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请给我推荐ai翻译软件
以下为您推荐一些 AI 翻译软件: 1. DeepL(网站):,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App),下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App),下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-08-23
AI音乐用于商用作品中,是否侵权
AI 音乐用于商用作品中是否侵权,情况较为复杂。 一方面,索尼音乐集团近日指控 AI 开发者在未经授权的情况下,使用索尼的知识产权来训练 AI 模型,并收集索尼拥有的媒体数据,可能侵犯了其版权。索尼音乐集团在其官方网站上发布声明,并通过信件形式向超过 700 名 AI 开发者和流媒体服务发出警告,明确禁止使用索尼的音乐、歌词、音乐视频和专辑封面等媒体内容用于 AI 系统的“训练、开发或商业化”。 另一方面,Rightsify 公司发布的 Hydra II 是基于完全授权音乐训练的音乐生成人工智能,其生成的音乐可以在全球范围内的任何商业项目中永久使用,没有任何限制。 目前,对于在未经许可的情况下使用音乐录音训练 AI 系统是否构成版权侵犯,尚不清楚。但随着生成音频质量的不断提升,AI 技术在音乐领域的应用越来越受到主流听众的关注。索尼音乐集团的这一警告可能会对 AI 技术在音乐产业的进一步发展造成影响。有人认为,AI 开发者应该被允许从互联网上免费获取的数据中学习,但版权保护的不确定性对任何人都不利,现在是更新知识产权法律以适应生成性 AI 时代的关键时刻。
2024-08-23
AI音乐版权
AI 音乐版权问题较为复杂,以下为您详细介绍: 剪映 AI 音乐方面: 功能介绍:输入想表达的话或者歌词,并描述曲风、情绪、歌手性别等元素,通过 AI 智能快速帮您写歌并写歌词,生成专属于您自己的 AI 音乐,且生成的音乐无需担心版权问题。 支持类型:支持 AI 生成人声音乐和纯音乐两种。 使用场景:包括歌曲祝福、解说唱歌、玩梗发疯文学、AI 音乐故事等。例如给喜欢的人/前任/偶像/游戏 IP/影视 IP 等写歌当作礼物表达爱意或吐槽;通过音乐表达口播解说,配合洗脑神曲曲风在社交平台传播;把想说的、不好开口的话变成歌;配合 AI 视频创作音乐 MV 或 AI 故事等。 索尼音乐集团指控方面: 索尼音乐集团近日对 AI 开发者提出指控,声称这些开发者在未经授权的情况下,使用索尼的知识产权来训练 AI 模型,并收集索尼拥有的媒体数据,可能侵犯了其版权。 索尼音乐集团在其官方网站上发布声明,并通过信件形式向超过 700 名 AI 开发者和流媒体服务发出警告,明确禁止使用索尼的音乐、歌词、音乐视频和专辑封面等媒体内容,用于 AI 系统的“训练、开发或商业化”。索尼还要求 AI 开发者在规定时间内透露他们用于训练的作品,并保留向特定开发者授权使用其材料的权利。 尽管目前尚不清楚在未经许可的情况下使用音乐录音训练 AI 系统是否构成版权侵犯,但索尼音乐集团已经表现出追究侵权行为的决心。 随着生成音频质量的不断提升,AI 技术在音乐领域的应用越来越受到主流听众的关注。但版权保护的不确定性对任何人都不利,现在是更新知识产权法律,以适应生成性 AI 时代的关键时刻。
2024-08-23
AI逻辑
以下是关于 AI 逻辑和如何判断一张图片是否由 AI 生成的相关内容: AI 逻辑 在当下的 AI 产品中,大都支持自定义 AI 的回复方式。例如在 ChatGPT/GPTs 里是“Instructions”,在 Coze 里是“人设与回复逻辑”。设定“人设与回复逻辑”时,其写法就是 Prompt,您可以相信 AI 的智商,无论怎么写它都能理解,但仅供参考,您可以自由发挥。 目标是尝试输入某个 AI 产品的网址,如 https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ,AI 会自动处理并返回这个产品的名称、简介等信息。但由于 AI 的特性,它并不总能返回合适的结果。处理方法有很多,比如重试、优化 Prompt 或者使用 Workflow(这个后面讲)。 如何判断一张图片是否 AI 生成的 从本质上分析,人类的绘画创作是一个线性发展的过程,通常先学习线稿表达、再理解色彩搭配、随后加入光影表现等高级技巧,一步一个脚印地创作。初级人类画手可能在形体把握上不准确,但会认真刻画每一笔,笔触生硬但完整。天才除外,普通人很少能在掌握线条之前就大胆使用光影和色彩。 而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图的,这个过程不是线性的创作过程,而是计算猜测并筛选的螺旋迸进过程。这导致 AI 作画经常在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节,比如线条还没整好,色彩却很完美;前后景透视有问题,但光影却很好。这种情况不太符合人类的创作逻辑。 有意思的是,有人提问说人类初学阶段也有画得不对的情况,会不会被误鉴为 AI 画的。
2024-08-23
怎么学习ai
学习 AI 可以参考以下步骤: 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,可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 掌握相关技巧和工具: 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 5. 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。 6. 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。 7. 持续学习和跟进: AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 需要注意的是,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自己的成就。
2024-08-23
制作数字人的AI
以下是制作数字人的两种方法: 方法一:使用 HEYGEN 制作 1. 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。 2. 上传后效果如图所示,My Avatar 处显示上传的照片。 3. 点开大图后,点击 Create with AI Studio,进入数字人制作。 4. 写上视频文案并选择配音音色,也可以自行上传音频。 5. 最后点击 Submit,就可以得到一段数字人视频。 方法二:使用剪映制作 1. 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费的、适合的数字人形象,比如“婉婉青春”。 2. 选择数字人形象后,软件会播放其声音,可判断是否需要,点击右下角的“添加数字人”,将其添加到当前视频中。剪映 App 会根据之前提供的内容生成对应音视频,并添加到当前视频文件的轨道中,左下角会提示渲染完成时间,然后可点击预览按钮查看效果。 3. 增加背景图片: 直接删除先前导入的文本内容,因为视频中的音频已包含文字内容。 点击左上角的“媒体”菜单,点击“导入”按钮,选择本地一张图片上传。 选择图片并点击右下角的加号,将图片添加到视频的轨道上(会覆盖数字人)。 点击轨道最右侧的竖线,向右拖拽直到和视频对齐。 选中背景图片所在的轨道,在显示区域拖动图片的角将其放大到适合尺寸,覆盖视频窗口,并将数字人拖动到合适位置。 4. 增加字幕:点击文本智能字幕识别字幕,点击开始识别,软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 5. 至此,数字人视频完成。点击右上角的“导出”按钮,导出视频以作备用。如果希望数字人换成自己希望的面孔,需要用另一个工具来进行换脸。
2024-08-23
图片转动漫风格
以下是关于图片转动漫风格的相关信息: SDXL Prompt Styler 插件可以把图片转化成近百种风格。原始图像为手绘风格时,手绘线条和折纸风格互斥。包含 canny 控制和跳过 canny 控制会有不同的风格转化效果,若想把图片转成漫画风格并较好保留人物外轮廓,加入 canny 控制能更好还原人物造型。有时直接用插件内置预设的提示词组合不一定能达到想要的效果,需在 prompt 中添加更多相关关键词。此工作流结合 Vid2Vid Style Transfer with IPA & Hotshot XL 工作流,可实现视频不同风格的稳定转绘。 3 月 18 日的 Xiaohu.AI 日报: Magnific AI 推出照片风格化功能,可将任意照片转换成任意风格,能控制样式数量和结构完整性,适用于多种用例。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1769710736132227434?s=20 《滚石》报道 Suno AI 与 ChatGPT 合作创作的歌曲,Suno AI 生成音乐,ChatGPT 提供歌词和标题,模仿独奏原声密西西比三角洲蓝调,讲述悲伤的 AI 故事。相关链接:https://rollingstone.com/music/musicfeatures/sunoaichatgptformusic1234982307/ 、https://soundcloud.com/rs539916550/soulofthemachine 、https://x.com/imxiaohu/status/1769702028425744427?s=20 Animagine XL 3.1 动漫主题文本到图像模型更新发布,扩展了对广泛动漫风格的理解,提高了生成图像质量,解决过曝问题,新增美学标签,优化了结果准确性。链接:https://cagliostrolab.net/posts/animaginexlv31release 、https://huggingface.co/cagliostrolab/animaginexl3.1
2024-08-23
提示词模式
以下是关于提示词模式的相关内容: 提示词模板: 您可以参考 中优秀作品的提示词作为模板。类似的网站还有: 提示词格式: 前文中采取的是比较简单的提示词,标准提示词应遵循以下格式。这种可以被格式化为标准的问答格式,如: 以上的提示方式,也被称为零样本提示(zeroshot prompting),即用户不提供任务结果相关的示范,直接提示语言模型给出任务相关的回答。某些大型语言模式有能力实现零样本提示,但这取决于任务的复杂度和已有的知识范围。具体的零样本提示示例如下: 对于一些较新的模型,您可以跳过 Q:部分,直接输入问题。因为模型在训练过程中被暗示并理解问答任务,换言之,提示词可以简化为下面的形式: 基于以上标准范式,目前业界普遍使用的还是更高效的小样本提示(Fewshot Prompting)范式,即用户提供少量的提示范例,如任务说明等。小样本提示一般遵循以下格式: 而问答模式即如下: 注意,使用问答模式并不是必须的。您可以根据任务需求调整提示范式。比如,您可以按以下示例执行一个简单的分类任务,并对任务做简单说明: 头脑风暴常用的 20 个 prompt: 20 ChatGPT prompts to brainstorm and find infinite new ideas in every field: 1. Brainwriting Prompt: "Let's brainstorm ideas forby writing down as many ideas as you can,then I can build on them with related ideas.Structure your answer using markdown.” 2. Reverse Brainstorming Prompt: "We will use reverse brainstorming for coming up with intentionally bad ideas can spark creativity and lead us in new directions." 3. Mind Mapping Prompt: "Please create a complete mind map forstarting with a central concept and expanding outward with connected branches of related ideas." 4. Assumptions Prompt: "List your assumptions about.Then,how can you challenge those assumptions to come up with innovative ideas?Describe your journey.” 5. SWOT Analysis Prompt: "Let's do a SWOT analysis onconsidering internal strengths/weaknesses and external opportunities/threats.Then write a conclusion to summarize." 6. SCAMPER Prompt: "Use the SCAMPER checklist to ideate on.How can we substitute,combine,adapt,modify,put to other uses,eliminate,or reverse?Detail your answers." 7. Six Thinking Hats Prompt: "Use the Six Hats method:the red hat is optimistic,the black hat looks at negatives,etc.Ideate onfrom different mindset angles." 8. Worst Possible Idea Prompt: "Brainstorm intentionally terrible ideas forto get the creative juices flowing in new directions.Expand on your answers a little,explaining why these ideas are bad." 9. Trigger Words Prompt: "Here are some random words:?” 10. Questioning Prompt: "Generate questions about,like who,what,when,where,why,how?Turn the questions into ideas.” 11. Rolestorming Prompt: "Take on the perspective of afrom their point of view."
2024-08-23
如何学习AI知识
以下是为新手提供的学习 AI 知识的路径: 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。 4. 掌握提示词技巧: 提示词上手容易且很有用。 5. 实践和尝试: 理论学习之后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 6. 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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 7. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 需要注意的是,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。
2024-08-23
开源的,新一代的 tts 框架有哪些?
以下是一些开源的新一代 TTS 框架: 1. GPTSoVITS:这是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。只需 1 分钟语音即可训练一个自己的 TTS 模型,5 秒数据就能模仿,1 分钟的声音数据就能训练出高质量的 TTS 模型,完美克隆声音。它完美适配中文,具有零样本 TTS、少量样本训练、易于使用的界面、跨语言支持、适用于不同操作系统、提供预训练模型等特点。 2. ChatTTS:针对对话式任务进行了优化,实现自然流畅的语音合成,同时支持多说话人。能够预测和控制细粒度的韵律特征,包括笑声、停顿和插入词等。在韵律方面超越了大部分开源 TTS 模型,并提供预训练模型,但存在模型稳定性不足的问题。目前发布的模型版本中,情感控制仅限于笑声以及一些声音中断,作者计划在未来的版本中开源更多情感控制的功能。如今陆续出现了在线网站和本地增强整合包。 3. B 站 up“花儿不哭”大佬的开源项目 gptsovits 也被用于节目《马上封喉》的 TTS 中,只需 1 分钟的干声素材就可以实现惊艳的效果,甚至实现了 zeroshot(零样本),但单字和中英文混杂的词句效果还有待提高。
2024-08-23