目前语音转文字的AI工具有哪些，准确率怎样

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

在 AI 任务中，常见的衡量指标包括准确率和召回率。准确率（Accuracy）衡量的是模型预测正确的比例。而召回率主要用于信息检索等任务，衡量的是模型能够正确检索出相关内容的比例。 在摘要任务中，一般用 ROUGE 指标，其中 ROUGE2 是把两个 sequence 按 2gram 的方式做切分做频次统计，然后计算 pred 和 gt 之间的召回率。 对于不同的 AI 任务，还有其他多种指标，如在 NLP 中： 信息检索任务常用 NDCG@K 指标，核心衡量最相关文档是否排序足够靠前。 文本生成任务可用 BitsperByte 指标。 针对二分类任务，一般用 ECE 指标（Expected Calibration Error）来度量模型输出概率 p 时，最终正确率真的为 p 的一致性。 此外，还有一些其他方面的评估指标，如不确定性（Calibration and Uncertainty）、鲁棒性（Robustness，包括 invariance 和 equivariance）、公平性（Fairness）、偏见程度（Bias and stereotypes）、有毒性（Toxicity）等。 传统的 RAG 解决方案在检索效率和准确性上存在问题，Anthropic 通过“上下文嵌入”解决了部分问题，但 RAG 的评估仍待解决，研究人员正在探索新的方法，如 Ragnarök。 在提示词设计方面，Claude 官方手册提出“链式提示”的方法理念，将复杂任务拆解为多个步骤，具有准确率高、清晰性好、可追溯性强等好处。ChatGPT 官方手册也有类似理念，同时还有相关论文如在 ICLR 2023 上发表的提出 LeasttoMost Prompting 提示词策略的论文，在文本理解和生成场景中表现优秀。

调试智能体回答问题准确率可以参考以下方法： 1. 从问题场景出发：明确活动为问答对话场景，考验智能体对问题的理解和准确回答能力，真实对话场景中一般以完整句子回复。 2. 具体交流技巧：与大语言模型交流时尽量具体、丰富、少歧义，多说有用的信息。 3. 测试方法：可使用弱智吧问题对 LLM 进行测试，评价提示词的生成效果。 4. 行业案例参考： 服务和业务助手：关注回答准确率、数据覆盖范围，具备丰富的文档/多媒体/数据库支持、多数据源打通、文档 Meta 信息增强、搜索过滤、大模型召回判定等功能。 个人助理：关注回答准确率、业务数据关联性、人设契合度、多模态，通过 Prompt 优化、多模态数据上传、互联网搜索、音频/视频交互等方式提升。 多模态文件交互和数据处理：关注成本、延迟、多场景适配度，可进行自定义文件解析设置、视觉解析增强、企业级数据管理。 例如在服务和业务助手方面，内部业务助手可使用企业内部规章制度等构建知识库进行内部知识问答，通过复杂文档解析视觉增强来提供更好的文档理解。在医疗助手/法律助手/智能导购等场景，构建领域内知识库，结合规则性和智能性进行相似度阈值判定和大模型智能分析，减少数据混淆和模型幻觉问题，但判定速度略慢且有额外大模型调用费用，适合高度定制化和智能化搜索服务场景。

要提高文生图中字在图中的准确率，可以从以下几个方面入手： 1. 数据准备： 对于中文文字的生成，Kolors从两个方面准备数据。一是选择 50000 个最常用的汉字，机造生成了一个千万级的中文文字图文对数据集，但机造数据真实性不足。二是使用 OCR 和 MLLM 生成海报、场景文字等真实中文文字数据集，大概有百万量级。 Hugging 和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，包括一个详细标注了空间关系的 600 万张图片的数据集，模型和数据集都会开源。 2. 模型能力： DALLE 3 和 SD3 已经有了很强的英文文字生成能力，但目前还未有模型具有中文文字的生成能力。中文文字的生成存在困难，一是中文汉字的集合大且纹理结构复杂，二是缺少中文文字的图文对数据。 作者观察到，使用机造数据结合高质量真实数据后，中文文字生成能力的真实性大大提升，而且即使是真实数据中不存在的汉字的真实性也得到了提升。 3. 训练方法： 在包含大量物体的图像上进行训练，可以显著提高图像的空间一致性。 此外，在写文生图的提示词时，通常的描述逻辑是这样的：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制绘图。对于新手而言，还有一些功能型辅助网站来帮我们书写提示词，比如：http://www.atoolbox.net/ 、https://ai.dawnmark.cn/ 。还可以去 C 站（https://civitai.com/）里面抄作业。但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会截然不同。

以下是一些提高 RAG 应用准确率的方法： 1. 基于结构化数据来 RAG： 避免数据向量化和语义搜索的问题，直接利用原始数据和 LLM 的交互，提高准确率。因为结构化数据的特征和属性明确，能用有限标签集描述，可用标准查询语言检索，不会出现信息损失或语义不匹配的情况。 减少 LLM 的幻觉可能性，LLM 只需根据用户问题提取核心信息和条件，并形成标准查询语句，无需理解整个文档语义。 提高效率，省去数据向量化和语义搜索过程，直接使用标准查询和原始数据进行回复，且结构化数据的存储和更新更易更省空间。 增加灵活性，适应不同数据源和查询需求，只要数据是结构化的，就可用此方法进行 RAG。 2. 参考行业最佳实践，如 OpenAI 的案例： 从较低的准确率开始，尝试多种方法，标记哪些被采用到生产中。 通过尝试不同大小块的信息和嵌入不同内容部分，提升准确率。 采用 Reranking 和对不同类别问题特别处理的方法进一步提升。 结合提示工程、查询扩展等方法，最终达到较高的准确率，同时强调模型精调和 RAG 结合使用的潜力。 3. 深入了解 RAG 的基础概念： RAG 由检索器和生成器组成，检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能提供详细准确的回答。

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。

以下是关于图片提取文字的相关信息： 大模型招投标文件关键数据提取方案：输入模块设计用于处理各种格式的文档输入，包括 PDF、Word、Excel、网页等，转换成可解析的结构化文本。多种文件格式支持，对于图片，可以借助 OCR 工具进行文本提取，如开放平台工具：。网页可以使用网页爬虫工具抓取网页中的文本和表格数据。 谷歌 Gemini 多模态提示词培训课：多模态技术可以从图像中提取文本，使从表情包或文档扫描中提取文本成为可能。还能理解图像或视频中发生的事情，识别物体、场景，甚至情绪。 0 基础手搓 AI 拍立得：实现工作流包括上传输入图片、理解图片信息并提取图片中的文本内容信息、场景提示词优化/图像风格化处理、返回文本/图像结果。零代码版本选择 Coze 平台，主要步骤包括上传图片将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用，以及插件封装将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件。

图片文字转文档可以通过以下方式实现： coze 插件中的 OCR 插件： 插件名称：OCR 插件分类：实用工具 API 参数：Image2text，图片的 url 地址必填 用途：包括文档数字化、数据录入、图像检索、自动翻译、文字提取、自动化流程、历史文献数字化等。例如将纸质文档转换为可编辑的电子文档，自动识别表单、票据等中的信息，通过识别图像中的文字进行搜索和分类，识别文字后进行翻译，从图像中提取有用的文字信息，集成到其他系统中实现自动化处理，保护和传承文化遗产。 插件的使用技巧：暂未提及。 调用指令：暂未提及。 PailidoAI 拍立得（开源代码）： 逻辑：用户上传图片后，大模型根据所选场景生成相关的文字描述或解说文本。 核心：包括图片内容识别，大模型需要准确识别图片中的物体、场景、文字等信息；高质量文本生成，根据图片生成的文字不仅需要准确，还需符合专业领域的要求，保证文字的逻辑性、清晰性与可读性。 场景应用： 产品文档生成（电商/零售）：企业可以利用该功能将商品的图片（如电器、服饰、化妆品等）上传到系统后，自动生成商品的详细描述、规格和卖点总结，提高电商平台和零售商的商品上架效率，减少人工编写文案的工作量。 社交媒体内容生成（品牌营销）：企业可使用图片转文本功能，帮助生成社交媒体平台的营销文案。通过上传产品展示图片或品牌活动图片，模型可自动生成具有吸引力的宣传文案，直接用于社交媒体发布，提高营销效率。 法律文件自动生成（法律行业）：法律行业可以使用图片转文本技术，自动提取合同、证据材料等图片中的文本信息，生成法律文件摘要，辅助律师快速进行案件分析。

以下是去除图片中文字内容的方法： 1. 图像预处理： 图像去噪：使用去噪算法（如高斯滤波、中值滤波）去除图像中的噪声。 图像增强：通过增强算法（如直方图均衡化、对比度增强）提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割：使用图像分割算法将图片中的文字和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测：在分割后的图像中，使用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别出文字区域。 4. 文字识别：对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR（Optical Character Recognition）技术。 5. 后处理：根据需求进行后处理，如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练（可选）：如有足够的数据，可以采用机器学习技术训练模型，通过学习样本中的文字特征来自动去除图片上的文字。 7. 优化算法：对整个处理流程进行优化，提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 8. 移动端集成：将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中，以实现去除图片文字的功能。可以使用移动端开发框架（如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite）来实现模型的部署和调用。 此外，像 Gemini 2.0 Flash 等工具也可以通过自然语言指令来去除图片中的文字，指令如“去掉 XXX”。DALL·E 也能实现去掉图片中的错误文字等操作。

搭建链接转文字的智能体可以参考以下步骤： 1. 创建一个智能体，输入人设等信息，并放上相关工作流。 2. 配置完成后进行测试。但注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，为避免他人调用消耗您的费用，您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，让用户购买后输入使用，然后再发布。 3. 在阿里云百炼平台中，Deepseek R1 模型无需部署可直接使用。使用该模型需要解锁和授权，若没有授权按钮需对阿里云进行实名认证，可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行，共学群里有相关指引。 4. 新建智能体应用时，可选择模型并调整参数，如回复字数限制和携带上下文轮数等。 5. 对于模型的连接，可通过模型广场的 API 调用示例获取链接，截断后粘贴到 Chat Box 的设置中，添加自定义提供方，设置模型名称为 Deepseek R1，并获取 API key。还可重置 API key 以方便本地软件连接。

以下是关于文字生成故事视频的相关信息： Sora 具有文字生成视频的功能，时长可达 60 秒，还能进行图片生成视频、扩展视频等操作。 案例中有把学生写的函数小故事变成动画视频，如深圳福田区梅山中学梁玉老师使用百度文库的 AI 有声画本导入故事生成。 将小说转换成 AI 视频通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等步骤。可利用的工具及网址有： Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，网址： Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，网址： Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，网址： Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，网址： Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台，网址： VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能，网址： 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具，网址： 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具，网址：