Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/All Questions
我想把文字转成语音
以下是关于文字转语音的相关信息: 使用 DubbingX 2.0.3 进行文字转语音: 界面与国内版相似,第一个选项是文字转语音,操作方式与国内版相同。 重点介绍第二项“创建您的语音克隆”: 上传语音(即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,点击右下角转变即可生成。 注意:若原音频带有背景音乐,最好在剪影中去除,以获得更好更纯净的音色模型。 去除原音频中的背景杂音: 打开剪映。 点击开始创作,导入原始的音频或视频。 在制作 AI 视频过程中的音频制作环节: 利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 游戏中的文字转语音: 可使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力,中文识别率优秀。 ChatGPT 返回的中文文字,通过内部自研的 TTS 服务选择合适的声音播放出来。
2025-03-11
纳米ai搜索 这个产品怎么样
纳米 AI 搜索是一款具有创新性的多模态生成式搜索产品。 它是搜索引擎向创作引擎跨越发展的标志,能够把普通人使用 AI 的门槛降到零,从三岁小孩到八十岁的老人都能轻松使用,拍照就能问,任何语音甚至方言都能搜。 其特点包括:不再给用户数百条链接参考,而是直接给出答案,并通过多模态能力将答案变成特色播客和视频等,完成 AI 创作闭环。 它整合了搜索、学习、写作、创作,体验直观提升,支持直接基于搜索结果创作,无需切换工具。3.0 升级至“搜学写创”一体化,还可生成数字人视频解说内容。 产品访问渠道: PC 端:n.cn 移动端:纳米 AI 搜索 APP
2025-03-11
纳米ai是什么背景?
目前关于“纳米 AI”的明确且统一的定义和背景信息较少。但从提供的内容中,有以下相关信息: 在一些讨论中,提到了与 AI 相关的硬件和技术,如蔚来汽车开发的人工智能助手 Nomi,它集成在车辆中,能通过语音识别、面部识别和手势控制来响应用户指令。 NVIDIA NIM 是一系列用户友好的微服务,旨在加速企业内部生成式 AI 的部署进程,支持多种 AI 模型,具有自托管、提供预构建容器和可扩展性等特点。 黄仁勋在演讲中提到了 NIMS,它与新类型的软件分发和创建新型应用程序有关。 由于您提到的“纳米 AI”并非常见的明确概念,以上信息可能与您所期望的背景有所差异。如果您能提供更多关于“纳米 AI”的具体描述或上下文,将更有助于为您提供准确和详细的背景信息。
2025-03-11
实时驱动 ai直播
以下是关于实时驱动 AI 直播的相关信息: AI 数字人直播盈利方式: 1. 直接销售数字人工具软件,分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术,真人可接管,市面价格一年 4 6 万往上(标准零售价)。非实时驱动一个月 600 元,效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景: 1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料,不适用于服装,因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景,涉及主播话术、套路及调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播,数字人直播效果最好的是店播,数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 1. 从长期看,技术上没壁垒,但目前仍有技术门槛,单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 2. 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司,因为它只是工具,迁移成本低。 3. 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜,不考虑客户效果的公司,售后问题很麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等等,全环节打通会绑定商家,很难打。 虚拟主播在电商直播间的情况: 欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会选择使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播,但由于技术尚未达到真人直播的水平,所以通常只在午夜时段排期。阿里云提供的品牌智能直播间基础版售价为 99000 元/(年×路),其中每个店铺视为一路,该服务提供多种功能。虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格,预设了丰富的动作库和真实的语音表现,但商品展示以图片为主,虚拟主播无法与产品有接触,纯粹只能动嘴皮,商品只能放在一旁,这样的测评结果缺乏真实性,容易引起用户反感。目前,AI 驱动的虚拟主播更像是一个花瓶,能够吸引一些好奇的用户,再负责一些基础性的产品介绍和互动问答。 11 月 11 日和 10 日的 AI 相关动态: 11 月 11 日:Google 在 iPhone 上测试独立的「Google Gemini」应用,新应用支持 iOS 用户使用 Gemini Live,通过语音命令与 AI 互动,功能类似 ChatGPT 的高级语音交流。包含视觉识别功能,并已在 2024 年 9 月对 Android 用户开放,预计将随 Gemini 2.0 的发布正式上线。 11 月 10 日:Google 发布 Gemini AI 驱动的视频演示工具 Vids,通过简单提示或 Google Drive 文档,自动生成视频故事板,包含场景、脚本和背景音乐。支持语音旁白和滚动式提词器,便于自然流畅的录制,应用于客户支持、培训视频、公司公告、会议回顾等多种场景。NVIDIA AI Blueprint 是长视频内容总结与问答解决方案,能快速总结数小时视频的关键事件和对话,省去逐帧观看的时间,支持长视频的搜索、问答和实时事件检测,适用于监控、教育、客户服务等场景,为开发者提供构建视频理解和摘要功能的框架。
2025-03-11
数字人直播
以下是关于数字人直播的相关信息: 会议讨论: 目前数字人在电商直播上有所探索,做电商直播可能只是因为前期宣传及未发现其他更好场景。 数字人在电商领域不能成为壁垒,配套的运营服务才是关键,续费客户多因服务而非数字人本身。 电商直播分达播和店播,数字人直播在店播中的效果较好,数据能与真人相当。 不建议商家依赖数字人,现阶段数字人服务多为辅助。 盈利方式: 直接卖数字人工具软件,实时驱动的一年 4 6 万往上,非实时的一个月 600 元,市场价格混乱。 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;不适用于服装,过品快且建模成本高。 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 不适用于促销场景,涉及主播话术、套路及调动氛围能力等。 店播场景下数字人直播效果较好。 壁垒和未来市场格局: 长期看技术上无壁垒,目前有技术门槛,如更真实对口型、更低响应延迟等。 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司。 把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值,疯狂扩代理割韭菜的公司售后问题多。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 数字人简介: 数字人是运用数字技术创造出来的,虽现阶段不能高度智能,但在生活场景中已常见,且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界尚无准确定义,一般可分真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,应用于影视和直播带货,表现质量与建模和动捕设备相关,视觉算法进步使无昂贵设备也能有不错效果。
2025-03-11
推荐一个写歌的AI
以下为您推荐一些写歌的 AI 工具: 1. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示可快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。网址:https://www.udio.com/ 2. Suno AI:是一款革命性的人工智能音乐生成工具,通过先进的深度学习技术,能将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。网址:https://suno.com/ 另外,在小红书上也有相关的优质内容,如“”,其中提到了当时 AI 写歌的稀缺性和站内类似内容少,容易引起围观。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-11
fast gpt
FastGPT 是一个基于大语言模型(LLM)的知识库问答系统,具有以下特点和优势: 特点: 基于 LLM 的问答:采用先进的 LLM 技术,能理解自然语言并生成高质量答案。 知识库支持:可连接外部知识库获取更全面信息。 可视化工作流:提供可视化工作流编排工具,方便创建复杂问答场景。 开箱即用:具备开箱即用的数据处理和模型调用功能,方便快速上手。 应用场景: 客服问答:构建智能客服系统,提供 7x24 小时自动问答服务。 知识库搜索:用于构建知识库搜索系统,帮助用户快速找到所需信息。 文档生成:自动生成新闻稿件、产品说明书等文档。 数据分析:分析文本数据,提取关键信息并生成报告。 与其他问答系统的比较: 技术基础:基于 LLM,区别于基于规则、基于检索等其他问答系统。 知识库支持:支持连接外部知识库,部分其他问答系统仅部分支持。 工作流编排:采用可视化编排,不同于编码方式。 开箱即用:具有开箱即用的功能,其他系统通常不具备。 以下是一些关于 FastGPT 的其他资源: 配置 FastGPT 的步骤如下: 1. 回到宝塔系统中,点击【文件】菜单。 2. 找到 rootfastgpt 文件夹。 3. 找到 2 个文件 dockercompose.yml 和 config.json 进行修改。 首先修改 dockercompose.yml: 在第 53 行找到 OPENAI_BASE_URL,填入 http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3001/v1(举例:http://11.123.23.454:3001/v1),默认 root 密码 1234。 在第 54 行找到 CHAT_API_KEY,填入刚刚在 OneAPI 复制的 sk 开头的令牌。 点击保存,关闭。 4. 打开 config.json,Ctrl+A 全选删除全部代码,把以下内容粘贴进入,点击保存。 5. 保存文件后,在当前文件夹,点击顶部的“终端”按钮,执行启动命令 dockercompose up d 。
2025-03-11
作为产品经理,如何完成生产级的提示词调优,保证ai功能的上线效果
作为产品经理,完成生产级的提示词调优以保证 AI 功能上线效果可参考以下内容: 1. 明确与大模型对话产品的提示词不同。对于大模型 API,要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数,拼搭出完整的 API 提示请求,精确引导 API 返回想要的生成结果。 2. 根据 BigModel 官网给出的请求示例,在请求中传递 Model 类型、系统提示词、用户提示词、top_p、temperature 等关键参数。 3. 构建相应的 API 请求内容: 设定系统提示词,定义基础任务。 设定用户提示词,提供具体任务数据,并要求大模型按 JSON 格式返回生成结果。需注意为确保大模型能有效进行内容总结,提示词中使用${}语法动态引用插件获取的网页数据(如标题、描述、正文等),在实际发送 API 请求时,这些变量会被替换为真实的网页内容。 4. 最后,根据文本总结类任务的通常经验与实际调试情况,设定其他 API 所需关键参数。如果缺少参数设定的经验,可以先询问 AI 文本总结类的模型 API 请求,temperature 设定多少合适,再逐步调试效果。 此外,在星流一站式 AI 设计工具中: 1. 提示词用于描绘想生成的画面,支持中英文输入。不同基础模型对输入语言有不同要求。 2. 写好提示词要做到内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。还可调整负面提示词,利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,使用预设词组、辅助功能(如翻译、删除所有提示词、会员加速等)优化提示词。启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。
2025-03-11
如何进行提示词调优
以下是进行提示词调优的一些方法: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来表达需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:在提示词中插入相关图片参考,提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整整体语气和情感色彩,以生成期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:为避免意外输出,添加如分辨率、比例等限制性条件。 6. 分步骤构建提示词:将复杂需求拆解为逐步的子提示词,引导 AI 先生成基本结构,再逐步完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行且有效的范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:多次尝试不同写法,并根据输出效果反馈持续完善,直至达到理想结果。 此外,在星流一站式 AI 设计工具中: 提示词用于描绘画面,支持中英文输入,不同模型对输入语言有不同要求。 写好提示词要做到内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还可对已有提示词权重进行编辑。 有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 在 Claude 中: 更明确地编写规则或添加新规则。 在提示词中添加类似示例和规范输出,展示给 Claude 如何正确处理示例。 当 Claude 在一种输入类型上表现良好时,尝试其他输入类型,包括边缘案例。 不断完善提示词,直到在代表性输入组上获得良好性能,建议进行“保留测试”。
2025-03-11
ai换脸
以下是每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频的方法: AI 换脸步骤: 1. 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),在容器实例列表中可看到创建的实例。 2. 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab,打开工具。通过终端启动 facefusioin,点击顶部的“+”号选项卡,新打开一个终端窗口,在终端区域启动一个终端选项卡。 3. 在打开的终端窗口中,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。 启动 facefusion,输入“python./run.py executionproviders 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。 4. 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。 5. 在 facefusion 软件界面上,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。 执行完成后,在输出的位置会出现处理后的视频,输出窗口的右上角有一个下载按钮,点击可导出变量后的视频到本地。 成本和时间: 1. 时间:大约 10 分钟左右。 2. 制作数字人视频:免费。 3. 数字人换脸:约 0.8 元。 4. 数字人换脸时长:经实际测试 1 分 28 秒的视频,总转换时间在 200 秒。 变脸前和变脸后的视频示例: 1. 变脸前的视频: 2. 变脸后的视频: 本次 GPU 服务器的使用花费: 总成本: 1. 时间:大约 10 分钟左右。 2. 制作数字人视频:免费。 3. 数字人换脸:约 0.8 元。 4. 数字人换脸时长:经实际测试 1 分 28 秒的视频,总转换时间在 200 秒,下方是运行 facefusion 的终端反馈的信息。如上图所示,GPU 服务器此次整体运行时长所需花费 0.97 元,facefusion 软件运行其实只占服务器运行时长的一部分,所以换脸的成本应该在 0.8 元左右。
2025-03-11