Flowise 1.7.2- 開源低程式碼 LLM

低程式碼 LLM 應用程序構建平台,允許創建和部署大型語言模型 (LLM) 的應用程序。FlowiseAI 提供一個拖放式界面,使開發人員能夠輕鬆地將 LLM 功能集成到他們的應用程序中,即使他們沒有機器學習方面的經驗。

FlowiseAI 的一些主要功能包括:

  • 拖放式界面:使用的拖放式界面,允許開發人員輕鬆地創建 LLM 應用程序。
  • 支持多種 LLM:支持多種 LLM,包括 OpenAI 的 GPT-3、Google AI 的 LaMDA 和 Microsoft 的 Turing NLG。
  • 自定義模型:允許使用自定義模型。
  • 預建應用程序:FlowiseAI 提供一系列預建應用程序,可快速入門。
  • 可擴展性:可擴展到生產環境。

FlowiseAI 是個強大的工具,可用於創建各種 LLM 應用程序。它對於希望快速輕鬆地將 LLM 功能集成到其應用程序中的開發人員來說是一個很好的選擇。

以下是一些使用 FlowiseAI 創建的應用程序示例:

  • 聊天機器人:創建可與用戶進行自然對話的聊天機器人。
  • 虛擬助手:創建可幫助用戶完成任務的虛擬助手。
  • 內容生成:用於生成創意內容,例如詩歌、代碼、腳本、音樂作品、電子郵件、信件等。
  • 問答:用於創建可回答用戶問題的問答系統。
  • 文本摘要:用於創建文本摘要。
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中文文本處理高手指南 – 知乎

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WhisperBot:實時語音轉文本系統

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Keyframer – Apple 推出的生成式 AI 動畫工具

Keyframer 的優點包括:

  • **易用性:**用戶可以使用自然語言描述來描述他們想要的動畫,無需任何編程或動畫知識。
  • **靈活性:**Keyframer 可用於生成各種不同類型的動畫,包括簡單的移動動畫和複雜的角色動畫。
  • **創造力:**Keyframer 可用於創建新穎而原創的動畫。

Keyframer 的一些示例用例包括:

  • 創建動畫表情符號或貼紙
  • 為演示文稿或營銷材料製作動畫圖形
  • 創建動畫故事板或插圖
  • 原型化動畫用戶界面

Keyframer 仍在開發中,但它有可能成為動畫師、設計師和任何想要創建動畫內容的人的強大工具。

以下是一些關於 Keyframer 的其他資源:

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RVC-Boss/GPT-SoVITS 語音合成模型

功能:

  1. 零樣本文本到語音(TTS): 輸入5秒的聲音樣本,即刻體驗文本到語音轉換。
  2. 少樣本TTS: 僅需1分鐘的訓練數據即可微調模型,提升聲音相似度和真實感。
  3. 跨語言支持: 支持與訓練數據集不同語言的推理,目前支持英語、日語和中文。
  4. WebUI工具: 集成工具包括聲音伴奏分離、自動訓練集分割、中文自動語音識別(ASR)和文本標注,協助初學者創建訓練數據集和GPT/SoVITS模型。

如果你是 Windows用戶(已在 win>=10上測試),可以直接通過預打包文件安裝。只需下載預打包文件,解壓後雙擊 go-webui.bat 即可啓動 GPT-SoVITS-WebUI。預訓練模型

GPT-SoVITS语音克隆AI,只需一分钟素材训练模型,效果堪比商用。一键安装,附Colab脚本 | TTS | RVC|GPT-SoVITS Colab

從 GPT-SoVITS Models 下載預訓練模型,並將它們放置在 GPT_SoVITS\pretrained_models 中。

對於中文自動語音識別(另外),從 Damo ASR ModelDamo VAD Model, 和 Damo Punc Model 下載模型,並將它們放置在 tools/damo_asr/models 中。

對於UVR5(人聲/伴奏分離和混響移除,另外),從 UVR5 Weights 下載模型,並將它們放置在 tools/uvr5/uvr5_weights 中。

數據集格式

文本到語音(TTS)注釋 .list 文件格式:

vocal_path|speaker_name|language|text

語言字典:

  • ‘zh’: Chinese
  • ‘ja’: Japanese
  • ‘en’: English

示例:

D:\GPT-SoVITS\xxx/xxx.wav|xxx|en|I like playing Genshin.

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MS-Vid2Vid (Video-to-Video)高清視頻生成大模型

「MS- Video-to-Video」係一種深度學習模型,可以將一段視頻轉換成另一種風格、場景轉換、動作等操作。例如,可以將一段日本動畫轉換成中國水墨畫風格,或者將一段街頭表演轉換成動畫風格。

MS-Vid2Vid-XL 和 Video-to-Video 第一階段相同,都是基於隱空間的視頻擴散模型(VLDM),且其共享相同結構的時空UNet(ST-UNet),其設計細節延續我們自研 VideoComposer,具體可以參考其技術報告。

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Moore-AnimateAnyone

GitHub – MooreThreads/Moore-AnimateAnyone

Moore-AnimateAnyone 是一個開放源碼的專案,由 MooreThreads 創建與維護。此專案的目的是讓用戶能夠用簡便的方式來動畫化任何人物。

透過這個軟件,用戶可以將靜態的圖片或者是人物照片轉化成動態的動畫。它能讓角色栩栩如生,仿佛擁有了自己的情感和行動,這對於動漫創作者、游戲開發者或是任何需要虛擬人物動畫的創意工作者來說,都是一個非常有用的工具。

該平台的設計考慮到了易用性,即便是沒有編程經驗的人也可以輕鬆上手。用戶可以自定義角色的行為,並將它們應用於不同的娛樂或教育場景中。

此外,Moore-AnimateAnyone 專案鼓勵開源協作。這意味著任何有興趣的開發者都可以加入這個專案,通過貢獻代碼、文檔、反饋和維護等方式來完善這一工具。

Categories: 軟件

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