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将歌曲MP3转成视频形式的AI工具
以下是一些将歌曲 MP3 转成视频形式的相关 AI 工具及操作步骤: 工具推荐: 1. TME Studio:腾讯音乐开发的 AI 音频工具箱,常用功能为音频分离,可用于将人声和伴奏从歌曲中提取出来。 地址:https://y.qq.com/tme_studio/index.html/editor 2. Vocalremover:包含音频分离、变调、BPM 查询等功能,常用的是变调和 BPM 查询。建议在准备素材阶段,就将音频调整到所需调,并获取到 BPM。 地址:https://vocalremover.org/zh/keybpmfinder 实操步骤: 1. 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。干声是用来转成 MIDI 做 AI 演唱的。 注意,如果是男歌女唱或者女歌男唱,请在导入前先进行变调后再导入(不会变调的可参考工具推荐)。通常女声比男声高 5 个 key 左右,不绝对,大家根据听感测试调整即可。 2. 干声转换: 在转换之前,先将工程 BPM 设置为与歌曲一致(界面顶部,前面是 BPM 后面是拍数,把 BPM 修改为上述操作获取到的数字),这一步是为了后续微调的时候方便音符对齐节奏。设置完成后,将音频轨道的文件拖入到空白的歌手轨道,即可进行干声转换。 3. 选择歌手:软件左侧有歌手可以选择,长按拖动到歌手轨道的头像处即可切换歌手。
2025-01-18
哪些AI工具可以将歌曲MP3改成MV
目前尚未有直接将歌曲 MP3 转换为 MV 的成熟 AI 工具。通常,制作 MV 需要涉及视频编辑、特效处理、画面设计等多个复杂的环节,需要借助专业的视频编辑软件,如 Adobe Premiere Pro、Final Cut Pro 等,并结合创意和素材来完成。
2025-01-18
Noisee AI
以下是关于“Noisee AI”相关的信息: 在 AI 术语方面: “Noise”:噪声,属于 AI 领域的术语。 “Noise Distribution”:噪声分布,属于 AI 领域。 “NoiseContrastive Estimation”:噪声对比估计,属于 AI 领域。 在音乐方面: “Noise”:噪音,是指在音乐中故意加入的非音乐性声音或不和谐音效,用于创造特殊的氛围或表达情感。适用于噪音音乐、实验音乐、工业音乐等风格。编曲时可在乐曲中加入故意的噪音或不和谐音效,增强音乐的前卫感和独特性。 “Noise rock feedback”:噪音摇滚反馈,是指在噪音摇滚音乐中使用的电吉他反馈音效,具有强烈的噪音和失真效果。适用于噪音摇滚、实验摇滚、朋克摇滚等风格。编曲时可通过电吉他和效果器产生反馈音效,增强音乐的力量感和独特性。
2025-01-18
请介绍一下DeepSeek
DeepSeek 是一家来自中国杭州的人工智能创业公司。 其在 2024 年 12 月发布的大语言模型 DeepSeekV3 引起了广泛关注。该模型以相对较低的成本和较少的硬件资源,在多项评测中取得了优异成绩,与顶级开源和闭源模型不相上下。 HiDeepSeek 是为解决 AI 回答过程不透明问题而设计的工具。它能让 AI 在给出答案时展示思考过程,如先说“让我想想...”再逐步展开分析,最终给出结论。在技术层面,通过特别规则要求 AI 像人类自然思考,可提出疑问、修正错误等。 例如老师使用时,AI 会先分析教学目标、思考学生可能遇到的困难,再设计教学步骤,过程清晰展示。总的来说,HiDeepSeek 让 AI 思维过程透明,虽为模拟,但有助于更好理解和使用 AI。 此外,用 Coze 做了效果对比测试,使用 HiDeepSeek 可通过以下步骤: 1. 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 3. 认真阅读开场白后正式开始对话。 其设计思路包括: 1. 将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,保证低成本人人可用,减轻调试负担。 2. 通过提示词文件让 DeepSeek 实现联网和深度思考功能。 3. 在模型默认能力基础上优化输出质量,减轻 AI 味,增加可读性。 4. 设计了阈值系统,可能形式大于实质,后续根据反馈修改。 5. 用 XML 进行规范设定,而非 Lisp 和 Markdown。 完整提示词版本为 v1.3,特别鸣谢了李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向,以及 Thinking Claude 和 Claude 3.5 Sonnet。
2025-01-18
D-ID
DID 是一家以色列 AI 创业公司推出的产品。该公司此前的“Deep Nostalgia”(将老照片中失散已久的亲人的脸动画化)和“LiveStory”(在动画照片中添加音频,让照片中的人讲述自己的生活史)等项目在 Tiktok 等社交媒体上疯传。DID 主打 AI Avatar 生成视频,推出了 Express 和 Premium+两款新数字人工具。Express 通过一分钟视频训练模型,支持同步头部动作;Premium+需要更长视频训练,可支持手部和躯干动作。DID 表示互动视频广告的点击率和转化率分别提升了 30%和 35%。DID 提供了更多 credits(20 个)让用户试用。除了 AI 视频生成器之外,该公司还提供与 Microsoft PowerPoint 兼容的 AI Presenters,允许用户将虚拟演示者添加到幻灯片中并创建更具吸引力和互动性的演示文稿。但实际测试效果远不如 HeyGen 自然,嘴部模糊较多。官网地址:https://app.heygen.com
2025-01-18
免费生成数字人
以下为免费生成数字人的几种方法: 1. 剪映生成数字人: 在剪映右侧窗口顶部打开“数字人”选项,选取免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”。选择后软件会播放其声音,可判断是否需要,点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中。左下角会提示渲染完成时间,完成后可点击预览查看效果。 为让视频更美观,可增加背景图片。先删除先前导入的文本内容,点击左上角“媒体”菜单并“导入”选择本地图片上传,将图片添加到视频轨道上,可通过拖拽轨道右侧竖线使其与视频对齐,选中轨道后可调整背景图尺寸和数字人位置。 2. HEYGEN: 优点:人物灵活,五官自然,视频生成很快。 缺点:中文人声选择较少。 使用方法:点击网址注册后,进入数字人制作,选择Photo Avatar上传自己的照片,上传后效果在My Avatar处显示,点开大图后点击Create with AI Studio进入数字人制作,写上视频文案并选择配音音色,也可自行上传音频,最后点击Submit得到数字人视频。 3. DID: 优点:制作简单,人物灵活。 缺点:免费版下载后有水印。 使用方法:点击网址,点击右上角Create vedio,选择人物形象,可点击ADD添加照片或使用给出的人物形象,配音时可选择提供文字选择音色或直接上传音频,最后点击Generate vedio生成视频,打开生成的视频可下载或分享。 4. KreadoAI: 优点:免费,功能齐全。 缺点:音色很AI。 使用方法:点击网址注册后获得120免费k币,选择“照片数字人口播”功能,点击开始创作,选择自定义照片,配音时可选择提供文字选择音色或直接上传音频,打开绿幕按钮,点击背景添加背景图,最后点击生成视频。 5. 剪映数字人“个性化”: 尽管剪映已有很多公模数字人,但私模数字人更受欢迎。可使用AI换脸软件完成最后一步。 注意:需要谷歌账号(淘宝或者在“”购买)。 步骤: 第一步打开谷歌浏览器,点击链接https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击open colab进到程序主要运行界面,在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”,点击红框对应的URL打开操作界面。 第二步,点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频,保持默认参数,点击“START”生成。 第三步:等待专属数字人视频出炉。 有关数字人使用上的问题,欢迎在底部评论区留言交流。对数字人课程感兴趣,欢迎查看通往AGI之路X AI沃茨的《克隆你自己》课程。在线观看第一节:https://www.bilibili.com/video/BV1yw411E7Rt/?spm_id_from=333.999.0.0 。
2025-01-18
有哪些AI工具可以提取歌词
以下是一些可以提取歌词的 AI 工具: Suno:在做 hiphop 时存在咬字太清楚等问题,可通过替换拟音歌词和手动断句等方法解决部分问题。 AIMS:人工智能驱动的音乐相似性搜索和自动标记,适合以音乐发现为业务的人。 FeedForward:用于音频和声音目录的直观音频搜索引擎。 Aimi:发现将音乐从歌曲和播放列表束缚中解放出来的艺术家。 Utopia Music:每次播放公平报酬。 Musiio(被 SoundCloud 收购):使用人工智能帮助自动化工作流程。 niland(被 Spotify 收购):构建人工智能驱动的音乐应用程序。 cyanite:用于音乐标记和相似性搜索的人工智能。 musicube(被 SongTradr 收购):B2B AI 音乐元数据服务,例如自动标记、元数据丰富和语义搜索。 Musixmatch:基于歌词的音乐发现、推荐和搜索的算法和工具。 hoopr:人工智能驱动的引擎可帮助找到正确的配乐。 Pex:音乐识别和版权合规性,包括音频指纹、大规模翻唱识别。 SONOTELLER:AI 音乐分析,包括歌词摘要、主题提取和音乐特征。
2025-01-18
怎么学习AI
以下是关于新手学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于中学生学习 AI 的建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-18
李飞飞 智能体综述
以下是关于李飞飞在智能体方面的相关综述: 李飞飞在具身智能领域有诸多研究和观点。其团队发表在 Nature Communications 上的 Embodied Intelligence 论文研究了智能体的智能化程度与身体结构的关系。李飞飞曾提到,从简单的机器学习能力到解决复杂类人任务,具身智能可能会迎来重大转变。 此外,2024 年 11 月 26 日有报道称,李飞飞认为人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型,强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性,计算机需要具备空间智能,能够建模、推理并在三维空间中互动。未来,这种以人为中心的人工智能将在家庭护理、医疗支持等领域发挥重要作用。
2025-01-18
AI编程
以下是关于 AI 编程的相关内容: 1. 借助 AI 学习编程的关键: 打通学习与反馈循环,从“理解→实践→问题解决→加深理解”。 以 Hello World 为起点,验证环境、建立信心、理解基本概念。 建议使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS)。 先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能。 借助 AI 生成代码后请求注释或解释,帮助理解代码。 遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。 强调人工主导,掌握每次可运行的小成果以实现持续提升。 原文链接: 2. 麦橘 0 基础跨界 AI 编程共学活动: 麦橘是哲学专业模型师,跨界教大家用 AI 做小游戏编程。 活动从上星期开始策划未预告。 麦橘展示用 AI 做小游戏,认为机制对简单小游戏很重要,还分享了自己尝试做 horror game 等的想法。 麦橘使用 Poe 制作小游戏,因其性价比高且多种模型可用,支持写代码后的预览,还能教大家分享游戏。以小鸟过管道游戏为例,不懂代码也能让 AI 做游戏,通过告诉 AI 想要的效果让其调整,如降低难度等,最终做出游戏再搭排行榜成为洗脑小游戏。 麦橘介绍增量游戏的制作,包括主题选择、游戏机制(如点击、购买、升级等)和特点,还提到涅槃系统及其对收益的影响。接着讲述肉鸽游戏的特性,之后让 AI 做肉鸽游戏,过程中遇到问题并指出如何纠正 AI 的错误,最后着手做一个躲避 100 秒的新游戏。 3. 对于不会代码的人,20 分钟上手 Python + AI: 在 AI 帮助下可完成很多基础编程工作,但深入学习最好体系化了解编程及 AI,至少熟悉以下内容: Python 基础:包括基本语法(变量命名、缩进等)、数据类型(字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(条件语句、循环语句)。 函数:定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间。 模块和包:导入模块、使用包。 面向对象编程(OOP):类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理:理解异常、异常处理。 文件操作:文件读写、文件与路径操作。
2025-01-18