视频

持续进化,快速转录,Faster-Whisper对视频进行双语字幕转录实践(Python3.10)

    Faster-Whisper是Whisper开源后的第三方进化版本,它对原始的 Whisper 模型结构进行了改进和优化。这包括减少模型的层数、减少参数量、简化模型结构等,从而减少了计算量和内存消耗,提高了推理速度,与此同时,Faster-Whisper也改进了推理算法、优化计算过程、减少冗余计算等,用以提高模型的运行效率。    本次我们利用Faster-Whisper对日语视频进行双语(日语/国语)转录实践,看看效率如何。  &nbs......

持续进化,快速转录,Faster-Whisper对视频进行双语字幕转录实践(Python3.10)

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)

    诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个?没错,是Bert-vits2,没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型,基本上解决了VITS的语气韵律问题,在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。    BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训练,学习到通用的语言表示,然后将这些表示用于下游任务的微调。相比传统的基于词嵌入的模型,BERT引入了双向上下文信息的建模,使得模型能够更好地理解......

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)

铅华洗尽,粉黛不施,人工智能AI基于ProPainter技术去除图片以及视频水印(Python3.10)

    视频以及图片修复技术是一项具有挑战性的AI视觉任务,它涉及在视频或者图片序列中填补缺失或损坏的区域,同时保持空间和时间的连贯性。该技术在视频补全、对象移除、视频恢复等领域有广泛应用。近年来,两种突出的方案在视频修复中崭露头角:flow-based propagation和spatiotemporal Transformers。尽管两套方案都还不错,但它们也存在一些局限性,如空间错位、时间范围有限和过高的成本。    说白了,你通过AI技术移除水印或......

铅华洗尽,粉黛不施,人工智能AI基于ProPainter技术去除图片以及视频水印(Python3.10)

AIGC革新,将文字或者LOGO融入AI视频基于PIKA-labs(Python3.10)

    很多平台都会禁止用户使用带有网址或者二维码的头像以及文章配图,这样可以有效的防止用户的一些“导流”行为。当然,头像、文章或者视频现在都是AI来审,毕竟现在人工的成本实在太高,但是如果我们把文字元素直接融入图像或者视频之中,如此一来,AI也会很难识别出一些“导流”的元素。    本次我们依靠PIKA-labs平台,无需本地环境,直接简单粗暴输出带有文字元素的光影视频效果,基于Python3.10。    文字/图片生成视频&nbs......

AIGC革新,将文字或者LOGO融入AI视频基于PIKA-labs(Python3.10)

声音克隆,精致细腻,人工智能AI打造国师“一镜到底”鬼畜视频,基于PaddleSpeech(Python3.10)

    电影《满江红》上映之后,国师的一段采访视频火了,被无数段子手恶搞做成鬼畜视频,诚然,国师的这段采访文本相当经典,他生动地描述了一个牛逼吹完,大家都信了,结果发现自己没办法完成最后放弃,随后疯狂往回找补的过程。    最离谱的是,他这段采访用极其丰富的细节描述了一个没有发生且没有任何意义的事情,堪比单口相声,形成了一种荒诞的美感,毫无疑问,《满江红》最大的贡献就是这个采访素材了。    往这个文本里套内容并没有什么难度,小学生也可......

声音克隆,精致细腻,人工智能AI打造国师“一镜到底”鬼畜视频,基于PaddleSpeech(Python3.10)

构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)

    毋庸讳言,和传统架构(BS开发/CS开发)相比,人工智能技术确实有一定的基础门槛,它注定不是大众化,普适化的东西。但也不能否认,人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程,也就是说,我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统,直接使用深度学习框架反而更加简单,深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征,不需要手动选择和提取特征。    之前我们手动构建了一个小型的神经网络,解决了机器学习的分类问题,本次我们利用深度学习框架Tens......

构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)

神工鬼斧惟肖惟妙,M1 mac系统深度学习框架Pytorch的二次元动漫动画风格迁移滤镜AnimeGANv2+Ffmpeg(图片+视频)快速实践

    前段时间,业界鼎鼎有名的动漫风格转化滤镜库AnimeGAN发布了最新的v2版本,一时间街谈巷议,风头无两。提起二次元,目前国内用户基数最大的无疑是抖音客户端,其内置的一款动画转换滤镜“变身漫画”,能够让用户在直播中,把自己的实际外貌转换为二次元“画风”。对于二次元粉丝来说,“打破次元壁,变身纸片人”这种自娱自乐方式可谓屡试不爽:    但是看多了就难免有些审美疲劳,千人一面的“锥子脸”,一成不变的“卡姿兰”式大眼睛,让人多少有点味同嚼蜡的感觉,未免......

神工鬼斧惟肖惟妙,M1 mac系统深度学习框架Pytorch的二次元动漫动画风格迁移滤镜AnimeGANv2+Ffmpeg(图片+视频)快速实践

基于阿里云直播实现视频推流(ffmpeg)/拉流(Django2.0)以及在线视频直播播放(支持http/https)功能

    由于5g网络的光速推广,视频业务又被推上了风口浪尖,在2019年初我们还在谈论照片,短视频等关键字,而进入2020年,我们津津乐道的就只有视频,视频,还是视频,普通人拿起手机做直播早已不是奢望,去年我曾经写了一篇文章:利用Docker挂载Nginx-rtmp(服务器直播流分发)+FFmpeg(推流)+Vue.js结合Video.js(播放器流播放)来实现实时网络直播,这篇攻略依托docker的便捷性,自主搭建了一个网络直播平台,只不过受限于个人服务器的带宽和配置,如果......

基于阿里云直播实现视频推流(ffmpeg)/拉流(Django2.0)以及在线视频直播播放(支持http/https)功能

基于Vue.js2.6结合h5来实现视频播放画中画技术(Picture-in-Picture)

    在开发基于vue.js的在线视频教育平台的时候,我们会注意一个小问题,就是如果用户在观看播放视频的同时,也会往下拖动窗口浏览一些评论,这样视频就会被滚动条覆盖,导致用户无法在浏览评论的同时观看视频,同理,如果想边刷微博边追剧怎么办?想边聊微信边看球赛怎么办?     目前我们可以用h5的技术来解决这个问题,支持HTML5 <video>播放时候Picture-in-Picture,也就是俗称的画中画技术,也就是很多视频......

在Mac上用手机抓包软件Charles抓取微信小程序中的高清无水印视频

    手机抓包是一名测试工程师常备的技能,比如我想查看一个接口请求的参数、返回值,还有移动设备上的http请求、https请求,这一次的背景是我们想要在app端和小程序端抓取一些视频,这里用腾讯视频作为例子,使用mac系统的Charles软件(有点类似win系统中的fiddler,使用方式上大同小异)来进行视频接口与地址的抓包和嗅探。     同时抓包工具也有利于线上生产环境问题的分析,前几天有个做服务端的同学跟我说他不用抓包工具,遇到......

在Mac上用手机抓包软件Charles抓取微信小程序中的高清无水印视频

Python3利用ffmpeg针对视频进行一些操作

    FFmpeg是个啥?         FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。     首先去官网https://www.ffmpeg.org/download.html下载windows下的压缩包 &nbs......