项目六 语音合成和音乐生成 6.1语音合成基础知识 6.1.1语⾳合成技术的发展历程 6.1.2新语⾳合成技术的优势 6.2语音合成和音乐生成应用场景 6.2.1语⾳合成技术的发展历程应⽤场景 6.2.2 ⾳乐⽣成在旅游⾏业的应⽤ 6.3语音合成和音乐生成的常用工具 6.3.1语音合成的常用工具 6.3.2音乐生成的常用工具 请根据以上内容生成思维导图

以下是一些好用的人声合成 AI 相关内容： 1. 关于 AI 孙燕姿的生成： 推荐归臧写的通俗易懂的教程： 《》 《》 项目主要使用 SoVITSSVC 4.0，可在。 模型使用分为原始声音处理、推理过程和音轨合并三个部分。使用 UVR_v5.5.0 软件处理声音，保留人物的干声。运行整合包的 Web UI 进行声音推理，需将模型文件和配置文件放置正确文件夹下。分割后的素材尽量不要超过显存大小，使用【slicergui】软件进行分割。最终得到的处理好的人声素材可用于训练模型。 2. 深度伪造技术： 深度伪造技术（deepfakes）是利用 AI 程序和深度学习算法实现音视频模拟和伪造的技术，投入深度学习的内容库越大，合成的视音频真实性越高，甚至能以假乱真。 粉丝们会通过 Stems 音轨分离工具将人声与原始歌曲分离，再使用人声转换模型将人声转换成另一位明星的风格，然后将新的人声轨道与原始作品重新拼接在一起。DiffSVC 是一种流行的用于此目的的语音传输模型。 3. 制作 AI 古人骂人视频： 声音克隆： 工具：Fish Audio 操作：准备一段需要克隆的音频（可以是类似屈原的古风声音，或自行录制一段），打开网站 https://fish.audio/zhCN/train/newmodel/ ，上传音频，按照指引完成声音克隆，进入声音库选择需要使用的声音，将生成的文案输入，使用克隆好的声音生成对应的音频文件并下载备用。 视频合成： 工具：Viggle.ai 操作：在网上下载“回答我”的原视频，打开 Viggle.ai 网站（https://viggle.ai/createmix ），登录后上传“回答我”原视频和人物形象图生成新版本视频，预览效果并下载。 视频剪辑： 工具：剪映 操作：打开剪映软件（手机或电脑版均可），导入合成好的新视频和生成的音频文件，将音频与视频时间轴对齐，添加字幕等，如需叠加特殊背景，可导入自己的背景图（如楚国风景），预览整个视频，检查效果并微调后导出最终视频。 请注意版权问题，请勿侵犯他人音乐版权。

以下是关于出门问问语音合成（TTS）API 的相关信息： 接口请求域名：https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 接口请求频率限制：5 次/秒 调用参数及说明： 字段名：text 必填：是 类型：String 描述：要合成的文本内容，限制为 1000 字符。支持 ssml 标记语言，使用说明见附录 3。 字段名：appkey 必填：是 类型：String 描述：开发者在 AI 开放平台上申请的 appkey。 字段名：signature 必填：是 类型：String 描述：签名，通过“appkey+secret+timestamp”进行 md5 加密，得到的 32 位 MD5 值。其中加号也参与 MD5 的计算。每次请求实时计算签名，签名有效期为 10 分钟。 字段名：timestamp 必填：是 类型：Long 描述：当前时间戳，单位为秒。 字段名：speaker 必填：否 类型：String 描述：合成音频指定发音人。默认值：cissy_meet。其他发音人传值及计费价格请参考声音商店。 字段名：audio_type 必填：否 类型：String 描述：合成音频的格式。默认值：mp3。可选值：pcm/mp3/speexwb10/wav。只支持这四种格式中的一种。 字段名：speed 必填：否 类型：Float 描述：发音人合成的语速，支持小数点后两位。默认值：1.0。可选值：0.5 2.0。 字段名：convert 必填：否 类型：String 描述：默认值：无。可选值：robot。是否转化为机器声。 字段名：rate 必填：否 类型：Long 描述：音频采样率。默认值：无，由 speaker 指定默认值。可选值：8000/16000/24000。 字段名：volume 必填：否 类型：Float 描述：合成音量。默认值：1.0。可选值：0.1 1.0。 字段名：pitch 必填：否 类型：Float 描述：语调参数，参数小于 0 则语调变低，反之则高。默认值：0。可选值：10 < pitch < 10（streaming 接口不支持）。 字段名：symbol_sil 必填：否 类型：String 描述：符号停顿时长映射方法（逗号分割）见下方停顿符号映射表。充值后自动开通权限（streaming 接口不支持）。 字段名：ignore_limit 必填：否 类型：Boolean 描述：默认值：false。可选值：false/true。是否限制字符数，如果设置 true，传输的文本可以超过 1000 字符限制，最大字符数 3000。充值后自动开通权限。 出门问问语音合成技术（TTS）可以将任意文本转化为语音，实现让机器和应用张口说话。其可应用于视频 APP 配音解说、小说 App 有声阅读、移动 App 新闻语音播报、智能设备语音提醒、车载导航语音合成的个性化语音播报等场景。该服务提供了普通话、台湾腔、粤语、四川话、东北话等多种方言，数百个发音人，上千种风格，满足不同场景的选择需求。实时合成支持 SSML，语法详见 SSML 标记语言。 HTTP Method：支持 POST 请求。

如果您想对一首歌填新词并合成演唱，可以使用以下 AI 工具： 1. ACE Studio： 实操步骤： 第一步：准备音频素材。使用干声转换，在软件中分别导入人声干声和伴奏，放在两个轨道上。干声用于转成 MIDI 做 AI 演唱。注意，男歌女唱或女歌男唱时，导入前先进行变调。常用工具如 TME Studio（地址：https://y.qq.com/tme_studio/index.html/editor ），可用于音频分离；Vocalremover（地址：https://vocalremover.org/zh/keybpmfinder ），包含音频分离、变调、BPM 查询等功能。 第二步：干声转换。转换前先将工程 BPM 设置为与歌曲一致，然后将音频轨道的文件拖入到空白的歌手轨道进行干声转换。 第三步：选择歌手。软件左侧有歌手可选择，长按拖动到歌手轨道的头像处即可切换歌手。 2. Suno 和 Udio：推出了上传音频文件生成音乐的功能，有了前置旋律，可以精确控制每首歌的速度、旋律、配器、合成等。可以用提示词多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子，把点数用来 roll 更多细节调整的部分，提升作品品质。

目前在语音合成领域，有多种优秀的模型。例如： ChatTTS：这是一个用于对话的生成式语音合成模型，生成的语音可以达到“以假乱真”的程度。但为防止被用于违法行为，作者在训练中添加了少量高频噪音并压缩了音质。 MiniMax AI 的 T2A01HD 语音合成模型：仅需 10 秒录音，就能实现高精度的声音克隆。生成的语音在音色、语调和情感表达上达到录音室级别，支持 17 种语言，提供 300 多种预置音色库，并支持多种音效调整。 语音合成包括将文本转换为可听声音信息的过程，一般由文本前端和声学后端两个部分组成。当代工业界主流语音合成系统的声学后端主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法，当代主要采用端到端声学后端。端到端声学后端一般包括声学模型和声码器两部分，同时也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。 您可以根据自己的需求选择适合的语音合成模型。例如，如果您希望快速实现高精度的声音克隆，可以考虑 MiniMax AI 的 T2A01HD 模型；如果您对对话场景的语音合成有需求，ChatTTS 可能是一个不错的选择。

以下是关于将 AI 把 logo 合成到图片里的相关内容： 试运行抠图操作，将抠图结果合到海报上，包括进入画板、添加画板、调整元素等操作。 为锅的海报添加背景及调整图片显示，处理品牌 LOGO 相关操作，如抠图、添加、调整位置和大小。 用 LLM 生成图像提示词，将提示词和 Logo 图片放到 Comfyui 工作流。 整个流程分为获取 Logo 图片的描述、生成图片提示词、将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。

以下是关于图片合成的相关介绍： ComfyUI BrushNet： 这个过程类似于小时候的连点成图游戏，现在由电脑在图片上操作。 1. 掩码：像有洞的纸覆盖在图片上，电脑程序通过洞了解需修复部分。 2. 编码器：是电脑的大脑，把需修复图片转换成能理解和处理的信息。 3. 噪声潜在空间：加入随机性让修复部分更自然。 4. BrushNet 和冻结的 UNet：像画家的画笔和调色板，帮助完成修复工作。 5. 去噪和生成图像：去除噪声，创建真实图片部分。 6. 模糊掩码和合成：用特殊技巧将新生成图片和原始图片融合。 Blend叠加： /blend 命令允许快速上传 2 5 张图片，通过对每张图片的概念和美学分析，将它们合并成新图。 与 /imagine 结合多个 。 在输入 /blend 命令后，会提示上传两张照片，可从硬盘拖放或在移动设备从照片库添加。要添加更多图像，选择 optional/options 字段并选 image3、image4 或 image5。 图像叠加默认 1:1 宽高比，可使用可选的 dimensions 字段选择方形（1:1）、肖像（2:3）或横向（3:2）的长宽比。 与其他 /imagine 命令一样，/blend 指令末尾可添加 ，指定在 /blend 命令中的宽高比会覆盖自定义后缀中的宽高比。为获得最佳处理效果，上传与期望结果相同的图像宽高比。

以下是关于语音克隆的相关信息： 有一款适合小白用户的开源数字人工具，具有以下特点和功能： 特点：一键安装包，无需配置环境，简单易用。 功能：生成数字人视频，支持语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选。 系统兼容：支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持：MuseTalk（文本到语音）、CosyVoice（语音克隆）。 使用步骤：下载 8G + 3G 语音模型包，启动模型即可。 GitHub 链接： 官网链接： 另外，CosyVoice 声音克隆仅需几秒音频样本，无需额外训练数据，可控制情绪情感、语速、音高。 详细内容：https://xiaohu.ai/p/10954 项目地址：https://funaudiollm.github.io 在线演示：https://modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice300M

GPTSoVITS 是一个用于声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架，具有以下特点和使用步骤： 特点： 1. 零样本 TTS：输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 2. 少量样本训练：只需 1 分钟的训练数据即可微调模型，提高声音相似度和真实感，模仿出来的声音更接近原声且自然。 3. 跨语言支持：支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语和中文。 4. 易于使用的界面：集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具，帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 5. 适用于不同操作系统：项目可以在不同的操作系统上安装和运行，包括 Windows。 6. 提供预训练模型：项目提供了一些已经训练好的模型，可直接下载使用。 使用步骤： 1. 前置数据获取处理： 选择音频，开启切割。 有噪音时，进行降噪处理。 降噪处理完成，开启离线 ASR。 2. GPTSowitsTTS： 训练集格式化：开启一键三连，耐心等待。 微调训练：开启 SoVITS 训练和 GPT 训练。 推理：开始推理 刷新模型 选择微调后的模型 yoyo。 3. 声音复刻：开启声音复刻之旅，可实现跨多语种语言的声音。 相关资源： GitHub：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS 视频教程：https://bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw/ 注册 colab 并启动准备：点击进入按照步骤注册即可 https://colab.research.google.com/scrollTo=Wf5KrEb6vrkR&uniqifier=2 ，新建笔记本，运行脚本启动 GPTSo VITS，整个过程比较漫长，需要耐心等待，可以整个脚本一起运行，也可以一段一段运行；运行过程包括克隆项目代码库、进入项目目录、安装 Python 依赖包、安装系统依赖、下载 NLTK 资源、启动 Web UI，运行成功后出现 public URL。 实践样本： AIyoyo 普通话 满江红 AIyoyo 粤语版 满江红

以下是关于文字转语音的相关内容： DubbingX2.0.3： 界面与国内版相同，使用了沉浸式翻译功能，可能看起来较乱。 第一个选项是文字转语音，与国内版相同，不做重复演示。 重点介绍第二项“创建您的语音克隆”： 上传语音（想克隆的声音原始文件）。 给声音命名，方便以后配音选择。 选择语言。 勾选相关选项，点击转变即可生成。 注意：原音频若有背景音乐，最好在剪影中去除，以使生成的音色模型效果更好、更纯净。 Hedra： 可以直接文字转语音，目前有 6 个语音。 也可以直接上传音频。

以下是关于语音转文字的相关信息： 推荐使用 OpenAI 的 wishper 进行语音转文字，相关链接：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。一分钟搞定 23 分钟的音频，相关链接：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax 。此项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API 。 语音转文本（Speech to text）： 介绍：语音转文本 API 提供转录和翻译两个端点，基于开源大型v2 Whisper 模型。可用于将音频转录为任何语言，将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB，支持 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm 等输入文件类型。 快速入门： 转录：转录 API 的输入是要转录的音频文件及所需输出格式的音频文字稿，默认响应类型为包含原始文本的 JSON，可添加更多带有相关选项的form 行设置其他参数。 翻译：翻译 API 输入任何支持语言的音频文件，必要时转录成英语，目前仅支持英语翻译。 更长输入：默认 Whisper API 仅支持小于 25MB 的文件，若音频文件更长，需分成小于 25MB 的块或使用压缩后格式，可使用 PyDub 开源 Python 软件包拆分声频文件，但 OpenAI 对其可用性或安全性不作保证。 提示：可使用提示提高 Whisper API 生成的转录质量，如改善特定单词或缩略语的识别、保留分段文件的上下文、避免标点符号的省略、保留填充词汇、处理不同书写风格等。

以下是为您整理的相关信息： 实时翻译视频语音的工具： StreamSpeech：这是一个实时语言翻译模型，能够实现流媒体语音输入的实时翻译，输出目标语音和文本，具有同步翻译、低延迟的特点，还能展示实时语音识别结果。 给视频配音效的 AI 工具： 支持 50 多种语言的配音，音质自然流畅，提供实时配音功能，适用于直播和演讲，能将语音转录为文本，方便后期字幕制作和编辑。 Vidnoz AI：支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 在选择视频配音工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。

以下是关于文本转语音的相关信息： 在线 TTS 工具推荐： Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台的应用使用，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 语音合成技术原理： 传统的语音合成技术一般会经过以下三个步骤： 1. 文本与韵律分析：先将文本分词，标明每个字的发音以及重音、停顿等韵律信息，然后提取文本的特征，生成特征向量。 2. 声学处理：通过声学模型将文本特征向量映射到声学特征向量。 3. 声音合成：使用声码器将声学特征向量通过反变换生成声音波形，然后一次拼接得到整个文本的合成语音。在反变换过程中，可以调整参数，从而改变合成语音的音色、语调、语速等。 OpenAI 新一代音频模型： OpenAI 于 2025 年 3 月 20 日推出了全新的音频模型，包括改进的语音转文本和文本转语音功能。 语音转文本模型在单词错误率和语言识别准确性方面相较于原有的 Whisper 模型有显著提升，能更好地捕捉语音细节，减少误识别，在多语言评估基准上表现优异。 文本转语音模型具备更高的可定制性，支持个性化语音风格，目前支持人工预设的语音样式，并通过监控确保语音与合成预设一致。 测试地址：https://www.openai.fm/ 直播回放：https://www.youtube.com/watch?v=lXb0L16ISAc 说明文档：https://openai.com/index/introducingournextgenerationaudiomodels/ 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常用的 AI 换脸工具及相关操作方法： 1. facefusion 工具： 云服务解决方案： 选择 AutoDL 平台（官网：https://www.autodl.com/home ），注册后在算力市场中选择能接受价格且 GPU 配置较高的算力服务器。 在算法社区查找 facefusion 镜像，点击右侧合适的镜像（左侧的可能有问题）。 点击右下角的创建实例按钮，创建并启动实例（即启动一台服务器）。 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具，通过终端输入以下命令： 查看文件列表：输入“ls”并按回车，显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录：输入“cd facefusion”并按回车，进入程序目录。 启动 facefusion：输入“python./run.pyexecutionproviders cuda cpu”（注意后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要，如果不加“cuda”，默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢）。 当出现提示信息时，说明启动成功。 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开新的浏览器窗口，通过 web 浏览器访问 facefusion 提供的 UI 界面，上传准备好的图片、视频，在右侧可看到预览效果，点击下方的开始按钮执行换脸处理。 本机解决方案： 该软件需要 python 环境及安装视频解码器等多个依赖软件，需要一定编程知识，可参考网站 https://docs.facefusion.io/ 进行本地安装。 由于 facefusion 的运行推理计算速度非常依赖 GPU，若本地计算机没有 GPU 或 GPU 显存较小，执行速度将会非常缓慢。 2. 开源地址：https://github.com/facefusion/facefusion

以下是关于生成提示词的相关内容： 生成提示词的思路和方法： 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果，结合不同字体效果的描述，打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后，AI 会根据给定文字的文义，判断适合的情绪风格，然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等，加上一些质量/品质词，形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格，可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤： 打开 AI 工具的对话框，将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后，发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字，也可以发送图片（适合有多模态的 AI）让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点： 提示词生成提示词并非必要，不一定能生成最好的 Prompt 框架，修改过程可能耗时且不一定能修改好，不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难，只能大概给出框架和构思，需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点： 即使是简短的描述，生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求，找出核心要点和潜在的诠释点，并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强，而不是发散，生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本，国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比： 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0（https://jimeng.jianying.com/aitool/home）、WHEE（https://www.whee.com）、豆包（https://www.doubao.com/chat）、可灵（https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new）、通义万相（https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation）、星流（https://www.xingliu.art）、LibiblibAI（https://www.liblib.art），以及国外版的相关工具。

目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。

以下是几种自动生成文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化： 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径：通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频；发布 coze 智能体到飞书多维表格；在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体；在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》： 实现原理： 先看工作流：包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个（可略过）、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流：包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案： 步骤：通过 ChatGPT 生成文案，将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内，从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频，系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。

以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。 效果展示：可查看。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具：Coze平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格： 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道，重点是飞书多维表格，填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用： 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置后使用字段捷径功能，使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送：点击多维表格右上角的“自动化”，创建所需的自动化流程。 另外，伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下： 第一步是内容获取，只需输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key，添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例，添加图片链接提取节点，提取新闻主图，调整图片格式，利用链接读取节点提取文字内容，使用大模型节点重写新闻成为口播稿子，可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容，若想加上自己的特征，可在提示词里添加个性化台词。

以下是关于小红书图文批量生成的详细内容： 流量密码！小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产，这是一个保姆级教程，小白都能看得懂。 原理分析： 决定搞之后，思考生成这种视频的底层逻辑，进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成，带文字图片由文字和图片生成，文字和图片都可由 AI 生成，音频由文字生成，文字来源于图片，也就是说，关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后，先找好看的模版，未找到好看的视频模版，最后看到一个卡片模版，先把图片搞出来，才有资格继续思考如何把图片变成视频，搞不出来的话，大不了不发视频，先发图片，反正图片在小红书也很火。 拆模版： 要抄这种图片，搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个，但扣子的画板节点很难用，Pass 掉。用 PS 不行，太死板不灵活，html 网页代码可以，非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle，用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写，直接抄就行。要抄，首先要学会拆，不管用什么方式批量生成这样的图片，都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数，也就是【变量】，如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法： 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数，图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞，这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成，比如读到哪句，哪句就高亮起来，图片也可以随着读到的句子变更。最后，视频就是用这样的图片一张张拼起来的。

AI 生成表格通常可以通过以下技术实现： 1. 利用变分自编码器（VAEs）和序列到序列模型（Seq2Seq）等技术生成表格文件、表格公式，并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据，例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件，如飞书中的相关插件，先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中，然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外，在多模态数据生成中，结构化数据生成包括表格生成，多模态合成数据从大类来看有非结构化数据（图片、视频、语音等）和结构化数据（表格等）两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。