最近由 magic-quill 团队开源的 MagicQuill 项目十分引人瞩目，这个项目可以通过定制的 gradio 客户端针对不同的图像元素通过提示词进行修改，从而生成新的图像。值得一提的是，这个项目相当亲民，只需要20步迭代模型预测，甜品卡10秒钟就可以获取图片的修改效果，但是代价是至少需要40个G左右的磁盘空间。 本次分享一下如何在本地(Windows11)来部署MagicQuill项目。 首先需要下载依赖......
前几天，又一款非自回归的文字转语音的AI模型：MaskGCT，开放了源码，和同样非自回归的F5-TTS模型一样，MaskGCT模型也是基于10万小时数据集Emilia训练而来的，精通中英日韩法德6种语言的跨语种合成。数据集Emilia是全球最大且最为多样的高质量多语种语音数据集之一。 本次分享一下如何在本地部署MaskGCT项目，让您的显卡再次发烧。 安装基础依赖 首先确保本地已经安装好Py......
FaceFusion3.0.0大抵是现在最强的AI换脸项目，分享一下如何在Win11系统，基于最新的cuda12.6配合最新的cudnn9.4本地部署FaceFusion3.0.0项目，并且搭配Tensorrt10.4，提高推理速度和效率，让甜品级显卡也能爆发生产力。 安装最新版本Cuda12.6以及Cudnn9.4 CUDA是NVIDIA公司开发的一种技术，它能让GPU像CPU一样编程，让GPU也能参与到计算中来，......
众所周知，苹果MacOs系统虽然贵为Unix内核系统，但由于系统不支持N卡，所以如果想在本地跑AI项目，还需要对相关的AI模块进行定制化操作，本次我们演示一下如何将基于Python3.11的AI项目程序打包为MacOS可以直接运行的DMG安装包，可以苹果系统中一键运行AI项目。 MacOs本地部署AI项目 首先确保本地已经安装好 arm 内核的Python3.11程序，可以在Python官网进行下载和安装:pytho......
众所周知，WSL 2 为 Windows 用户提供了一个强大、高效且灵活的 Linux 环境，特别适合开发者使用。它结合了 Windows 和 Linux 的优点，为用户提供了更加全面和高效的工作环境。但缺点也很明显，那就是默认安装在本来空间就不富裕的C盘。 本次我们在非C盘的盘符快速安装基于wsl2的linux开发环境，并且无痛使用Win11的网络代理服务。 安装WSL 2 首先确保本机电......
近日，阿里通义实验室开源了CosyVoice语音模型，它支持自然语音生成，支持多语言、音色和情感控制，在多语言语音生成、零样本语音生成、跨语言声音合成和指令执行能力方面表现卓越。 CosyVoice采用了总共超15万小时的数据训练，支持中英日粤韩5种语言的合成，合成效果显著优于传统语音合成模型。 CosyVoice支持one-shot音色克隆 ：仅需要3~10s的原始音频，即可生成模拟音色，甚至包括韵律、情感等细节。在......
前两天 2noise 团队开源了ChatTTS项目，并且释出了相关的音色模型权重，效果确实非常惊艳，让人一听难忘，即使摆在微软的商业级项目Azure-tts面前，也是毫不逊色的。 ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型，例如大语言助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。最大的模型使用了10万小时以上的中英文数据进行训练。目前在huggingface中的开源版本为4万小时训练且未SFT的版本。 本次分享一下......
最近OpenVoice项目更新了V2版本，新的模型对于中文推理更加友好，音色也得到了一定的提升，本次分享一下如何在苹果的MacOs系统中本地部署OpenVoice的V2版本。 首先下载OpenVoiceV2的压缩包：OpenVoiceV2-for-mac代码和模型 https://pan.quark.cn/s/33dc06b46699 该版本针对MacOs系统做了一些优化，同时针对中文语音做了响度统一的修改。&nbs......
本次分享一下如何将GPT-SoVITS接入SillyTavern-1.11.5项目，让让AI女友声若幽兰，首先明确一下，SillyTavern-1.11.5只是一个前端项目，它没有任何大模型文本生成能力，所以后端必须有一个api服务来流式生成对话文本，这里选择koboldcpp。 首先看一下简单的项目运行架构图： 这里SillyTavern作为前端负责向后端的Koboldcpp发起请求，Koboldcpp流式返回文本......
最近Mac系统在运行大语言模型（LLMs）方面的性能已经得到了显著提升，尤其是随着苹果M系列芯片的不断迭代，本次我们在最新的MacOs系统Sonoma中本地部署无内容审查大语言量化模型Causallm。 这里推荐使用koboldcpp项目，它是由c++编写的kobold项目，而MacOS又是典型的Unix操作系统，自带clang编译器，也就是说MacOS操作系统是可以直接编译C语言的。 首先克隆koboldcpp项目......
目前流行的开源大语言模型大抵都会有内容审查机制，这并非是新鲜事，因为之前chat-gpt就曾经被“玩”坏过，如果没有内容审查，恶意用户可能通过精心设计的输入（prompt）来操纵LLM执行不当行为。内容审查可以帮助识别和过滤这些潜在的攻击，确保LLM按照既定的安全策略和道德标准运行。 但我们今天讨论的是无内容审查机制的大模型，在中文领域公开的模型中，能力相对比较强的有阿里的 Qwen-14B 和清华的 ChatGLM3-6B。 &n......
GPT-SoVITS是少有的可以在MacOs系统下训练和推理的TTS项目，虽然在效率上没有办法和N卡设备相提并论，但终归是开发者在MacOs系统构建基于M系列芯片AI生态的第一步。 环境搭建 首先要确保本地环境已经安装好版本大于6.1的FFMPEG软件：(base) ➜ ~ ffmpeg -versionffmpeg version 6.1.1 Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg ......
如今，大模型层出不穷，这为自然语言处理、计算机视觉、语音识别和其他领域的人工智能任务带来了重大的突破和进展。大模型通常指那些参数量庞大、层数深、拥有巨大的计算能力和数据训练集的模型。 但不能不承认的是，普通人使用大模型还是有一定门槛的，首先大模型通常需要大量的计算资源才能进行训练和推理。这包括高性能的图形处理单元（GPU）或者专用的张量处理单元（TPU），以及大内存和高速存储器。说白了，本地没N卡，就断了玩大模型的念想吧。 &nb......
制作双语字幕的方案网上有很多，林林总总，不一而足。制作双语字幕的原理也极其简单，无非就是人声背景音分离、语音转文字、文字翻译，最后就是字幕文件的合并，但美中不足之处这些环节中需要接口api的参与，比如翻译字幕，那么有没有一种彻底离线的解决方案？让普通人也能一键制作双语字幕，成就一个人的字幕组？ 人声背景音分离 如果视频不存在嘈杂的背景音，那么大多数情况下是不需要做人声和背景音分离的，但考虑到背景音可能会影响语音转文字......
阿里的FunAsr对Whisper中文领域的转写能力造成了一定的挑战，但实际上，Whisper的使用者完全可以针对中文的语音做一些优化的措施，换句话说，Whisper的“默认”形态可能在中文领域斗不过FunAsr，但是经过中文特殊优化的Whisper就未必了。 中文文本标注优化 Whisper经常被人诟病的一点是对中文语音转写后标点符号的支持不够完备。首先安装whisper:pip install -U openai......
拙著《Tornado（龙卷风）编程实战》结集付梓，自惟庸陋，略為芹献，积年咳唾，不入方家，聊供诸君一哂。 这本书以异步框架Tornado为基底，透过一个完整的项目阐释异步框架结合Vue.js如何实现一个低成本的前后端分离架构。项目内涉及的知识点涵括：Web3.0、数据库、设计模式落地、算法和数据结构落地、跨境支付、全文检索、Websocket、以及当下时新的ChatGPT和深度学习等技术，最后以K8S部署收尾。 To......
Hugging Face是一个机器学习（ML）和数据科学平台和社区，帮助用户构建、部署和训练机器学习模型。它提供基础设施，用于在实时应用中演示、运行和部署人工智能（AI）。用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集。Hugging Face通常被称为机器学习界的GitHub，因为它让开发人员公开分享和测试他们所训练的模型。 本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。 本......
君不言语音识别技术则已，言则必称Whisper，没错，OpenAi开源的Whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首，但在中文领域，有一个足以和Whisper相颉顽的项目，那就是阿里达摩院自研的FunAsr。 FunAsr主要依托达摩院发布的Paraformer非自回归端到端语音识别模型，它具有高精度、高效率、便捷部署的优点，支持快速构建语音识别服务，最重要的是，FunASR支持标点符号识别、低语音识别、音频-视觉语音识别等功能，也就是说，......
最好的中文TTS项目Bert-vits2更新了中文特化分支，但可能由于时间仓促，代码中存在不少的bug，作为普通用户，有的时候也想为自己喜欢的开源项目做一点点贡献，帮助作者修改一些简单的bug，那么该如何开始？ 本次我们以Bert-vits2项目为例子，分享正确提交PR(Pull Requests)的方式。 FORK项目 首先面对一个开源项目，作为普通用户我们有三个选项： &nb......
Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的bad case，同时在情感表达方面有大幅提升，可以作为先前V1.0.1纯中文版本更好的替代。 更多情报请参见Bert-vits2项目官网：https......