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EasyPhoto简介 EasyPhoto是一款Webui UI插件，用于生成ai肖像画，该代码可用于训练与您相关的数字分身。建议使用 5 到 20 张肖像图片进行训练，最好是半身照片且不要佩戴眼镜（少量可以接受）。训练完成后，我们可以在推理部分生成图像。我们支持使用预设模板图片与上传自己的图片进行推理。重点EasyPhoto是一个Webui UI插件，可以生成AI肖像，用于训练与用户相关的数字化替身。EasyPhoto现在支持多人生成和不同基础模型的训练和推理。EasyPhoto可以在Windows和Linux系统上运行，需要大约60GB的硬盘空间用于保存权重和数据集处理。EasyPhoto插件可以从GitHub安装，未来也将支持从Available安装。EasyPhoto的使用包括模型训练和推理两部分，用户可以上传5到20张照片进行训练，推理部分可以选择单人或多人模式。EasyPhoto的算法包括建筑概览、训练详解和推理详解三部分，主要通过稳定扩散模型和Lora模型生成个性化的肖像图像。

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。

MindSearch简介 MindSearch 是一个开源的 ai 搜索引擎框架，具有与 Perplexity.ai Pro 相同的性能。您可以轻松部署它来构建您自己的搜索引擎，可以使用闭源 LLM（如 GPT、Claude）或开源 LLM（如 InternLM2.5-7b-chat）。MindSearch特性：任何想知道的问题：MindSearch通过搜索解决你在生活中遇到的各种问题深度知识探索：MindSearch通过数百网页的浏览，提供更广泛、深层次的答案透明的解决方案路径：MindSearch 提供了思考路径、搜索关键词等完整的内容，提高回复的可信度和可用性。多种用户界面：为用户提供各种接口，包括React、Gradio、Streamlit 和本地调试。根据需要选择任意类型。动态图构建过程：MindSearch将用户查询分解为图中的子问题节点，并根据 WebSearcher 的搜索结果逐步扩展图。MindSearch 有什么新功能？具有大型语言模型的最强大的答案引擎之一（LLM ）。询问您想知道的一切：MindSearch旨在解决您生活中的任何问题并利用网络知识深入的知识发现：MindSearch浏览数百个网页来回答您的问题，提供更深更广的知识库答案详细解决路径：MindSearch 公开所有详细信息，允许用户检查他们想要的所有内容。这极大地提高了最终响应的可信度以及可用性多代理LLM框架：多个之间的无缝集成LLM代理，可在1分钟内实现300+网页浏览全部开源：每一段代码都是开源的，拥抱一种对新想法和贡献持开放态度的文化。部署您自己的答案引擎！优化UI体验：为用户提供各种接口，包括React、Streamlit、Terminal。根据您的需要选择任何类型与其他人工智能搜索引擎相比，基于 ChatGPT-Web、Perplexity.ai (Pro) 和 MindSearch 生成的响应的深度、广度和真实性来比较，更符合人类的偏好。 相关资讯： 10款开源AI搜索引擎项目合集

Sora.FM简介 Sora.FM 是用于生成 Sora ai 视频的开源 Web 模板，使用 nextjs 创建。生成视频的接口暂时 Mock，等 Sora API 发布后可快速替换上线。 支持数据读写，可以把全网收集到的Sora视频更新到DB，先做一个 Sora Showcase 网站跑流量。开发者：idoubi艾逗笔，前腾讯高级工程师，微信后台开发；现自由职业。之前开发的一个《AI Cover 红包封面生成器》受到很多人的欢迎。Github开源地址：https://github.com/all-in-aigc/sorafm类似的一个Sora生成器开源模板：SoraWebui

notesGPT简介 notesGPT，一个能够录下你的语音内容，然后自动帮助你把这些语音转成文字，对内容进行总结，创建具有视觉吸引力的文档，并能够添加图像、待办事项列表、图表、链接和多媒体内容，使您的笔记更具表现力和全面性。要把文字给notesGPT，就会细致地分析好几遍，像海绵一样吸收每一个细节。notesGPT将制作一套完美的笔记，保持原始结构，同时结合表情符号、标题、表格、粗体、斜体和其他格式元素以提高保留率。您不再需要为总结或遗漏重要细节而苦苦挣扎。NotesGPT 超越了单纯的摘要，它捕获了所有细节、关键术语、示例、引文、统计数据——所有使您的笔记真正全面的内容。把我想象成你的个人学习指南创建者或内容总结者！notesGPT的主要功能包括：1. 录制语音笔记：用户可以直接通过该工具录制他们的语音笔记，无需手动输入文字，方便快捷。2. 自动转录：录制的语音笔记会自动被转换成文本形式，便于阅读和编辑。3. 内容总结：notesGPT能够自动分析转录的文本内容，并提供一个简洁的总结，帮助用户快速把握笔记的关键信息。4. 生成行动项：根据语音笔记的内容，自动生成相关的行动项或任务，帮助用户更有效地组织和规划工作或学习任务。5. 100%免费和开源：notesGPT是一个完全开放源代码的项目，用户可以免费使用所有功能，同时社区的开发者也可以参与到项目的改进和扩展中来。

ClotheDreamer简介 ClotheDreamer，一个虚拟试穿项目，可以从文本生成可穿戴3D服装，ClotheDreamer是上海大学、上海交通大学、复旦大学和腾讯优图实验室出的。ClotheDreamer功能特征：支持自定义服装模板，实现多样化、个性化3D服装生成生成的服装可以适应不同身材，并支持自动拟合ClotheDreamer，一种用于文本引导服装生成的新型系统，它使用 3D 高斯曲面 （3D GS） 对不同的服装几何形状进行建模。ClotheDreamer 允许用户从文本描述生成 3D 服装模型，从而实现更直观、更具表现力的服装设计。ClotheDreamer利用大型语言模型和 3D 高斯曲面的强大功能来生成详细、高质量的服装网格，以捕捉复杂的形状和褶皱。ClotheDreamer 这个工具允许你通过文字描述来创建衣服的3D模型。您无需使用复杂的 3D 建模软件自己设计衣服，只需输入描述，系统就会为您生成 3D 服装模型。ClotheDreamer 的关键创新是使用 3D 高斯曲面 （3D GS） 来表示服装的形状。高斯曲面是一种描述 3D 形状的数学方法，可以捕捉复杂的细节，如衣服上的褶皱和悬垂。通过将这种 3D 建模技术与强大的语言模型相结合，ClotheDreamer 可以将您的文本描述转换为高度逼真的 3D 服装模型。这使得设计衣服的过程更加直观和容易获得，因为您不需要专门的 3D 建模技能。您可以简单地描述您心目中的服装，ClotheDreamer 将以 3D 形式将其变为现实。这对于时装设计师、3D 艺术家或任何想要创建定制服装设计的人都很有用。ClotheDreamer技术说明ClotheDreamer 使用 GaussianDreamer： Fast Generation from Text to 3D 架构，根据文本描述生成 3D 服装模型。它利用预先训练的语言模型对输入文本进行编码，然后用于调节表示服装几何形状的 3D 高斯曲面的生成。ClotheDreamer在大型 3D 服装模型数据集及其相应的文本描述上进行训练。在推理过程中，使用语言模型对输入文本进行编码，此表示用于预测将形成最终服装网格的 3D 高斯曲面的参数。通过使用 3D 高斯曲面，ClotheDreamer 能够捕捉复杂的服装几何形状，包括褶皱、窗帘和其他复杂的细节。这使得系统能够生成高度逼真和多样化的服装模型，这些模型与输入的文本描述非常匹配。作者还提出了对基本 ClotheDreamer 模型的扩展，包括 LAGA：通过文本生成和自定义分层 3D 头像和着装代码：从文本生成服装的自回归缝纫，这进一步扩展了系统的服装生成和定制功能。ClotheDreamer局限性分析ClotheDreamer 系统代表了文本到 3D 生成领域的一个令人印象深刻的进步，展示了大型语言模型和 3D 高斯曲面在直观服装设计方面的潜力。将自然语言描述转换为高质量 3D 服装模型的能力可能会对时尚、3D 艺术和其他领域产生重大影响。然而，本文确实承认了当前方法的一些局限性。该系统在相对较小的 3D 服装模型数据集上进行训练，这可能会限制其推广到更多样化或非常规服装风格的能力。此外，3D 高斯曲面表示虽然可以有效地捕获复杂的几何图形，但可能并非适用于所有类型的服装特征，例如尖锐的折痕或高度不对称的形状。进一步的研究可以探索扩展数据集、改进 3D 表示以及增强系统处理更广泛的服装类型和款式的能力的方法。正如相关工作中所暗示的那样，将 ClotheDreamer 与其他 3D 建模工具或头像生成系统集成，也可以解锁该技术的新应用和用例。总的来说，ClotheDreamer代表了在寻求使3D服装设计更易于访问和直观方面迈出的令人兴奋的一步。随着文本到3D生成领域的不断发展，像 ClotheDreamer 这样的系统可能会成为设计师、艺术家和任何想要在数字领域将他们的服装创意变为现实的人越来越有价值的工具。

Media2Face简介 在人工智能领域，从语音中创建准确的面部唇部动作一直是一个持续的挑战。然而，突破已经到来——Media2Face。Media2Face是通过音频、文本和图像多模态引导的共语言面部动画生成工具。它利用音频、文本和图像输入的引导来自然地模仿人类语言，引入了广义神经参数面部资产 （GNPFA）。这是一种高效替在空间，从而解耦表情和身份。然后，我们利用GNPFA从大量视频中提的变分自动编码器，可将面部几何形状和图像映射到高度广义的表情取高质量的表情和准确的头部姿势。由于高质量的 4D 面部数据有限，从语音合成 3D 面部动画面临着挑战。然而，借助 Media2Face，现在可以从任何音频、图像或文本输入无缝生成逼真且富有表现力的面部动画。Media2Face能够根据声音来生成与语音同步的、表现力丰富的3D面部动画。同时允许用户对生成的面部动画进行更细致的个性化调整，如情感调整，“快乐”或“悲伤”等。Media2Face还能理解多种类型的输入信息（音频、文本、图像），并将这些信息作为生成面部动画的指引。Media2Face实际应用：创造对话场景：根据你写的剧本，电脑可以生成人物对话的动画场景。制作风格化的面部动画：你可以给电脑一个表情符号，它就能根据这个符号创造出动画。情感歌唱：电脑还能根据不同的语言唱歌，表现出对应的情感。个性化动画：最神奇的是，这个项目能够创造出符合不同人种、年龄和性别的个性化面部动画。影视制作公司使用Media2Face生成影片中虚拟人物的面部动画。虚拟主持平台利用Media2Face实现虚拟主持的面部表情生成。游戏开发公司在虚拟角色设计中应用Media2Face进行面部动画生成。Media2Face是如何工作的？Media2Face项目的工作原理涉及几个关键技术和步骤，使其能够从语音合成出具有丰富表情和情感的3D面部动画。下面是该项目的主要工作流程：1. 通用神经参数化面部资产（GNPFA）：首先，研究团队创建了一个特殊的工具（叫做GNPFA），它就像一个大型的面部表情数据库。无论你想要什么样的表情，这个工具都能帮你找到，并且还能确保每个人的面部动画都独一无二，不会和别人混淆。这个过程实现了表情和身份的解耦，即能够在不同的身份之间转换相同的表情。然后，他们用这个工具处理了很多视频，从中提取出了高质量的表情和头部动作。这样就创建了一个巨大的数据集，里面包含了各种各样的面部动画和对应的情感、风格标签。2. 多模态引导的动画生成：Media2Face采用一个扩散模型在GNPFA的潜在空间中进行动画生成，这个模型能够接受来自音频、文本和图像的多模态引导。模型将音频特征和CLIP潜在代码作为条件，与表情潜在代码序列的噪声版本以及头部运动代码（即头部姿势）一起去噪。条件被随机掩蔽，并通过与噪声头部运动代码的交叉注意力进行处理。3. 表情和头部姿势生成：利用GNPFA从大量视频中提取高质量的表情和准确的头部姿势。这呈现了 M2F-D 数据集，这是一个大型、多样化和扫描级别的共同语音3D面部动画数据集，具有注释良好的情感和风格标签。4.表情和风格微调：通过表情编码器提取关键帧表情潜在代码，并通过CLIP提供每帧的风格提示，如“快乐”或“悲伤”，用户可以调整动画的强度和控制范围。通过以上这些技术步骤，Media2Face能够生成与语音同步的、表现力丰富的3D面部动画，支持复杂的情感表达和风格变化，为创建虚拟角色和增强AI数字人的交互体验提供了强大工具，大量实验表明，Media2Face不仅在面部动画合成中实现了高保真度，而且拓宽了3D面部动画的表现力和风格适应性。

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。