Attention注意力机制模块，兼容自注意力和交叉注意力。AttentionBlockTransformer模块，包含一个自注意力，一个交叉注意力（可选）和一个MLP模块。AudioEncoder+TextDecoder音频编码器和文本解码器。编码器的Transformer模块只有自注意力，解码器的Transformer模块有一个自注意力一个交叉注意力。WhisperWhisper整体模型。
AnimateDiff可以针对各个模型生成的图片，一键生成对应的动图。配置要求GPU显存建议12G以上，在xformers或者sdp优化下显存要求至少6G以上。要开启sdp优化，在启动参数加上--sdp-no-mem-attention实际的显存使用量取决于图像大小（batchsize）和上下文批处理大小（Contextbatchsize）。可以尝试减小图像大小或上下文批处理大小以减少显存使用量。WebUI版本：v1.6.0ControlNet版本：v1.1.410下载运动模型https://huggingface.co/guoyww/animatediffhttps://huggingfac
robotframework其实就是一个自动化的框架，想要进行什么样的自动化测试，就需要在这框架上添加相应的库文件，而用于webui页面自动化测试的就是selenium库. 关于robotframework框架的搭建我这里就不说了，今天就给大家根据一个登录的实例来讲一讲，selenium库的相关应用吧。要想运用selenium库，首先是导入此库的信息。在哪里导入呢？那就是在我们已经安装好的robotframework的操作页面即ride中导入。打开ride，按照以下顺序依次建立项目：1、新建测试项目2、新建测试套件，在已经建好的项目下建立测试套件 3、新建测试用例，在已经建立好的套件下，创建自
看这个githubhttps://github.com/Purfview/whisper-standalone-win/tags下载视频提取音频ffmpeg-i222.mp4-vn-b:a128k-c:amp3output.mp3截取4秒后的音频ffmpeg-ioutput.mp3-ss4-ccopyoutput2.mp3使用whisper-faster.exe生成字幕whisper-faster.exeC:\Users\pc\Videos\Captures\output3.mp3-l=Chinese--model=medium--output_formatsrt缺少插件解决方法cudnn_o
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/134463035目前，StableDiffusionWebUI的版本是1.6.0，同步更新controlnet、tagcomplete、roop、easy-prompt-selector等插件，解决启动时，遇到的Warning信息。与当前工程同步：更新sd-webui-controlnet，将controlnet插件升级至最新版本，即：cdworkspace/stable_diffusion_webui/extensi
前言目前数字人实现技术众多，我这里采用基于ER-NeRF，在这里可以看到其介绍：ICCV2023|ER-NeRF:用于合成高保真TalkingPortrait的高效区域感知神经辐射场-https://zhuanlan.zhihu.com/p/644520609ER-NeRF的项目地址：https://github.com/Fictionarry/ER-NeRFER-NeRF,RAD-NeRF,他们都继承自AD-NeRF，都有一个基于dearpygui的GUI界面但是很遗憾，这个GUI很难跑起来，而且本地一般没有大GPU的机器，我们需要一个在云GPU服务器上能跑的webuiER-NeRF训练很简
在11月7日凌晨，OpenAI全球开发者大会宣布了GPT-4的一次大升级，推出了GPT-4Turbo号称为迄今为止最强的大模型。此次GPT-4的更新和升级在多个方面显示出强大的优势和潜力。为了让集简云用户能快速体验新模型的能力，我们第一时间整理了大会发布的模型，并率先将新模型接入到集简云中：● 新增GPT-4TurbowithVersion: 带视觉识别的GPT4模型●新增GPT-4Turbo模型：支持最大128K上下文内容●新增Dall.E3图像模型●更新Whisper模型●更新GPT-3.5模型●新增GPT3.5FineTuning微调功能新增GPT-4TurbowithVersion:带
目录介绍效果输出信息 项目代码下载 介绍github地址：https://github.com/sandrohanea/whisper.netWhisper.net.SpeechtotextmadesimpleusingWhisperModels模型下载地址：https://huggingface.co/sandrohanea/whisper.net/tree/main/classic效果输出信息 whisper_init_from_file_no_state:loadingmodelfrom'ggml-small.bin'whisper_model_load:loadingmodelwhis
1、前言OpenAI开源的免费离线语音识别神器Whisper，我在安装使用后发现一些问题，于是搜了半天最终汇总了这几个主要的小技巧，希望对大家有帮助，不用满世界再搜了。我主要用于中文的识别，所以就只说中文相关的了，我的环境是：系统：Ubuntu22.04Python:3.9.9(conda)具体怎么正常使用或者怎么安装，官方MD很详细了，不行再搜搜也就有了，我就没记录。官方github：GitHub-openai/whisper:RobustSpeechRecognitionviaLarge-ScaleWeakSupervision2、模型选哪个 whisper提供了5个模型，见下表：
在11月7日OpenAI的首届开发者大会上，除了推出一系列重磅产品之外，还开源了两款产品，全新解码器ConsistencyDecoder（一致性解码器）和最新语音识别模型Whisperv3。据悉，ConsistencyDecoder可以替代StableDiffusionVAE解码器。该解码器可以改善所有与StableDiffusion1.0+VAE兼容的图像，尤其是在文本、面部和直线方面有大幅度提升。仅上线一天的时间，在Github就收到1100颗星。Whisperlarge-v3是OpenAI之前开源的whisper模型的最新版本，在各种语言上的性能都有显著提升。OpenAI会在未来的API
