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一个视频网站上只有中文外挂字幕,有什么AI插件能根据中文字幕和中文配音生成英中双字字幕
以下是关于根据中文外挂字幕和中文配音生成英中双字字幕的相关信息: 最终解决方案: 逻辑其实很简单: 1. 用 whisper 生成原视频的英文字幕(预设 whisper 生成的字幕没问题,whisper 的问题不探讨)。 2. 让 GPT 结合字幕全文翻译,并让它根据原英文字幕的拆分,将译文进行同样行数的拆分。 3. 将 GPT 译文拆分的结果插入到原英文字幕文件中形成一个新的双语字幕文件。这个过程中所有的执行脚本都是让 GPT 写的。GPT 的 prompt 在最后。08.04 更新这一节是失败的经历,可以跳过。 视频自动字幕工具推荐: 1. Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可直接上传视频进行精准识别,能对识别的字幕进行翻译,自动生成双语字幕。已处理 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,可自定义视频字幕样式。 3. Arctime:可对视频语音自动识别并转换为字幕,甚至支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台,支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外:国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写功能。 以上工具各有特点,您可以根据自己的需求选择。 此外,为您推荐一些视频配音特效 AI 工具: 1. Wavel Studio: 支持 30 多种语言的配音,音质自然流畅。 自动去除背景噪音和杂音。 提供添加字幕和文本叠加层的工具。 界面友好,提供多种自定义选项。 2. Elai.io: 支持 65 多种语言的配音,音色和语调真实。 自动将唇形与语音同步。 生成字幕,提高视频的可访问性。 支持多位配音者,适合复杂对话场景。 3. Rask AI: 支持 130 多种语言的配音,包括稀有和濒危语言。 采用先进语音合成技术,音质高保真。 提供语音参数自定义和音效添加工具。 与多种视频编辑平台和工作流程整合。 4. Notta: 提供快速实惠的多语言配音解决方案。 保留原声说话风格和细微差别。 提供调整语音速度和音调的工具。 支持批量处理,高效完成多视频配音。 5. Dubverse: 支持 60 多种语言的配音,音质接近真人。 提供文本转语音和语音克隆功能。 提供语音参数自定义和情感添加工具。
2024-08-28
我想把网页上教学视频内容编译成教学课件,哪些AI或者插件或者软件具备这个功能。
目前尚未有专门用于将网页上教学视频内容直接编译成教学课件的成熟 AI 工具、插件或软件。但您可以尝试使用以下方法来实现类似的效果: 1. 手动转录视频内容,并使用办公软件如 Microsoft PowerPoint 或 WPS 来制作教学课件。 2. 利用语音转文字工具,将视频中的讲解转换为文字,然后进行整理和编辑,再制作成课件。 3. 部分视频平台可能提供视频下载功能,下载后通过剪辑软件提取关键内容,再整合到课件中。 在未来,随着 AI 技术的不断发展,可能会出现更便捷的相关工具。
2024-08-28
按照工作场景,帮我找出对应的ai应用
以下是按照工作场景对应的 AI 应用: 企业运营:日常办公文档材料撰写整理;营销对话机器人,市场分析,销售策略咨询;法律文书起草、案例分析、法律条文梳理;人力资源简历筛选,预招聘,员工培训。 教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议;针对学生情况以及兴趣定制化学习内容;论文初稿搭建及论文审核;帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 游戏/媒体:定制化游戏,动态生成 NPC 互动,自定义剧情,开放式结局;出海文案内容生成,语言翻译及辅助广告投放和运营;数字虚拟人直播;游戏平台代码重构;AI 自动生成副本。 零售/电商:舆情、投诉、突发事件监测及分析;品牌营销内容撰写及投放;自动化库存管理;自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配;客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险:个人金融理财顾问;贷款信息摘要及初始批复;识别并检测欺诈活动风险;客服中心分析及内容洞察;保险理赔处理及分析;投资者报。 医学:中医应用,通过观察口腔、舌苔和抓脉,生成选择题,让患者作答,最后 AI 会生成药方,目前用于辅助看诊,提高诊疗效率,未来愿景是实现 24 小时独立问诊开药。 数据:数据分析 prompt,castordoc 整理的适合数据团队日常使用的 prompt 案例。 工作流:介绍了自己平时如何用 ChatGPT 帮助成为生产力工具。 客服:定制客服话术,有对应的关键词库,包括产品知识、使用方法、售后服务等 13 个。 HR:团队绩效管理,根据团队和个人的绩效往期数据,分析员工绩效排名,输出绩效考评和迭代改进建议;面试工具,开发了使用 GPT4 技术的实时转录工具,帮助求职者在面试中生成完美回答。
2024-08-28
chatgpt训练
ChatGPT 的训练过程如下: 基本概念:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本,训练神经网络生成“类似”的文本,使其能够从“提示”开始,继续生成“类似于训练内容”的文本。 内部操作:神经网络由简单元素组成,基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”(无循环等)。 硬件与权重更新:使用现代 GPU 硬件,可并行计算数千个示例结果,但更新神经网络中的权重时,目前基本要求一次一批地操作。 训练数据:成功地从数百万亿字的文本中进行训练,一些文本会被重复使用多次,而其他文本只会使用一次。 网络规模与学习效率:对于如此大量的训练文本,需要多大的网络才能“很好地学习”尚无根本理论,不过 ChatGPT 的成功表明其相当有效。 与大脑的比较:在训练方面,ChatGPT 使用的策略与大脑不同,效率可能更低,且内部没有“循环”或“重新计算数据”,限制了计算能力。但 ChatGPT 的成功令人兴奋,为理解人类语言和思维过程提供了动力。
2024-08-28
长文本总结使用哪个AI应用好?
以下是一些适用于长文本总结的 AI 应用及相关信息: OpenAI 的 GPT 系列:由于其具有固定的上下文长度,不能在单个查询中总结太长的文本。对于长文档,可将其分段总结,并递归构建完整摘要。OpenAI 使用 GPT3 的变体进行过相关研究,证明这种方法对总结书籍等长篇幅文本有效。 Caktus AI:能够总结长篇文本以获得更好的理解和记忆。
2024-08-28
长文本总结和提问使用哪个AI应用好?
以下是一些适用于长文本总结和提问的 AI 应用及相关建议: AI 小詹大模型:可通过结构化思维提高对话能力,如考虑上下文的 token 长度,在 AGI 搜索结构化相关文章。 Chat GPT:可在其网络界面中进行文本总结。 OpenAI:对于长对话应用,可对前面的对话进行总结或筛选,如达到预定阈值长度时触发总结部分对话的查询,或动态选择与当前查询最相关的对话部分。 此外,豆本豆在用 ChatGPT 写剧本时,想让其学习现有成功剧本并总结规律应用于后续创作,核心在于清晰描述总结规律的方法论,并注意可能存在的 token 限制问题,可参考分治法解决。对于通过 GPT 结构化拆解问题和给出解决思路,可参考相关的 prompt 话术,如 。
2024-08-28
长文本总结和提问使用什么模型好?
以下是关于长文本总结和提问使用模型的相关信息: 在提高 AI 小詹大模型的对话能力方面,可用结构化思维,如在 AGI 搜索结构化获取相关文章。若涉及上下文 token 长度(即大模型的记忆窗口),通常无法延长,可参考分治法解决。 豆本豆用 ChatGPT 写剧本并想让其学习现有成功剧本总结规律用于后续创作,核心在于清晰描述总结规律的方法论,同时可能会有 token 限制问题。 JC 通过 GPT 结构化拆解问题和给出解决思路,可参考 。 Gemini 模型系列在“长文本”方面涵盖长篇摘要、检索和问题回答任务,通过在多个基准测试中评估,随着模型规模增加,在推理、数学/科学、摘要和长上下文等方面质量稳定提升,Gemini Ultra 是所有六种能力(包括事实性、长文本、数学/科学、推理、多语言等)的最佳模型,Gemini Pro 是第二大模型且服务更高效。
2024-08-28
"与知识库对话"本身使用什么模型?
“与知识库对话”所使用的模型可能是阿里千问模型。在相关的配置中,包括 AI 模型、提示词和知识库等部分。例如在一些设定中,明确使用了阿里千问模型作为 AI 模型来实现与知识库的交互和回答问题。
2024-08-28
你使用什么模型?
以下是关于模型的相关知识: 在 Stable Diffusion 中: Checkpoint模型对效果影响最大,在 webui 界面的左上角选择使用。一些模型会有触发词,即在提示词内输入相应的单词才会生效。 Lora 模型、LoHA 模型、LoCon 模型对人物、姿势、物体表现较好,可在 ckpt 模型上附加使用。在 webui 界面的 Additional Networks 下勾线 Enable 启用,然后在 Model 下选择模型,并可用 Weight 调整权重。权重越大,该 Lora 的影响也越大,但不建议权重过大(超过 1.2),否则很容易出现扭曲的结果。多个 lora 模型混合使用可以起到叠加效果,例如一个控制面部的 lora 配合一个控制画风的 lora 就可以生成具有特定画风的特定人物。LoHA 模型是一种 LORA 模型的改进,LoCon 模型也是一种 LORA 模型的改进,泛化能力更强。 Embedding 模型对人物、画风都有调整效果,在提示词中加入对应的关键词即可。大部分 Embedding 模型的关键词与文件名相同。 模型的安装: 下载模型后需要将之放置在指定的目录下,不同类型的模型应放置在不同目录。模型的类型可以通过检测。 大模型(Ckpt):放入 models\\Stablediffusion VAE 模型:一些大模型需要配合 vae 使用,对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型:放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora,也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型:放入 embeddings 目录 在 API 方面,由一组具有不同功能和价位的模型提供支持。GPT4 是最新和最强大的模型,GPT3.5Turbo 是为 ChatGPT 提供支持的模型,此模型专为对话模式进行了优化。要了解更多信息,请访问模型文档。
2024-08-28
与知识库对话使用什么语言模型?
在与知识库对话中,通常会使用以下语言模型和相关技术: 1. 在一些实例中,会使用诸如 qwen 语言模型来优化问题并添加接近的检索词。 2. 常见的大语言模型如阿里千问模型也可应用于与知识库的交互。 3. 在处理问题时,会通过嵌入模型(如 Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,以用于后续的检索和处理。 4. 像 ChatGLM 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,底座是 GLM 语言模型;Baichuan 2 是百川智能推出的新一代开源大语言模型,采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。 此外,还有一些相关的概念和技术: 1. Prompt 是一段用于指导机器学习模型生成特定输出的文本或语句。 2. LangChain 是一个开源 Python 库,旨在支持使用大型语言模型和外部资源开发应用程序。 3. Embedding 是将任意文本映射到固定维度的向量空间中,使相似语义的文本在空间中的向量位置接近,常用于相似性的文本搜索。
2024-08-28