语音合成&语音识别用微软语音合成功能生成xiaoxiao的语音。用Whisper离线识别合成的语音输出srt字幕。一、语音合成参考这个网址：https://www.bilibili.com/read/cv19064633合成的音频：晓晓朗读-温柔二、Whisper语音识别下载模型后放入程序目录下：请注意，主要示例目前仅使用16位WAV文件运行，因此请确保在运行该工具之前转换您的输入。例如，您可以像这样使用ffmpeg：./ffmpeg.exe-i女孩向男孩表白话-温柔.mp3-ar16000-ac1-c:apcm_s16le女孩向男孩表白话-温柔.wav修改示例代码的默认设置：运行程序，识别结
说起来语音转换文字，openai旗下的whisper很是好用，推理也很快，同时支持cpu和GPU。GitHub：GitHub-openai/whisper:RobustSpeechRecognitionviaLarge-ScaleWeakSupervision相关的参数和内存使用如下：SizeParametersEnglish-onlymodelMultilingualmodelRequiredVRAMRelativespeedtiny39Mtiny.entiny~1GB~32xbase74Mbase.enbase~1GB~16xsmall244Msmall.ensmall~2GB~6xmed
instruct-pix2pix作者团队提出了一种通过人类自然语言指令编辑图像的方法。他们的模型能够接受一张图像和相应的文字指令(也就是prompt)，根据指令来编辑图像。作者团队使用两个预训练模型（一个是语言模型GPT-3,另一个是文本到图像模型StableDiffusion)生成大量编辑图像的样例数据,然后基于这些数据训练出InstructPix2Pix模型，能够在推理过程中适用于真实图像和用户提供的指令。由于它在前向传播中执行编辑并且不需要对每个示例进行fine-tine或inversion，模型仅需几秒钟就可快速完成图片的编辑。安装instruct-pix2pix插件instruct-
这里写目录标题一、语音转字幕操作步骤1、下载安装包Assets\WhisperDesktop.zip[^2]2、加载模型2.1下载模型2.1.1进入HuggingFace[^3]的仓库2.1.2选择需要下载的模型2.1.3配置模型路径3、语音转字幕4、实时语言转录功能二、相关简介[^1]特点开发人员指南构建说明其他注意事项绩效说明进一步优化缺少的功能结尾语一、语音转字幕操作步骤1、下载安装包Assets\WhisperDesktop.zip12、加载模型运行WhisperDesktop.exe,启动后加载模型“loadmodel，pleasewait…”,等待其将模型加载到内存。2.1下载模型
环境前提系统环境ubuntu20.04uname-anvidacuda显卡驱动默认已经安装成功nvidia-smi安装配置dockerupgrade系统更新系统依赖：apt-getupgrade卸载之前的Docker环境确认是否之前安装过docker并卸载：sudoapt-getremovedockerdocker-enginedocker.iocontainerdrunc安装相关工具并添加docker阿里云源#安装相关工具sudoapt-getinstallapt-transport-httpsca-certificatescurlgnupg-agentsoftware-properties
文章目录Gradio客制化主题上传主题至HuggingFace仓库创建huggingface空间修改README.md生成huggingface的token上传主题至huggingface在SD中使用DIY好的主题笔者DIY的一个简单的主题stable-diffusion-webui（以下简称sd）目前可谓是最火的开源的AI绘图项目，其原因首当其冲是sd提供的AI绘图功能的强大，包括但不限于文生图、图生图等能力，此外，sd的模型生态、插件生态的发展也是其受欢迎的原因之一，还有一个重要的原因是sd对于GPU的要求较低，使得大多数用户可以方便的将sd部署在自己的PC上尽情玩耍！那么，当你打开sd的
目录依赖软件GITPython安装StableDiffusionWebUI前的准备第一检查之前安装的软件是否正常第二加速一下Python的pip安装StableDiffusionWebui准备工作目录克隆程序安装、配置后续命令参考依赖软件GIT下载页面https://git-scm.com/download/win直接下载使用这个地址https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.40.0.windows.1/Git-2.40.0-64-bit.exe双击下载好的文件，然后一直点击“Next”。最后取消那个“ViewRel
图生图(img2img)相较于文生图(txt2img)，因存在参考图片的基础上创作，其可控性自然更强。下面从图生图的几个应用方向出发，详述其功能特性。文章目录推提示词img重新绘制参考图Resizemode缩放模式Denoising重绘幅度Sketch绘图Inpaint局部绘制Inpaintsketch修补重绘InpaintuploadBatch推提示词顾名思义，就是通过图片反推关键词，不过作为附加功能首次使用时，需在线下载相应的模型包。有可能退出来的描述信息并不是非常准确CLIP反推，这部分主要集中在图像的描述上，通过生成相应的语句。DeepBooru反推，该部分主要针对图像内容的识别，生成
文章目录1、环境搭建1.1、GPU服务器选择1.2、配置服务器环境2、源码和模型下载3、安装依赖库文件4、运行项目5、视频教程1、环境搭建为了方便，这里直接选择Vultr提供的已安装Anaconda的Ubuntu22.04系统。如果你自己电脑有足够的显存，你也可以在自己电脑上搭建，因为我电脑只有2GB显存和8GB运行内存，所以完全不够用，我就选择云端搭建。如果你也是想快速搭建，你也可以选择云端搭建，这里推荐我知道的两个不错的GPU平台，一个是AutoDL，还有一个是Vultr。其中AutoDL是国内的，它比较便宜，目前已知最低是0.78/h，并且可选的配置比较多，当然也有缺点，缺点就是不能开放
一，安装环境： 1，PythonReleasePython3.10.6|Python.org 一定要安装Python3.10.6以上版本，并配好环境变量。 2，Pytorch && CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper 安装CUDA，下载如下部署电脑截图的对应版本。 安装Pytorch 。 pipinstalltorch==2.0.0+cu118torchvision==0.15.1+cu118-f https://download.pytorch
