或延伸,應該都撞過同一面牆:憑『整體 vibe』寫提示詞,往往會錯過動作、把 BGM 誤認為現場聲。今次做的是把這個『創作猜測』變成可驗證的逆向工程,輸出可直接貼進 MiniMax H3 的提示詞骨架。

做法上,它不放棄『一對多逆問題』的本質——同一段畫面,背後劇本可以是 A 也可以是 B。它讓多個候選劇本同時存在,再用 4–8fps 密集抽幀和 0.5s RMS 去裁決哪個版本站得住。同時,頻譜圖負責分辨音樂與環境聲。

它對剪輯層的處理也相當細:定格哏、白色閃屏、漫畫風的集中線/網點/狀聲詞,全部歸入 editing 與 overall_soundscape,不會和實景動作混在一起。因果事件鏈(trigger→action→reaction)則把袖口、單手、車頭外殼這類畫面邊緣的施力者也算進演員名單,避免關鍵 3–5 幀就這樣消失。

對 Coser/換角場景,它只換外表不改劇本,再做動作相容性檢查、分級道具,並把動漫設定翻譯成真人 cosplay,最後吐出一張替換表。輸出端覆蓋 T2VA、I2VA、FL2VA、L2VA 的 14 欄模板,以及 Ref2VA 的六段模板,全部用 <Subject>/<Picture>/<Video>/<Audio> 標籤紀律收束。

適合想用影片反推 AI 影片提示詞的人:二創作者、廣告分鏡、動漫改編的工作流。比起『看幾幀就 vibe』,它的取捨是慢、但每一步都有可追溯證據;代價是要提供參考影片與可選劇本線索,並接受密集取證帶來的額外處理成本。

重點摘要:
– 五通道取證管線取代單一直覺寫 prompt
– 密集抽幀 + 音頻峰值用作裁決證據,而非裝飾
– 剪輯層、漫畫後製、鏡頭外施力者都獨立建模
– 覆蓋 H3 五種輸入模式,欄位與標籤紀律齊備
– 換角只動外表,動作相容性與道具分級有 SOP

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qisi-video-remix:喂一段參考片給 Agent 它直接交出改編劇本與分段提示詞

一個專給 AI Agent 用的視頻改編技能:丟一段參考視頻,它就吐回新故事、完整劇本、分鏡表和能直接複製貼去生視頻的分段提示詞。

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要做一條短片,常常卡在「找參考、拆敘事、寫分鏡、再翻譯成生成器看得懂的提示詞」這幾步之間。qisi-video-remix 把這條鏈條整進一個 Agent skill:你貼一段參考視頻(或者故事梗概、截圖、逐字稿),它先把原片的敘事手法抽出來,再以此為基礎寫出新故事,並按鏡頭兼容性和時長上限拆段,最後給出每段可獨立複製的生成提示詞。它不依賴特定後端或拼裝服務,所有結果先在對話中展開,能寫檔的環境下再另外存成 creative-plan.md。

重點摘要:
– 屬於視頻策劃向的 Agent skill,不帶模型或生成器,需由宿主 Agent 處理視頻讀取與生成。
– 默認做創意改編,要落實到人物選擇、事件發展或解決方式的變化,不止換名字。
– 分段先看場景、造型與動作複雜度,再看時長;15/30 秒是單段上限,不是固定段長。
– 提示詞各段獨立展開外貌、場景、動作和對白,可直接貼到所選視頻生成工具。
– 倉庫附一份 30 秒、6 鏡、2 段的完整示例,展示交付結構。

Codex 用戶只要把倉庫克隆到 ~/.codex/skills/qisi-video-remix/ 即可載入;其他支持 SKILL.md 的 Agent 按各自技能目錄安裝。它不替你選單段上限,未確認時會先詢問;遇到無法定論的聲音、身份或轉折會標明,不補造證據。對做豎屏短劇、廣告分鏡、或者想用 AI 視頻模型快速試腳本的個人和小團隊來說,這套指令能省下不少從分鏡到提示詞的人肉翻譯工作。

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anything2explainer:把任何主題變成科普影片

它不是 CLI,而是一套交給 AI 編碼 agent 用的方法包:從研究、旁白、字幕到分鏡,都用 Remotion 寫成 React 元件,產出可逐幀追溯的解說影片。

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當你丟一個主題或一篇文件給它,系統會先做資料蒐集並標註來源,再寫旁白、生成 TTS 語音,並把時間軸對齊到逐個鏡頭。接著多個建構 agent 平行運作,每個負責一個 Remotion(React + TypeScript)元件,QC agent 再依書面標準審查每一幀。輸出是 1280×720 H.264 MP4,配上字幕、章節卡與進度條,全程沒有現成影片或生成式影像模型的痕跡。

這套流程對創作者的最大意義在於可追溯。每個鏡頭都有自己的原始碼、QC 報告與研究文件,螢幕上出現的年份、數字、英文術語都要對得到來源 URL;live-action B-roll 也強制記錄在 MANIFEST 裡,附上 sha256、來源與授權。這種「紙本文書鏈」對需要審核的場景——例如企業內訓教材或品牌內容——比多數 AI 影片工具更有交代。

在同類做法裡,它明顯偏向工程化交付而非即興 demo。Remotion 元件庫、燈光與樣式規格、多 agent 協作協議都以可複用資產形式提供,並用一段完整的參考影片作為品質基準。對會寫程式、需要大量長版講解影片但又受版權與準確性束縛的團隊——例如 SaaS 團隊做產品教學、研究單位做技術普及——會比較感受到它的價值。

限制同樣明顯:不是 CLI,必須搭配 Claude Code 或 Codex 這類 agent 環境;TTS 要自備並處理對齊;中英文以外語言未提及支援;整個流程壁鐘 1 到 3 小時,瓶頸在並行建構鏡頭的數量與長度。授權採 PolyForm Noncommercial,商用前要先看清楚。

重點摘要

  • 全程程式碼繪製:用 Remotion 寫 React 元件產出每一幀,沒有生成式影片模型或現成素材。
  • 可審核的紙本文書鏈:研究文件、旁白、分鏡、鏡頭原始碼、QC 報告全部保留。
  • 多 agent 平行建構:研究、旁白、語音、分鏡後,由多個 agent 同時寫鏡頭元件,QC agent 再逐幀複查。
  • 多語言旁白:支援中文與英文,TTS 需自備並做強制對齊。
  • 非商業授權:採用 PolyForm Noncommercial,商用情境需自行評估。

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FFmpeg 變身 AI Agent 影片剪輯師:28 個工具全程本地執行

ffmpeg-skill 為 Claude Code、Cursor、Codex 等編碼代理補上影片剪輯能力。28 個結構化工具涵蓋剪接、字幕、HDR 轉 SDR、多機位等流程,全程本地運作、不上傳素材。

FFmpeg Skill: media processing for AI agents

很多時候,你想叫 AI 幫你剪片、抽音、轉格式,但手上的影片根本不想上傳到雲端。ffmpeg-skill 就針對這個卡位——它不是模型,而是一套 Agent Skill,把 FFmpeg 包成 Claude Code、Cursor、Codex 或任何讀得到 SKILL.md 的代理都能用的工具集。只要機器裝好 ffmpeg 和 Python 3.9+,整套 28 個工具就能離線跑。

它跟一般「叫 AI 寫 ffmpeg 指令」的做法最大分別,在於每個工具都是帶型別參數的腳本,並非丟一段 shell 字串給模型拼裝。代理會先用 probe.py 量度時長、幀率、解析度、色彩和音軌,再依結果決定怎樣剪,文件名稱完全不被當成依據。輸出之後,結果會再被 probe 一次、比對目標規格,畫面有動過的話甚至生成 contact sheet 做肉眼覆檢。

工具覆蓋的工序相當完整:剪接、合併、去靜音、配合時長與比例、字幕與卡拉 OK 效果、overlay 與 motion graphics、HDR 轉 SDR 及 LUT、音頻清理與動態處理、含飄移修正的同步、多機位、響度校準、交付檢查、批次資料夾。音訊部分可從影片直接抽出、淨化,甚至指定軌號。而整組工具既是 CLI 也是 MCP tool,並由一份 machine-readable contract(SPEC)描述——CLI 的 argparse parser 同時衍生出 input_schema 和 MCP 定義,CI 會在規格漂移時自動失敗。

影片從業人員、剪接助理,或者任何需要把 FFmpeg 操作交給 AI 代理、又不想把素材外流的團隊,都會較易受惠。對一般開發者而言,這也是少數把 SPEC 概念實踐到「CLI 即 schema」程度的開源項目。

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Dr. Claw 把 AI 研究流程收進一個可審核工作台

一款開源 AI 研究助理,把文獻回顧、實驗、寫作整合在同一介面,讓人類決策與 AI 執行之間留下可追蹤的紀錄。

Dr. Claw

跑過 AI 研究的團隊都遇過同樣的痛:Claude Code、Gemini CLI 等命令行編碼代理(coding agents)能讀寫檔案、撐住長對話,但文獻回顧、構思、實驗、寫論文、投期刊這些步驟散落在聊天工具、IDE、終端機、寫作軟件之間,中間決策也難以回頭追溯。Dr. Claw(GitHub: OpenLAIR/dr-claw)針對的正正是這個碎片化問題——它不是另起爐灶造一個新代理,而是把現有命令行編碼代理(Claude Code、Gemini CLI、Codex,以及透過 OpenRouter 接入的數百個模型)包進一個可控、可審核、人在回路(human-in-the-loop)的工作流。

項目覆蓋 survey → ideation → experiments → paper writing → slides & promotion 整條研究生命週期,與只懂執行程式碼的 CLI 代理相比,差異在於「全流程編排層」。底層靠三個關鍵設計撐起這層:持久化狀態物件(persistent state objects)、可重用技能庫(reusable skill library),以及多執行器協調(multi-executor coordination),把計劃、執行、寫作綁成一條可恢復的循環。論文亦明確指出,比起只共享同一後端執行器的裸 CLI 代理,Dr. Claw 在研究完整性上得分更高,同時保留可審計、可回溯的過程痕跡。

對獨立研究者、AI 實驗室團隊、需要把研究流程制度化的單位而言,這套架構的價值在於把人類決策(目標、約束、驗收)與 AI 執行清楚分開,並透過 checkpoint 反饋(Verify / Revise / Retry / Handoff)保留介入點。它支援本地部署(自家機器、自家 GPU、自家資料),亦提供桌面版(.dmg / .exe)或 npx dr-claw 零安裝啟動,甚至能在終端機直接 dr-claw chat 跑 agentic 對話。

項目已被 EMNLP 2026 System Demonstrations track 收錄(arXiv: 2609.00365),並採用 AGPL-3.0 搭配上游 GPL-3.0 元件授權,免費、無訂閱。需要留意的是,它自定位為 Anthropic Claude Science 的開源、模型中立替代方案,主打全生命週期而非單純計算分析。

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Hojo TTS Light 輕量語音合成,4000 萬參數就做到 15 種聲線

Hojo-TTS-Light 僅約 0.08B 參數,以 ONNX 格式在 CPU 即時合成 24 kHz 語音,並預載 15 種聲線,免依賴 PyTorch。

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想把文字轉語音(TTS)嵌入邊緣裝置或本地腳本,最大阻力往往來自 PyTorch 依賴肥大、GPU 門檻高。Hojo-TTS-Light 直接以 ONNX Runtime 執行,連 PyTorch 都不用安裝,對只有 CPU 或資源受限的環境相當友善。模型檔約 4000 萬參數(0.08B),輸出 24 kHz 音訊,並內建 15 種預設說話人聲線,開發者只需切換 embedding 即可換聲,省下自行收集語料或微調的工序。

隨倉提供的 infer.py 與 onnx_model.py 展示完整推理流程,搭配 requirements.txt 即可用幾行程式碼完成合成。對需要快速在本地或伺服器側加入語音回饋的項目而言,這種「開箱即播」的設計,比傳統 TTS pipeline 更貼近部署需求。

不過,15 種聲線屬於 preset 性質,若要新增自訂說話人,就需要額外準備參考音訊與對應 embedding,無法像大型 TTS 模型那樣靠一句話克隆。整體取向偏向「輕量、即用」,而非追求擬真度或表現力。

重點摘要:

  • 參數量約 0.08B,屬輕量級 TTS 模型
  • 採用 ONNX 格式,免安裝 PyTorch 即可在 CPU 環境執行
  • 預載 15 種 speaker-conditioned 聲線,可即時切換
  • 隨附 infer.py、onnx_model.py、requirements.txt,方便快速整合
  • 發佈平台為 Hugging Face,授權與權重可至該頁查閱

適合需要把語音合成嵌進邊緣裝置、CLI 工具或本地自動化流程的開發者;對追求高擬真或自訂聲線克隆的場景,則需要再評估擴充成本。

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