可以将自己原创清唱配乐合成一首完整作品吗

要通过 AI 为一段语音录音配乐，您可以参考以下步骤： 1. 分析语音内容：了解语音的情感、节奏和主题等方面的特点。 2. 选择合适的 AI 配乐工具： Amper Music：不需要深入的音乐理论或作曲知识即可使用，可根据预先录制的样本创建音乐曲目，并能使用音乐键、速度、个别乐器等进行修改。 AIVA：于 2016 年开发，不断改进，可为广告、视频游戏、电影等创作配乐。 Soundful：利用 AI 的力量为您的视频、流媒体、播客等点击一个按钮即可生成免版税的背景音乐，整个过程直观，只需选择类型、自定义输入并创建曲目。 3. 导入语音录音：将语音录音导入到所选的 AI 配乐工具中。 4. 设定配乐参数：根据语音的特点和您的需求，设定音乐的风格、节奏、情感等参数。 5. 生成配乐：让 AI 工具根据设定的参数生成配乐。 6. 调整和优化：聆听生成的配乐与语音录音的配合效果，如有需要，对配乐进行调整和优化。 请注意，具体的操作步骤和效果可能因所选的 AI 配乐工具和个人需求而有所不同。

目前在音乐制作领域，有几款AI产品正在发挥重要作用，特别是在编曲、混音、配乐等方面： 1. Suno AI：用户可以通过简单的文本提示进行创作，生成多种音乐风格的高质量音乐和语音。Suno的独特之处在于它能够创作包含歌词和人声的完整歌曲，与Google的MusicFX以及Meta的AudioGen等竞争者显著区别开来。 2. 腾讯音乐的AI音乐产品：腾讯音乐推出了“TME Studio音乐创作助手”与“音色制作人”两款AI音乐产品。这些产品旨在协助音乐人在作词、作曲、音乐内容分析与剪辑等制作环节提高效率。 这些AI产品在音乐制作中的应用，不仅降低了音乐制作的门槛，还为音乐爱好者和专业人士提供了新的创作工具，推动了音乐创作的民主化。随着技术的不断进步，我们可以期待更多创新和高效的音乐制作工具的出现。

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。

以下为您推荐一些免费的 AI 大模型及获取方式： 1. 国内： 阿里的通义千问大模型接口：您可以打开链接创建 API key。 智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）也有免费接口，但国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token。 2. 国外： 谷歌的 Gemini 大模型（gemini 1.5）。 海外版 Coze 的 GPT4 模型，此模型免费且能图片识别，但需要给服务器挂梯子。想使用的话，推荐参考张梦飞同学写的教程：，里面有手把手教您如何给服务器科学上网以及如何使用海外版 coze。 另外，为了帮助您更好地理解 AI 大模型的相关知识，以下是一些概念和原理的介绍： 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习使用的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

目前利用 AI 工具生成诗歌相关的图片，您可以尝试使用以下几种常见的 AI 绘画工具，如 DALL·E2、StableDiffusion 等。在使用时，您需要将诗歌中的关键元素和意象提取出来，作为输入的提示词，以便 AI 工具能够理解您的需求并生成相应的图片。但需要注意的是，AI 生成的图片效果可能会受到提示词的准确性和详细程度的影响。

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。

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。