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Whisper语音识别模型简介 Whisper 是Openai 开源音频转文字的语音识别模型。它在不同音频的大型数据集上进行训练，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别。Whisper有五种模型尺寸，提供速度和准确性的平衡，其中English-only模型提供了四种选择。下面是可用模型的名称、大致内存需求和相对速度。

什么是Motion？ 使用人工智能帮助您有效完成25%更多任务的应用程序。

LinkedIn_AIHawk简介 LinkedIn_aiHawk 是一个自动化 LinkedIn 上的职位申请流程的工具。利用人工智能，它使用户能够以自动化和个性化的方式申请多个工作机会。在当今竞争激烈的就业市场中，机会可能会在眨眼之间消失，该计划为求职者提供了显着的优势。通过利用自动化和人工智能的力量，LinkedIn_AIHawk 使用户能够以个性化方式高效地申请大量相关职位，从而最大限度地提高获得梦想工作的机会。现代求职的挑战在数字时代，求职格局发生了巨大的转变。虽然像 LinkedIn 这样的在线平台开辟了一个充满机遇的世界，但它们也加剧了竞争。求职者经常发现自己花费无数时间滚动列表、定制申请并重复填写表格。这个过程不仅耗时，而且会耗费精力，导致求职疲劳和错失机会。进入 LinkedIn_AIHawk：您的个人求职助手LinkedIn_AIHawk 作为解决这些挑战的颠覆性解决方案介入。它不仅仅是一个工具；它是您不知疲倦、24/7 的求职伙伴。通过自动化求职过程中最耗时的部分，它可以让您专注于真正重要的事情 - 准备面试和发展您的专业技能。LinkedIn_AIHawk功能特征智能求职自动化可定制的搜索条件持续扫描新空缺智能过滤排除不相关的列表快速高效的申请提交使用 LinkedIn 的“轻松申请”功能进行一键申请使用您的个人资料信息自动填写表格自动文档附件（简历、求职信）人工智能驱动的个性化LinkedIn_aiHawk可以针对雇主特定问题的动态响应生成色调和风格匹配以适应公司文化关键词优化以提高应用相关性数量管理与质量批量应用能力质量控制措施详细的应用程序跟踪智能过滤和黑名单公司黑名单以避免不受欢迎的雇主标题过滤以关注相关职位动态简历生成LinkedIn_aiHawk自动为每个应用程序创建量身定制的简历根据职位要求定制简历内容安全数据处理LinkedIn_aiHawk使用 YAML 文件安全地管理敏感信息LinkedIn_aiHawk通过自动化和增强工作申请流程，在就业市场中提供了显著的优势。凭借动态简历生成和人工智能驱动的个性化等功能，它提供了无与伦比的灵活性和效率。无论您是希望最大限度地提高找到工作机会的求职者、希望简化申请提交的招聘人员，还是希望提供更好服务的职业顾问，LinkedIn_AIHawk 都是宝贵的资源。通过利用尖端的自动化和人工智能，LinkedIn_aiHawk不仅可以节省时间，还可以在当今的竞争格局中显着提高工作申请的有效性和质量。

M2UGen简介 腾讯发布多模态音乐生成模型M2UGen 支持图片、视频生成音乐，M2UGen是一款引领潮流的框架，融合了音乐理解和多模态音乐生成任务，旨在助力用户进行音乐艺术创作。通过其强大的功能，M2UGen提供了全方位的音乐生成和编辑体验。M2UGen演示地址：https://huggingface.co/M2UGenM2UGen项目地址：https://github.com/shansongliu/M2UGenM2UGen论文地址：https://arxiv.org/abs/2311.11255M型2UGen模型是一种音乐理解和生成模型，能够从文本，图像，视频和音频中进行音乐问答和音乐生成，以及音乐编辑。 该模型利用编码器，如用于音乐理解的 MERT、用于图像理解的 ViT 和用于视频理解的 ViViT，以及 MusicGen/AudioLDM2 模型作为音乐生成模型（音乐解码器），以及适配器和 LLaMA 2 模型。音乐的产生和理解我们介绍M2UGen框架，能够同时 包括音乐理解和多模态音乐生成任务， 旨在协助用户进行与音乐相关的艺术创作。面向音乐的数据集我们提出了一种系统化的方法，用于生成大面向多模态音乐的指令数据集，我们使用 MU-LLaMA 模型和 MosaicML 的 MPT-7B-Chat 模型来生成面向音乐的数据集。我们还利用BLIP图像字幕模型和VideoMAE字幕模型来为各自的模态添加字幕。除了可以从文字生成音乐外，它还支持图像、视频和音频生成音乐，并且还可以编辑已有的音乐。该项目利用了MERT等编码器进行音乐理解，ViT进行图像理解，ViViT进行视频理解，并使用MusicGen/AudioLDM2模型作为音乐生成模型（音乐解码器）。用户可以轻松移除或替换特定乐器，调整音乐的节奏和速度。这使得用户能够创造出符合其独特创意的音乐作品。此外，M2UGen还加入了适配器和LLaMA2模型，使得该模型具备多种能力。

libcom简介 libcom是由上海交通大学BCMI实验室耗资数百万、历经六年时间研发的图像合成工具箱，它在2023年底正式发布，并迅速获得关注，截至2024年10月，其下载量已突破1.2万次。libcom集成了十余项图像合成功能，包括前景背景融合、光照匹配、阴影生成等，结合传统方法与深度学习技术，显著提升合成图像质量。libcom的推出，目的在于提供一个开箱即用的解决方案，让用户无需大量训练微调即可进行图像合成。libcom核心特点与功能：libcom的设计理念是全面覆盖图像合成的各个方面，它集成了十几项核心功能，每项功能都经过精心挑选和优化，以确保简单有效。get_composite_image：通过基础技术如剪切粘贴、alpha融合和泊松融合，实现前景与背景的自然结合。OPAScoreModel：评估合成图像的合理性，给出0到1的评分，帮助用户判断合成效果是否自然。FOPAHeatMapModel：生成热力图，指导用户找到最佳的前景物体放置位置和尺寸，提升合成图像的合理性。color_transfer：实现颜色迁移，帮助合成图像的前景与背景在色彩上更加和谐。ImageHarmonizationModel：通过调整光照，使前景与背景在视觉上更加一致，增强图像的和谐性。此外，libcom还提供了艺术图像和谐化、阴影生成等其他高级功能，以及一系列辅助资源，如awesome-image-composition资源库、在线演示（尽管可能不是最新模型）和一篇持续更新四年的综述文章，为图像合成领域的研究和应用提供了丰富的资料和工具。libcom应用领域：libcom工具箱广泛适用于虚拟现实、艺术创作、电子商务广告设计、以及作为数据增强工具来提升机器学习模型的训练质量等多个领域。如何使用Libcom进行图像合成？1.环境准备：确保你已经安装了Libcom工具箱。可以从其GitHub项目页面下载并安装。2.加载图像：准备好需要合成的前景图像和背景图像。确保前景图像有清晰的边界，以便后续处理。3.使用合成函数：Libcom提供了多个功能来实现图像合成，以下是一些常用的功能：get_composite_image：通过剪切、粘贴和融合技术将前景与背景合成。FOPAHeatMapModel：输入背景和前景，生成合理性分数热力图，帮助确定前景物体的最佳放置位置。ImageHarmonizationModel：调整前景光照，使其与背景和谐。4.执行合成：根据需要选择合适的模型进行合成。例如，使用get_composite_image函数可以直接将前景和背景合成，代码示例如下：composite_image = libcom.get_composite_image(foreground, background)5.评估合成效果：使用OPAScoreModel等模型评估合成后的图像质量，确保前景物体的位置和大小合理。可以通过以下代码获取分数：score = libcom.OPAScoreModel(composite_image, foreground_mask)6.后处理：如果需要，可以使用阴影生成模型（如ShadowGenerationModel）为合成图添加阴影，以增强真实感。7.保存结果：完成合成后，将结果保存为新图像文件，以便后续使用。libcom的推出不仅仅是图像合成技术的一次飞跃，更是开源社区的一大贡献。

FacePoke简介 FacePoke 是一个免费的建立在LivePortrait框架上的在线AI工具，专注于实时编辑人像的面部表情和头部位置。FacePoke利用先进的AI算法，让用户能够实时调整和操纵数字肖像中的面部特征和表情，赋予静态图像生动的动画效果，如眨眼、嘴部动作等。用户可以通过简单的点击操作，轻松改变数码肖像中的面部特征和表情。FacePoke利用AI技术，使得面部操控变得直观且高效。FacePoke使用步骤：上传肖像图像：用户首先需要上传一张清晰且正面的肖像照片，以确保最佳的编辑效果。调整面部特征：用户可以通过点击和拖动面部特征（如眉毛、嘴巴或眼睛）来调整其位置和形状。此外，还可以通过拖动下巴或额头来改变头部角度，从而创建不同的表情和方向。预览与下载：在完成调整后，用户可以预览编辑后的图像，并在满意时下载高分辨率版本。如何在本地安装和使用FacePoke？环境准备：确保您的计算机上安装了Python和相关的依赖库。FacePoke项目通常需要Python 3.8或更高版本。克隆项目：从GitHub上克隆FacePoke的代码库。您可以使用以下命令：git clone https://github.com/jbilcke-hf/FacePoke.git cd FacePoke安装依赖：在项目目录中，使用pip安装所需的依赖库。运行以下命令：pip install -r requirements.txtDocker部署（可选）：如果您希望使用Docker进行部署，可以按照项目文档中的说明进行设置。确保您的计算机上已安装Docker，并根据提供的Dockerfile构建镜像。运行应用：完成依赖安装后，您可以通过以下命令启动FacePoke应用：python app.py这将启动一个本地服务器，您可以通过浏览器访问应用。使用FacePoke：在浏览器中打开应用后，您可以上传照片并开始调整面部特征和姿势。界面友好，易于操作。FacePoke开源项目地址：https://github.com/jbilcke-hf/FacePoke

AIdea简介 aidea是一款开源的AI聚合工具，它将主流的大语言模型和绘图模型集成到一个APP中，为用户提供了丰富的AI应用体验。AIdea 不仅支持GPT 以及国产大语言模型通义千问、文心一言等，支持 Stable Diffusion 文生图、图生图、 SDXL1.0、超分辨率、图片上色的全能型 APP，满足不同用户的需求。AIdea 的代码完全开源，客户端使用 Flutter 开发，支持 Android、iOS、桌面和 Web 多端部署使用。用户可以通过 APP 或不同平台的客户端，体验 AIdea 的全部功能。AIdea集成了主流大语言模型以及绘图模型的 APP， 采用 Flutter 开发，代码完全开源，支持以下功能：支持 GPT-3.5/4 问答聊天;支持国产模型：通义千问，文心一言;支持文生图、图生图、超分辨率、黑白图片上色等功能，集成 Stable Diffusion 模型，支持 SDXL 1.0.AIdea开源代码：客户端：https://github.com/mylxsw/aidea服务端：https://github.com/mylxsw/aidea-server

ComfyUI Portrait Master简体中文版简介 ComfyUI Portrait Master 肖像大师简体中文版，超详细参数设置!再也不用为不会写人像提示词发愁啦!重新优化为ison列表更方便自定义和扩展!已包含标准工作流和turbo工作流，大家快去玩!ComfyUI项目地址：https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/comfyui-portrait-master-zh-cnComfyUI系统教程：https://space.bilibili.com/484366804参数说明 | Parameters镜头类型：头像、肩部以上肖像、半身像、全身像、脸部肖像性别：女性、男性国籍_1：193个国家可选国籍_2：193个国家可选眼睛颜色：琥珀色、蓝色等8种面部表情：开心、伤心、生气、惊讶、害怕等24种脸型：椭圆形、圆形、梨形等12种发型：法式波波头、卷发波波头、不对称剪裁等20种头发颜色：金色、栗色、灰白混合色等9种灯光类型：柔和环境光、日落余晖、摄影棚灯光等32种灯光方向：上方、左侧、右下方等10种起始提示词：写在开头的提示词补充提示词：写在中间用于补充信息的提示词结束提示词：写在末尾的提示词提高照片真实感：可强化真实感负面提示词：新增负面提示词输出提示词合成顺序 | Prompt composition order起始提示词镜头类型 + 镜头权重国籍 + 性别 + 年龄眼睛颜色面部表情 + 面部表情权重脸型发型头发颜色头发蓬松度补充提示词皮肤细节皮肤毛孔皮肤瑕疵酒窝雀斑痣眼睛细节虹膜细节圆形虹膜圆形瞳孔面部对称性灯光类型 + 灯光方向结束提示词提高照片真实感自定义 | Customizations可将需要自定义增加的内容写到lists文件夹中对应的json文件里（如发型、表情等）使用建议 | Practical advice皮肤和眼睛细节等参数过高时可能会覆盖所选镜头的设置。在这种情况下，建议减小皮肤和眼睛的参数值，或者插入否定提示(closeup, close up, close-up:1.5)，并根据需要修改权重。安装 | Installcd custom_nodesgit clone https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/comfyui-portrait-master-zh-cn.git重启 ComfyUI