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用ai 生成rap 歌词

回答

以下是关于用 AI 生成说唱音乐的相关知识:

  • 生成音乐的约束条件:可以通过自由搭配 tag 来形成整首歌的约束条件,如 hiphop、trap、4/4 beats、Phonk Beats 等,Suno 会在这些约束下生成音乐。
  • 歌词对生成结果的影响:好的歌词质量往往能提高 AI 生成好 rap flow 的概率,随意输入无节奏的词可能导致生成结果不理想。
  • AI 对音乐创作的改变:过去一首歌的制作流程复杂且需多人协作,现在 AI 能合并很多环节,提高效率。但好的音乐作品仍需创作者的阅历、思想等,AI 也存在生成结果不可控、保真度低等不足。
  • 工作流详解:在扩展副歌和最终副歌部分,希望让 Rapper 参与时,从主要音轨 Rap 结束位置开始扩展,设置相关 Prompt 和参数调整,生成新音轨后根据实际效果进行取舍和调整。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

金属文:AI春晚《西游不能停》创作过程分享

[title]金属文:AI春晚《西游不能停》创作过程分享[heading1]创作过程[heading2]生成音乐不支持音乐家/歌手、bpm(每分钟节拍数)。我猜测这可能和他们给音乐打标的方式有关吧。这些tag你可以自由搭配,加在一起就形成了整首歌的约束条件,接下来Suno会在这些约束下去生成音乐。比如《西游不能停》中我填写的是hiphop,trap,4/4 beats,Phonk Beats,这样生成结果会是一首迷幻电子trap感觉的说唱歌曲,而不是西海岸说唱的感觉。hiphop,West Coast,4/4 beatsfile:In the heart of the city,where the ligh.mp4hiphop,trap,4/4 beats,Phonk Beatsfile:In the heart of the city,where the ligh(1).mp4歌词(Lyrics)这里除了可以填写歌词,还可以加上丰富的Metatag(元标签)来帮助suno更好地理解你的想法。比如intro、verse、chorus、bridge、outro这些段落化的描述,或者你希望某个段落用什么乐器、什么节奏、是否加入和声等。虽然已经有了很多的Metatag可以帮助你进行提示,可惜的是,suno目前仍然不能完全遵循你的想法去创作音乐,这就是AI生成式音乐无法避免的随机性。那么,有没有办法让生成结果朝我们希望的方向倾斜呢?据我观察是可以的。还是以说唱歌曲为例,歌词的质量往往决定了rap的flow质量,换句话说,好的词可以让AI生成好flow的概率大大提高。如果你把随便写的一串没有任何节奏的词丢给它,生成结果大概率是灾难级的,比如下面这个极端的反面例子,我把不停重复的“恐龙抗狼”丢给AI,哪怕你把积分都抽完,也不会得到满意的结果(友情提示:听完记得洗耳朵):

金属文:AI春晚《西游不能停》创作过程分享

过去一首歌的制作流程通常是这样的:1.作词与作曲2.编曲3.录音4.混音/修音5.母带每一个环节都要花费很长时间,并且需要多个角色共同协作才能完成,对于没有专业背景的普通音乐爱好者更是望尘莫及。现在AI把很多环节进行了合并,如果不考虑制作MV,1个人不到1天完全可以创作出一首不错的歌曲(当然,那些粗制滥造的网红口水歌也可以)。当然,创作音乐这件事并不是越快越好,音乐是一个创作者的表达,融合了创作者的阅历、思想、审美和经验,很多好的作品都是经过了多年的打磨才面世,从而成就了一个又一个永不过时的经典。这就是我为什么厌恶所有所谓的“网红神曲”,因为你看不到任何表达,言之无物的作品就是没有灵魂的垃圾。有点扯远了....AI可以帮音乐创作者以极高的效率把一个idear以demo的形式呈现出来,迅速搭起一首歌的骨骼框架,然后把更多的精力投入到歌词、音色、节奏这些更有个人表达的部分。比如我在创作《西游不能停》时,把大量的时间都花在了歌词的创作和flow的打磨上,而beats和rap全部用AI生成,只用了寥寥几分钟的时间。并且,AI让我看到了一种全新的创作思路。以乐队来举例,过去一支乐队创作一首歌时往往要先有一个动机,这个动机可能是一句歌词,一个和弦进行,一段旋律或者一个节奏型,然后乐队成员再通过jam等方式逐渐给作品添血添肉。而Suno、Stable Audio、网易天音这样的AI工具,让你可以通过自然语言的描述,在短时间内生成一首编曲、歌词或demo,大幅降低了创作门槛,让普通音乐爱好者也有了自己创作的可能。当然AI也有许多不足和缺陷,比如生成结果的不可控、保真度低等,这些不在今天的讨论范围内。

从《We Are The One》开始说起——它的诞生背后的融合工作流

在这部分,我们希望让Rapper也参与到副歌(Chorus)中,因此选择从主要音轨的Rap结束位置开始扩展。这样可以让AI很好地参考前面的音乐元素(Chorus、Rap),生成准确的内容。步骤方法与上一段大致相同。起始位置选择主要音轨中Rap部分结束的位置,并进行相关的设置:Prompt设置:输入包含Rapper参与的副歌歌词和相关提示词。参数调整:根据需要调整各项参数,确保AI生成符合预期的内容。进行Extend扩展生成,生成的新音轨结构如下:Instrumental Intro -> Verse 1 -> Chorus -> Verse 2(Rap)-> Chorus(Rap)-> Final Chorus音频示例:file:扩展出chorus(rap)+final chorus.mp3在生成的音轨中,我们扩展出了两段Chorus(& Rap)。根据实际效果,最终剪掉了第一段表现不佳的Chorus(& Rap),保留最佳的部分。[heading4]总结[content]至此,我们已经得到了歌曲的所有段落。需要注意的是,每段音轨在制作过程中都进行了细致的调整,包括音色、音量、声场等方面。由于篇幅有限,这些细节不再一一赘述,请根据自己的创作思路进行斟酌和调整。

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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。
2025-05-01
AI文生视频
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。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
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。
2025-04-20
ai视频
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。
2025-04-20
知识库中的LangChain和LangGraph的内容有哪些 ?
以下是关于 LangChain 和 LangGraph 的相关内容: LangChain: LangChain 是一个由 Harrison Chase 开发的开源 Python 库,旨在支持使用大型语言模型(LLM)和外部资源(如数据源或语言处理系统)开发应用程序。 它提供了标准的接口,与其他工具集成,并为常见应用程序提供端到端链。 设计主张集中在模块化组件上,这些组件提供用于使用 LLM 的行为抽象,并为每个抽象提供实现的集合,从而允许开发人员构造新链或实现现成的链。 LangChain 和 RAG 的关系: LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。 RAG 即检索增强生成,是一种结合了检索(检索外部知识库中相关信息)和生成(利用 LLM 生成文本)的技术。 LangChain 作为框架,与 RAG 的关系包括:是框架与技术的关系,允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序,简化开发过程,提高性能,支持构建复杂的 RAG 应用。 关于大模型 RAG 应用中的 LangChain: 有从产品视角出发的分享,包括项目背景、初步体验和评测结果等。 预计会分成 3 篇分享,分别是 LangChain 框架初体验、调优思路分享、如何测评。
2025-04-12
详细讲解一下ragflow框架,同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势,在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的?
RAG(检索增强生成)是一种有效的解决方案,下面为您详细讲解: RAG 工作流程: 1. 检索(Retrieval):如同在图书馆中,系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强(Augmented):对检索到的信息进行筛选和优化,挑出最相关和有用的部分。 3. 生成(Generation):将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员,综合起来: 1. 检索:从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强:筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成:整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势: 1. 成本效益:相比训练和维护大型专有模型,实现成本更低。 2. 灵活性:能利用多种数据源,包括结构化和非结构化数据,迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性:随时增加或更新知识库内容,无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势: 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息,并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化,生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面,目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是,RAG 也存在一些缺点,比如相比于专有模型的方案,回答准确性可能不够。
2025-03-28
langgraph教程
LangGraph 是一个用于低代码构建 LLM 应用的新库,具有以下特点和功能: 1. 提供了更多自定义和循环行为的可能性。 2. 提供了可视化工具,用于展示和控制语言代理的图,以及查看和分析语言代理的输入和输出。 3. 是 LangChain 的一个强大扩展,能支持更多 LLM 应用场景和需求,且是独立库,可与其他 Python 库和工具结合使用。 其详细介绍和使用方法可参考官方文档和教程。 LangChain 0.1.0 的发布是重要里程碑和新起点,团队未来计划包括: 1. 重写旧的链,使其符合 0.1.0 的架构和规范,并提供更多功能和特性。 2. 维护稳定分支 0.1.x,用于修复错误和优化性能,保证质量和稳定性。 3. 增加更多工具和功能,如更多 LLM 和 NLP 任务支持、更多输出解析和检索方法、更多代理技术以及更多 LangSmith 和 LangGraph 功能。 此外,还有关于利用 Langchain、Ollama、RSSHub 实现本地部署资讯问答机器人的内容,包括导入依赖库、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量以及实现 RAG 等步骤。 在探索 LangGraph 构建多专家协作模型方面: 1. 定义图:从节点开始,预填充状态,构建定制工作流程,包含多个节点,如 enter_、助手、_safe_tools、_sensitive_tools、leave_skill 等,并逐一明确地定义如航班预订助手、租车助手、酒店预订助手、旅行预订助手和主助手等工作流程图。 2. 对话:在对话轮次列表上运行,减少确认。
2025-03-23
Langgraph
LangGraph 是一个用于低代码构建 LLM 应用的新库,具有以下特点和发展情况: 1. 提供了更多自定义和循环行为的可能性,还有可视化工具用于展示和控制语言代理的图,以及查看和分析输入输出。 2. 是 LangChain 的一个强大扩展,能支持更多 LLM 应用场景和需求,且是独立库,可与其他 Python 库和工具结合使用。 3. 随着其发布,应用开发者能在应用层随心搭建自己的多专家模型。 4. 在 LangChain v0.2 中,LangGraph 正在成为构建代理的推荐方式,增加了预构建的 LangGraph 对象,更容易定制和修改。 LangChain 团队未来计划包括: 1. 重写旧的链,使其符合 LangChain 0.1.0 的架构和规范,并提供更多功能和特性。 2. 维护稳定分支,用于修复错误和优化性能,保证质量和稳定性。 3. 增加更多工具和功能,如更多的 LLMs 和 NLP 任务支持、更多输出解析和检索方法、更多代理技术以及更多 LangSmith 和 LangGraph 的功能。 详细介绍和使用方法可参考 LangGraph 的官方文档和教程。
2025-03-23
langgraph
LangGraph 是一个用于低代码构建 LLM 应用的新库,具有以下特点和发展: 1. 提供了更多自定义和循环行为的可能性,还有可视化工具用于展示和控制语言代理的图,以及查看和分析输入输出。 2. 是 LangChain 的强大扩展,能支持更多 LLM 应用场景和需求,且是独立库,可与其他 Python 库和工具结合使用。 3. 随着发布,众多应用开发者能在应用层随心搭建自己的多专家模型。 4. 解决了 LangChain 中定制预构建链和代理内部结构困难的问题,增加了轻松定义循环和内置内存功能等重要组件。在 LangChain v0.2 中,LangGraph 正成为构建代理的推荐方式,有预构建的 LangGraph 对象,更易定制和修改。其详细介绍和使用方法可参考官方文档和教程。LangChain 团队未来计划包括重写旧链、维护稳定分支、增加更多工具和功能等。
2025-03-10
自定义采样器(高级) Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu!(when checking argument for argument mat2 in method wrapper_CUDA_mm)
以下是关于“自定义采样器(高级)”中“Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu!(when checking argument for argument mat2 in method wrapper\_CUDA\_mm)”错误的解决办法: 错误原因:Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu! 对应插件地址:https://github.com/sipie800/ComfyUIPuLIDFluxEnhanced 资料链接: 百度网盘:通过网盘分享的文件:ComfyUI_PuLID_Flux_ll 链接:https://pan.baidu.com/s/1dMLAb4s0vroO9Zk6ecKb7Q?pwd=cycy 提取码:cycy 来自百度网盘超级会员 v5 的分享 说明文档:https://www.xiaobot.net/post/b98d55699a754b9baac242a3e285be94 由于 AI 技术更新迭代,请以文档更新为准 更多内容收录在:https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘:https://pan.quark.cn/s/129886bbcc61 相关链接: ComfyUI_PuLID_Flux_ll :https://github.com/lldacing/ComfyUI_PuLID_Flux_ll?tab=readmeovfile guozinan/PuLID 模型:https://huggingface.co/guozinan/PuLID/tree/main
2025-02-03
AI改歌词歌曲
以下是关于 AI 改歌词歌曲的相关内容: 在《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 全流程制作解析中,先写好文案,尝试剪映里预设的 AI 语音效果不佳后,决定为南京写歌并制作 MV。将文案复制给 AI 进行歌词改写和取名,还可定义歌词风格和时间长度。经过比较,选择了 GPT 写的歌词并进行修改定稿。最终歌词如“悠悠金陵风,古韵今犹存,钟山风雨起,金粉六朝魂。龙蟠虎踞地,文采风流情。梦开始之处,南京故事行。走过历史长廊,触摸时间痕迹,秦淮夜色下,灯火映繁华。夫子庙旧梦长,儒韵千古传,石头城波光里,岁月永流转。” 在爆肝 60 小时用 AI 做 MV 的万字保姆级复盘攻略中,歌词生成与修改分为多个阶段,包括使用 GPTs 给出信息得到初稿、根据分镜逐幕调整、考虑押韵、拼成一首歌、微调时长和审核歌词韵脚等,最终得到定稿歌词。 在张吃吃的 AI 歌手 ACE Studio 入门教程及工作流分享中,完成歌手选择后,需要一边试听一边对转换出来的 MIDI 进行微调,包括歌词发音、音准和节奏等方面。完成瑕疵修复后可导出歌曲,用于不同用途选择不同格式。
2025-04-12
有没有歌词生成音乐的AI
以下是一些能够实现歌词生成音乐的 AI 工具: 1. 歌词爆改机@阶跃星辰繁星计划:这是一个微信小程序,可以把一首歌曲的歌词爆改成想要的版本,并生成专属音乐,UI 绝美。玩法链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNzY0NDc4Nw==&mid=2247484386&idx=1&sn=a74db6692f4dd5735f66c47cb82fc5b9&scene=21wechat_redirect 2. LAIVE:这是一个利用 AI 技术一次性生成音乐、歌词、主唱等的创作平台。使用者可以选择自己喜欢的类型和情调,上传参考音源,AI 可以通过分析生成音乐。并且可以选择主唱和修改歌词,目前为开放测试阶段。链接:https://www.laive.io/ 输入促销代码 LAIVEcreator 可获得 50 代币(入口在个人资料),令牌有效期为输入代码后的 30 天,促销码失效日期为 4 月 17 日。
2025-01-23
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
可以制作音乐视频,并且把歌词按照节奏显示出来的AI平台有哪些
以下是一些可以制作音乐视频,并能按照节奏显示歌词的 AI 平台: 1. 梁明晶所介绍的平台:上传音频后上传文本歌词到 TXT 里,通过自带功能同步制作逐字歌词 TRC,修正错别字后提交,审核成功可在 QQ 音乐、酷狗、酷我 3 个平台同步显示。 2. 人工智能音频初创公司列表中的平台: :无需昂贵录音设备即可进行多轨录音。 :生成歌词、旋律、鼓点等,并能像专业 DAW 一样编辑和混音。 :AI 驱动,可创作歌词、节拍和人声,直接混音和发布。 :创作情感背景音乐。 :简化的音乐创作工具,为视频和播客创作音乐。 :为直播游戏玩家提供自适应 AI 音乐。 :高质量音乐和音效,包含版权。 :世界上第一个动态音乐引擎。 (被 Shutterstock 收购):为内容创作者提供的 AI 音乐创作工具。 :虚拟音乐工作室。 :即时制作音乐并分享。 :智能乐谱。 :由艺术家、研究人员、设计师和程序员组成的团队。 此外,在 SUNO 和 UDIO 平台的音乐制作中,其底层技术基于扩散模型,生成音乐时根据提供的提示词和上传的音频进行扩散生成,需考虑和声/调性、节奏型、人声或器乐编配、音色、音频质量、音频长度等元素。
2025-01-06
已经有英文歌词,需要AI生成英文音乐mp3,推荐 网站或app
很抱歉,目前没有相关的网站或 APP 可以直接为您根据英文歌词生成英文音乐 MP3。但您可以尝试使用一些音乐创作软件,如 GarageBand(适用于苹果系统)、FL Studio 等,通过自己的创作和编辑来实现您的需求。
2024-12-14
已经有英文歌词,需要AI生成英文音乐,推荐网站或app
以下是为您推荐的生成英文音乐的网站或 app: Suno:在填写歌曲风格时,可填写 1 3 个风格词,给 AI 更多发挥空间,然后凭借音乐审美从生成的歌曲中选出中意的作品。 此外,还可以结合以下工具完成整个创作流程: GPT:将歌词发给它,并告知想法,让其将每句歌词的画面转化为 AI 绘画提示词。 Midjourney:用于根据提示词生成美到爆的图片。 Runway:可将 Midjourney 生成的图片进行图生视频。
2024-12-14
生成提示词的提示词
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。
2025-04-20
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
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。
2025-04-18
如何自动生成文案
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。
2025-04-15
如何通过输入一些观点,生成精彩的口播文案
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。
2025-04-15
小红书图文批量生成
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。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
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。
2025-04-14