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全网首发,今天一条视频教会你获取 token 的 四种渠道,搞定中转站上游。 第一种, azure open ai, 作为目前大陆获取 open ai token 的 主要合规渠道, 虽然目前已经不再是获取 open ai 模型的唯一云渠道,但阿塞尔在大陆的特殊地位不变。微软也明确强调,在大陆提供的 hr open ai 服务没有变化,获取的一线货源稳定性与合规性极强,持有大量企业级合规认证。 第二种, safar ipi, 手动搭建,借助 safar ipi 等开源工具,将自己的网页订阅额度转换为 ipi。 如果账号很多,甚至可以调用 safar ipi 的 管理 ipi 编辑脚本,实现批量自动导入。但是这种方式只适合个人学习与技术探索。 第三种,逆向。这种方式极不推荐偷看,有效期非常短,只适用于私人且低频非重要的技术测试。逆向是验证想法的快速途径,但需自行承担风险。第四种,薅羊毛。 利用海外企业的免费试用额度或建立大量耗时赋用分发羊毛党滥用免费额度,且有巨大的时间沉没成本。 最后获取 token 推荐大家还是选择官方云厂商的直联或者 ai api 聚合平台,用激进官方的稳定性换来极低的价格。最后,祝大家创造力不断,用 ai 探索出更多惊喜!

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如果你的 deepsea 出现这种情况或者直接被禁言,你只需要接入 api 就 能完美解决这个问题。首先打开夸克,直接搜索 deepsea, 这里第一个就是官网,直接选择这个 api, 然后登录一下, 然后点这个点这个,然后点自定义输个小点的数字有余额了以后点击左上角,然后点这个,随便取个名字,然后复制一下密钥。 ios 可以 从应用商店搜一下 killivow, 直接下。安卓可以用瑞克哈布或者用我传的 kalivow。 打开 kalivow, 点我圈的地方找到 deepseek, 点击启用粘贴刚刚复制的密钥,点击模型,点击获取,两个都勾选一下,一直返回到聊天界面, 选择模型,选择 deepsea, 选个便宜点的 flinch 模型,这种就是成功了。官方 a p r 一定要注意 token, 你 聊得越多, token 越大就越贵,所以大量 token 的 输入建议还是用暗刺的模型。

谷歌的欧米尼视频生成模型上线了,我们可以在这个 flow 平台上进行体验,同时 flow 平台也上线了很多的视频和图片编辑小工具, 那么本期视频我就给大家测试体验一下欧米尼模型还有这些小工具。首先我进行测试的时候,模型只开放了 fresh 模型, 目前最高能生成七二零 p 十秒的视频,每个视频消耗三十个点数, umi pro 会员一共有一千个 ai 点数,而且我在使用的时候,它的首帧参考功能还没有上线,所以我就简单测试了几个纹身视频的例子, i will send you back to the dark abyss。 好,提示词所要求的东西都有,但是动作,电影质感还有音效都差很多,可以看一下 c 带是二点零的, 而且在 flow 这个平台,我们可以在下面这里输入提示词,直接对视频进行二次编辑。比如我直接输入一条金枪鱼跳上船,我们来看一下效果, i will send you back to the dark abyss。 他 这添加的内容太生硬了,几乎是不可用的。当然有可能他是 fresh 模型的原因。我们再多看几个例子, 这条视频的话,飞机驾驶是还不错,女主的紧张感和节奏也还行,但最后飞机仪表盘反向了,而且多了一个人。下一个我们试一下著名 ip 加想象力 why won't this stupid code work? 暂停一下,这里电脑里表现的内容太棒了,连代码的说尽都像那么回事。 i refuse to do this? 直接切镜头换风格 anymore why won't 他 这条真人路飞生成的其实挺棒的,这是就中间莫名其妙多出来一个动漫风格的镜头,下一个是变形金刚的镜头, 这个表现就太差了,别说跟 c 站十二点零比了,连快乐马都比不过。 下面是一个著名 ip 加动漫风格, anya will defeat all the villains, 这个表现其实还算可以了,介于 first 和 cds 二点零完全体之间, 下一个是香港电影。如果记忆是一个管头,我希望他永远不回国。起 这个案例就表现的很差了,无论是中文音还是镜头都不符合要求。如果记忆是一个罐头,我希望它永远不会过期。来一个九比十六的变身镜头, 那就再来一次, 感觉能比快乐马好上一些,但是这种动作和特效还是 c 大 师您的拿手好, 再试一下科幻镜头, 这个表现太拉胯了,完全没有电影质感,比快乐马都差远。 总结一下就是 omni, 它的表现肯定是不如 cds 二点零的,但它毕竟还是 flash 模型,不知道它有没有正式版,如果有正式版还是未来可期的。它还有一个优点就是足够的便宜,性价比还是很高的,目前生产速度也快,而且目前还 现那些著名的 ip。 今天除了欧莫尼这个更新之外, pro 这个平台还上线了巨多的图像编辑和视频编辑小工具, 我也帮大家测试了一下,总结一下就是很鸡肋,就是看起来很厉害,实际上就是一些常见的开源项目整合而成的图像和视频编辑工具, 比如说编辑文字动画的呀,还有说像什么手绘转图片,从各个仕图和角度去查看原始的图片,这个就是千问的技术吧,我记得还有什么视频跟随音乐动起来,这样的就适合整活。 还有一个是上传三 d 模型,然后再转化为二 d 平面图片, 它的视频小工具还有一个印象比较深刻的是一个抽帧加抠图加重叠的技术, 其他的图像小工具的话,要不然就见太多了,要不然就完全没什么意义。总结一下的话就是 omni 未来可期,图像工具的话作用不大。 那么以上就是 jimmy 在 本次 flow 上的更新的测试结果了,我个人是比较失望的。好,如果本期视频对你有帮助的话,麻烦帮我点个赞。


笔画完全跟随动作,写出来的公式也完全正确。谷歌全新 ai 视频引擎金布莱奥米首爆视频版香蕉来了!谷歌这次是瞄准了 siri 下架窗口搬上来的新品。 那么面对一代视频强者,七代是二点零,又有怎样的表现呢?两分钟带你了解这个即将上线的全新 ai。 首先,奥米到底是什么模型?在哪用? 目前它正处于大规模推送或内测阶段。如果你是 g m 两高级定员用户,可能会看到推荐使用选项,这是别向大众发布,应该在五月的谷歌 i o 大 会后就能看到了。为什么要叫它视频版香蕉?因为它继承了当年 nano banana 那 种即插即用,极度精准理解人话的特质。以前出片结果还是抽盲盒,全看概率。 在奥尼,标志着 ai 视频进入了逻辑生产时代,他不再是单纯的在模拟像素,而是在模拟这个世界的运行逻辑。大家最近可能在网上刷到了谷歌爆出的几个演示视频,教授在黑板上写公式和吃意面喝奶油汤。这一段视频展示了奥尼最核心的两个能力,极致的致富精准度和动作逻辑。跟随兄弟们,你们细品 视频里那个老教授在黑板上飞速书写粉笔碎屑、手部关节的自然扭动,甚至写字时的力度感都极其真实。但最让我感到头皮发麻的是,那个公式本身,它是完全正确的。 这种逻辑一致性目前在整个 ai 视频圈是非常领先的。它证明了奥秘不只是在画画,他真的看懂了这段公式。所以,如果你问我,他能带来什么表现?他能让 ai 教学课件复杂的科技演示,精准的产品说明视频从不可能变成一键生成, 但是它并非完美。当设计那种超大幅度极高爆发力的物理动作时,它的表现力确实没有另外两家对手那么激进。 或许你想知道它和苏拉二现在是二点零上比到底谁更强?首先是 opalion 的 苏拉二,它的强项在于它的物理引擎画面冲击力依然是很强悍的,但现在关闭了使用,无论是网页应用还是 a p i 都没法调用了。 然后字节的吸氮是二点零。他最强的地方在于他的饮用系统和角色一致性。你给他一张照片,他能保证在深层的视频里人脸几乎不崩,这对于短视频博主和短剧团队来说是非常棒的。在动作的表现上来说,我们也有目共睹,虽然还没有正式发布调用价格,但目前测试段效果非常恐怖。 正式价格让我们拭目以待吧。以前我们或许觉得 ai 视频就是图个娱乐,但 jamie 阿莫里告诉我们, ai 已经可以处理极其严肃的内容了。虽然他在动作爆发力上还有提升空间,但这种极致的准确性,这是目前专业创作者最缺的东西。那么问题来了,面对这个不仅会拍片,还会算微积分的视频相交,你会用它来做什么呢?

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哈喽,早上好,现在是早上的七点,其实我五点钟就起来了,因为今天欧迷你上线,我就想看一下我的账号能不能有幸的去使用上它。在拍这个视频之前我已经嗯简单的探索了一下了, 所以现在的话呢,可以给大家拍一个视频。首先我准备了一段大概十五秒的一个脚本,脚本里面是包含了创意,然后就设计元素,因为早上试的时候呢啊,放了一个真人参考图上去是不过审的,那么我就把这个形象人物形象的 这些描啊特征我都用文字去让 ai 给我描述出来了。我试过有大概两个渠道是可以用上欧迷你的,详细的话我就视频里面不能讲了,你们自己看就好了。然后,呃,然后的话选择十秒,竖屏参数都是一样,然后把这个内容放上去,我们点开始 一次就呃生成两个哈,这一边是 c 档是二点零的,同样的 c 档是二点零,我们选十五秒,这边可以选十五秒哈,哦, ok, 呃,然后欧米尼这边的效果已经出来了,我们看一下哈,唤醒你的不该是喧嚣,而是对深度的渴望,掌管你的种熟时区 deep moment 咖啡。 然后这一次,呃,点进去之后呢,是要有一个像进度条的一样的东西,就是我可以随意拖动,随意拖动到每一帧的一个地方,然后刚刚我尝试一下这个,这个挺有趣的,就是我拖动到男主角的这个地方,然后跟他说把男主角的衣服改成黄色,其他 五遍,然后直接发送给他。这个就有点像我们在啊制作制图的时候啊,对话框的一个形式,告诉他我在哪里修改修改什么地方,然后就跟我昨天发的一个前三是很相似的,哎,你看他就把这个男主角的衣服改成黄色了。这时候我们回去看一看, c 档是二点零的,还在排队。好,现在 c 档是二点零的效果也出来了,我们看一下哈。 唤醒你的不该是喧嚣,而是对深度的渴望,掌管你的专属时区, deep moment 咖啡, 专注每一滴。然后两个模型对比下来的话, c 档子二点零的运镜还是比较优秀的。然后欧米尼的话呢,它就是中规中矩的一个感觉,在实际应用上面的话呢,它的效果也已经不错了。 呃,今天演示的这个还相对比较简单的,动作幅度小,场景简单。呃,那么在后面的话,还会在实际应用上面去看一下动作幅度大,场景切换的比较丰富的情况下,它的一个表现是怎么样。 讲的再好,实际应用上面的体验感是非常重要的。那么在后面的一个广告片的时候,我也会融入到,如果使用 omini 的 话,它的效果会是怎么样?那么我们下期见啦,拜拜。

这一次咱们来聊一聊我们程序当中常见的 api request。 好, 那之前呢,我们的程序可以读取这些文件当中的内容,作为它操作的数据, 实际上呢,我们将要了解的这个 api, 它也是为我们的程序提供数据的。好,这是它的一个用处。呃,那这三个字母呢?实际上是 application, programming、 interface 这三个单词的缩写,那么前两个单词呢?就是应用程序,第三个单词 interface 是 接口的意思。 接口,那就肯定是说把两端连接一起,所以呢,实际上说我们使用数据是一个程序,那么提供数据的这个 api, 实际上它就是另外一个程序啊, 所以呢,在这啊,所谓 api 接口,它就是另外一个程序,这个是一个整体啊。好,那在这呢,我还要再介绍一个术语,那就是我们的程序向 api 接口,也就是向另外一个程序 去要数据,这个动作被称之为请求,然后 a p i 接口这另一个程序把数据返回给。呃,我们的这个程序这个动作叫做响应啊,两个单词分别是 request, response。 啊, 那到目前为止这些呢,都是知识点啊,那我们再继续。呃,那它什么样的一个形式呢?我们现在看到,那它就是一个网址的这样一个形式,那其中前边这部分我们把它称之为域名,实际上它代表着某一个网站的服务器, 你说我这个 api 接口向哪一个网站服务器去请求啊?哎,就是前边这段内容,那我们刚才还说另外一个程序,现在我怎么又跳到说网站服务器呢? 实际上我们所谓的另外一个程序是给其他程序,给其他浏览器提供数据的,所以呢,就是给其他程序 提供数据,这个就作为一个服务,所以我们把这个程序叫做服务器,而且通常情况下我们是以一个网站的形式,所以我们把这个所谓 api 接口啊,另外这一个程序称之为服务器,或者说网站服务器啊,好,可能会有一些细微的差别,暂时我们这样去理解没有问题。 那剩下的部分呢?这一部分看似呢,其实有规律,比如说问号,比如说这个按的符,但是呢,这一部分其实是完全由我们服务器端的这个程序,也就是 api 接口程序它去自定义的,那我们在这可能是 y y y, 那 比如说呢,我可能会写一个 user 哎,表示我 可以给你返回呃用户相关的数据,那比如说你可以是 course, 那 我给你返回课程相关的数据啊。问号后边呢?比如说我现在写的是 sex 等于一,然后 and age 等于十八,那可能是说我想查询,或者说我想获取性别是呃男的年龄是十八的这个信息。 但实际上呢,具体的这个接口肯定有具体的一个规范啊,他会有一个接口文档,我们使用接口的话,那肯定是要呃去阅读这个接口文档的啊,然后我们才能根据那个文档的要求去填写这些请求的参数啊。所以在这呢,我们就没有必要去纠结他 来过来,那为了去了解这个 a p i 接口儿,我们在这儿呢,不自己去写啊,我们以这个 github a p i 来去认识 api 接口儿啊。好,那在这儿呢,我们首先要说一下什么是 github? 呃,实际上我们在实际工作中有很多的代码开发者会将自己的这个代码以代码仓库的形式保存到 github 这个网站啊,也就是说它是一个网站,然后很多程序员把自己的代码存储到这个网站上边去存储的一个单位,比如说他写两个项目,那就是两个代码仓库, 那这个代码仓库呢?叫 repository 啊,这么一个单词啊。好,那最好也能够记住,记不住也没关系啊,来,那我们再继续。实际上那你比如说,呃,我们的代码放到这个 github 上边去啊?那为什么要放这个上边去啊?因为,呃,方便我们 这个部署啊,就是放到这个服务器上去运行,这个我不去细说。然后呢,实际上我们如果它这个代码仓库被设置为公有公开的,那就是别人可以看到, 那我们可以看到什么信息呢?比如说他这个代码仓库的名称,以及他这个代码仓库里边保存的这个项目代码主要是干什么的?哎,这个描述信息。然后呢?这个仓库是谁创建的?所有者是谁啊?这个这个代码是属于谁的?然后以及我们要想看这个代码仓库,我们得通过一个浏览器的地址,那这个地址 啊又是什么?以及说那他存储的这个代码是用 python 写的还是用 java 写的啊?或者用 go 写的啊?这个我们也可以看到他的这个编程语言, 以及说呢,当他公开他的代码的时候,因为,呃所有人都能看到,那如果说觉得他写的这个代码对我有用啊,对其他人有用,那我表示赞赏,所以我就可以给他一个小星星啊,我在这加了一个 s 啊,那如果说这个仓库 它具有很多 star, 那 就是说有很多人来对它表示支持啊,给它一朵小红花的那种感觉啊,只不过在这是给它一个小星星,那就代表这个代码仓库很优秀。 哈,是这么个意思啊,好,那回来我们简单说了一下这个 github, 那 么,呃,我们要以 github 它提供的这个 api 接口,我们来去做练习,那我们现在看到的这一长串的 u r l 或者说这个网址,这个就是 a p i 啊,好,那在这呢,呃,我不打算给大家去细解释这个东西啊,因为等我们以后自己去写的时候,呃,才更好地去理解它。就是在这,我们没有必要去呃,刻意的去记它。 好,过来,那刚才那个地址呢,我们可以把它复制一下,直接放到浏览器地址栏这一回车。哎,那我们就可以拿到啊,一些数据信息,那我们现在看到的大部分的这个 json 格式的这个信息就都是 github 这个 api 给我返回的数据啊,一大堆啊。好,那我们继续。刚才呢,我们只是手动地在浏览器地址那直接把这个 api 直接放在那,回车啊,我们就得到数据了。那实际上呢,我们大多数情况下是通过代码的形式使用这个 api 接口啊,或者说向 api 接口发出请求的啊。 好,那接下来呢,我们就演示这个代码的形式啊,要使用代码去请求,我们必须安装这个 requests 模块,注意是 request 后边再加一个 s 啊,这是我们这个 python 一个模块。好,那安装它的命令是 pip install requests, 这样呢就安装成了, 待安装成之后呢,呃,我们就可以接着来写我们的代码了啊,那在这呢,我们首先创建一个文件,它就叫 python 下划线 repost r e p u s 那 没有写全啊,就是刚才那个 repository, 呃,那么一个单词仓库的意思,好,文件名是它,然后呢,我们就直接导入这个 requests 模块儿啊,这个单词它本身就是请求的意思嘛,那我们要想获取数据,当然是要请求啦啊,那接着 我们在这呢写了一个 url 地址,其实就是 a p i 这个接口请求地址,因为它太长了啊,所以在这呢先写第一行,然后第二行呢用加,等于把两个长的字母串拼到一起了啊,是这个意思 啊,如果说你英文比较好的话,我们可以看一下,就是 h t t b s 然后 a p i 点 github 点 com, 然后呢,这部分是域名,后边 search 表示我要查询。然后呢,再后边单词 repository, 那就是仓库,还是一个复数形式啊,然后第二行的这个问号 q q, 一 般来说代表的是 query 啊,是查询的意思,然后等号 language 是 语言啊,再冒号 python, 那 就意思是说我要查询这个 github 上边的仓库,并且仓库里边的这个程序代码是由 python 语言编写的,这就是查询条件了。 加号 sort s o r t 是 排序的意思,冒号 stars, 那 就是按照这个星星数来排序啊,再写一个加号 stars, 冒号大于一万,那就是说这个仓库啊,我要找的是, 呃,首先是 python 语言的呃,代码仓库,并且呢按这个 star 数来排序啊,而且我要找所有 star 数 大于一万的啊,要不然的话,这这个代码仓库会特别多啊,可能会上百万个仓库,而呃,这个它的 star 数大于一万的,这个就少很多了啊,总之呢,这就是一个网址,我们这样去理解它啊。好, 那接下来,哎,我们要写这么一个信息,从数据类型上来说,它是一个字典啊,就是 dick 啊,或者呃 dictionary 啊, 呃,也就是说它是有键值座的,我特意指在这个冒号这个位置啊,那它的 key, 它的键是 accept, 不 管它什么意思啊,虽然它是什么接受的意思。后边呢,是说明啊,它要接收什么样类型的这个数据,我们也不管它啊,就 大致好像它意思是说啊,我要接收版本第三个版本的 jason 格式的这个数据啊,我们就这样去理解就行了啊,总之这是一个字典,实际上它是一个附加信息 headers 啊。好,那接下来这行代码比较关键,我们可以看到 request 点儿 get 啊,那么我们就通过这个 request 这个模块调用它的 get 方法。呃,为什么是 get 呢?其实 get 不 就是获取的意思吗?啊,所以在这是 get, 当然,呃,如果说随着我们深入学习, 也会有其他的这个动词啊,比如说 post, 比如说呃 put, 比如说 delete 啊, page 一 些啊,呃,当然我们在这儿呢,主要的呃,还是 get 和 post 的 比较多。在这儿我们就先认识这个点儿 get 这个方法啊,好,那就是说我用这个模块的 get 方法, 尝试去请求数据,获取数据,向哪儿去请求?把 url 地址作为第一个参数放在这儿了,那这个 url 参数呢?其实呢,说明了说我要向 github 那 个网站去请求数据,然后有一些请求的条件也在这个里边儿啊。这个, 呃,代码的语言是 python, 而且按照它的这个星星数去排序,要求星星数必须大于一万。哎,这个条件也有了啊,但是呢,后边第二个参数 hash 啊,叫请求的头部信息,其实呢就是一些附加的信息,那这个附加信息呢?就是跟这个,呃, api 接口,或者说这个服务器说,呃,我告诉你前面,我告诉你我要什么样的数据,然后呢?在这我还要补充说明,哎,你给我返回的这个数据啊,应该是 jason 格式啊,我才能够处理 好啊,那这个呢,就是一个完整的一个请求了,然后这这个 r 就是 请求之后返回的这个结果,它是响应对象, 首先它是一个对象啊,响应这个单词,那对应的是有请求才有响应嘛?请求 request, 响应 response, 这个是响应,就是我们拿到服务器给我们返回的这个信息了,这个数据了,它本身是一个对象啊。 好,那对象呢?它有一个属性,我们可以打印一下,叫状态码啊,我在这写的是 r 点 status 下划线 code, 这个叫响应状态码,通常情况下就是二百,二百就意味着我请求成功了。哎,我们就这样去理解它啊。 好,呃,那我们先不去看,然后接着往下走,我们说 r 是 一个对象,然后呢? r 啊,它有还有一个属性是 txt, 这个 txt 是 我们真正的想要查询的,想要获取的那个数据。哎,在这个里边,它是一个 jason 字母串,哎,它是 jason 格式,它是字母串,那么我们等号右边调用 r 点 jason, 这个方法是把这个 jason 字母串 转化成字典的形式啊,我们转化成字典的形式等号。左边 response 就是 响应的意思啊,下划线 ticked 啊,表明它是一个字典啊。 好,那我们再继续,我们把真正想要的那个信息拿到了,它是一个字典了啊,好,那在这儿呢。哎,我们先打印一下这个字典,那我们打印看它的结构上来说都有哪些 key。 哎,所以在这儿呢,呃,通过这个 response 下划线 ticked, 点 keys 啊,来获取它。这个键,我们打印一下。好,那在这呢,我们执行这个文件。前边呢,我们打印了一个响应状态码,我说了,一般情况下就是二百啊,二百就表示成功。那如果是四零四 啊,就说明你那个 url 地址写错了,就没找到啊。四零四是没找到的意思,多数情况下是因为你那个 a p i 地址写错了啊。好,那接着我们刚才打这个,说这个字典里边所有的 key, 第一层只有三个,第一个是 total count 啊, total 总数, count 的是计数。哎,总之呢,就是总数的意思啊。好,后边这个单词,呃,其实我们不知道也没有关系啊。这几个单词不知道没有关系,因为不同的接口肯定返回不同的数据啊,这个没必要去记死,只是说这个接口。哦,有这么一个 key, 那 当然,这个 key 呢?呃,前边 i n 是 取反的意思啊,就是反过来不怎么着,然后 complete 是 完成,那么 in complete 是 没有完成 啊,后边这个 results 是 结果的意思,那意思就是说我这个这次请求这个结果,呃,完没完是不是全部的这个结果啊?因为比如说你请求的多,他可能是分次给你的。 好,好,然后第三个 items。 好, 一般来说我们写接口的时候, item 就是 某一项啊,项目,那它加个 s 肯定就意思是说它里边还有一大坨数据,它本身还是一个列表啊,这个是我们真正要获取数据的,所有的核心的都在这个 items 在 这儿了。 啊,那这三项呢?哎,我们可以打印一下啊,比如说,那我再接着在这我直接打印了一个总的仓库数,那我用这个字典访问字典的那个 key 是 方括号里边,呃,用它这个字母串什么 total 下划线 count, 哎,我们就可以得到一个总的仓库数,然后呢,是否是全部啊?那 它如果是处的话,应该是不是全部啊?那不是全部在这呢?给它 not 一下,取个反啊,这个呢? 哎,怎,怎怎么解释呢?举个反就是意思。这个,呃,本来是,是不是不全呀?这么个意思,然后加个 not 呢?就是不是 全的呀?哈哈,有点绕啊,但是这个没关系,也不是太重要。好,总之呢,他反映一下,就说,那你这次查询结果是不是完整的,是不是全部的 这么这么一个真的不重要啊。好,然后再接下来。因为我刚才说了,呃,我们这个响应字典里边,它核心的数据在 items 这,如果我直接打印它的话,数据特别多,所以在这我们只是简单的看一下它到底有多少个,哎,所以呢,我用 l、 e、 n 这个函数把它包裹起来,就求一下它的长度啊。 好,那再继续我们看一下,那在这呢,我们打印出来,哎,根据这个字典的这个键,这个 key 我 们得到啊,总仓库数九百一十三个, 符合条件的啊,那这回是返回了全部的这个内容吗?啊?处啊,全部啊啊,但是呢我们 atms 这,呃有有多少个啊?实际上呢是这个三十个。好在这这个说实话我解释不好这个啊,按理说它处的话应该是九百一十三啊,它这个数据逻辑怎么去理解它? 呃,我没太搞懂,但是呢这个不重要,就是我们就主要知道说啊,接口是一个 url 地址,然后呢我们可以拿到它返回的这个数据啊,因为我写的接口怎么规定这个数据,别人写的接口怎么规定的数据?这个我们没有必要说每一个都去去 死到这个东西啊,我们知道感性上说接口是这么个意思,他给我返回数据,我通过这个 key 拿到相应的数据啊,就可以了。 好,然后呢我们再继续再继续呢,我们看看每一项啊,你刚才不是说有三十项吗?我把每一项拿出来看一下怎么去拿的。哎,你注意啊,我在这还是用这个响应字典 response 下划线摹制,然后呢返回号 items, 因为它有一个 key, 本身 items 就是 一个列表,它里边存了好多个仓库的信息,所以因为它是一个列表,那我在这加一个返回号零,就是拿第一个元素 啊,第一个仓库的信息,然后呢就给我们这个 response r e p u s 下回键 add 啊啊,一个简写形式,那我看一下每一个仓库它有有多少个 key 啊,有多少项啊,所以我在这呢, 呃,用 l e n 再看一下啊,那在这呢,我们可以看到哦,每个仓库有八十二个 key 啊,记记信息项啊信息项,那比如说这个仓库的名称,这个仓库的描述,仓库的所有者,创建时间,修改时间等等等等啊,有八十二个 key 啊,是,是这个样子啊,当然我们肯定,呃,不是说全要它,那我们对哪些感兴趣我们就要哪些呗。啊,那在这我们简单说一下,比如说它这个里边有仓库的名称,用的是啊 r e p u s 这个单个库的啊字典啊,然后方括号内幕,那就拿到了这个名称, 然后呢,我们还可以通过这个 owner, 那 这个 owner 呢?是所有者的意思,但是这个所有者肯定还是一个,呃,一个字典的一个姓氏啊,一个这个 owner, 比如说他的头像啊,他的登录名称啊,啊,他的邮箱啊等等等等,所以在这儿呢, owner 下边再加一个方括号, owner 本身就是一个字典,然后它的 log in 啊,这儿呢是它登录的那个账号名称哎,是是这么个意思啊,好,然后这个仓库有多少人给了小星星啊,是这个 key 啊,这个这个键, 这个呢,我是完全从书上摘抄下来的啊。呃,那这个这个单词我不会念,前面是 s t a r 星星的意思哈,后边 com 的是统计,但是加了一个 g a z e r s 我 就不知道了哈,总之它表示的是啊,这个仓库有多少人给了小星星, 然后接下来我要想看这个仓库,你得给我一个 url 地址啊,一个网址啊,好,那就在这个单个库字典里边啊,它那个 key 是 html 下划线 url 啊,这样呢,就拿到这个仓库的地址 啊,然后呢,这个仓库什么时候创建的,也是在这个字典里边啊?我们现在所有看到这都是一个单个库的信息,就是一个字典啊,好, 然后它这个字典里边的 key created, 下划线 at 啊,那就是创建时间啊,这个呢,其实我们看多了,这些单词应该是能够记记下来啊,然后这个呢? update 啊,下划线 at, 呃,这个是更新时间,你说我不知道啊,我没记下来,那是因为你才学多长时间啊, 对吧?你后边儿写项目的时候就这些单词就太常见了啊。呃,一些描述信息叫 description 啊, 好,也是这个字典里边了,那我们呢,可以打印看一下。哎,我们看啊,那从这到这啊,它的名称叫 public a b s 所有者啊,那它这个账号也叫 public a b s 啊,然后它的星星数, 呃,四十三万星星数,也就是说有四十三万,个人觉得它这个项目不错哈,给他点了星星啊,相当于给他点了赞,然后仓库地址,你看仓库地址就是一个。 呃,网址嘛,对吧?好,然后创建时间,更新时间,描述信息,哎,这一堆内容啊,好,那回来,实际上呢?呃,这是一个库的信息,那么如果说我们想把这个接口的数据,刚才不是查看它有三十个库呢吗?符合条件呢?哎,那我们可以 foring 去便利一下啊, 那 foring 的 时候我们是用这个 response 下回键 tick, 这是响应的信息字典,然后所有的信息在 items 里边儿啊,那每一个 就是一个这个单个?这个库代码库的字典叫 r e p u s 啊,简写啊,实际就是 repository 啊, 下划线 dick 啊,就是这个,然后下边我再逐个的去打印这个库的信息就可以了。好的,这个打印的结果我就没有给大家去准备啊,这个和无非是把刚才那第一个仓库的信息,然后其他的信息,这不就是一个模板的形式吗?就都显示一下,所以这个就没有必要去看了。 来,这个是我们通过 github api 接口,然后看了一下它返回的数据是什么样子的啊,可以拿到这些信息, 然后我们来第二个文件,我们第二个文件,呃,就是在原文呃,复制一下,然后呢改一下名字,后边加了一个 with you v i s u a l 啊,这这么一个文件啊,这个文件里边我们要拿到数据再给它画个图来,那前边呢?这两行首先导入 requests 模块,然后我们还导入了 plu 点儿 express 这么一个子模块儿啊,把它重命名为起个别名儿 p x, 我 们准备要画画儿哈。好,那接下来还是刚才那个 a b i 地址, a b i 请求地址啊,啊, 然后呢?这个还是一样的附加信息,头部信息啊, headers 啊,头部信息,然后呢,我们一样的是 requests 点 get, 我 要去获取数据哦,然后传的参数 url, 我 向哪儿去请求数据以及查询条件是什么,然后 headers 里边儿是一些附加信息, 在这儿我们只是有了这个附加信息,只是说要求你给我返回什么格式的,实际上,呃,还有一些时候,我们这个 header 里边会加一个叫做呃 令牌的东西啊,就是你有这个令牌你才能够请求数据,我才给你数据,你没有令牌,对不起,我不给你数据啊,还会,那也是常常见的信息啊。好,那紧接着呢,我们得到了这个 r r 响应对象,响应对象,把响应对象调用一下 json, 把真正的数据转化为我们 python 当中的字典形式 啊,然后再继续,这个时候呢,我们拿到了整体的数据,我们应该整理数据才画画啊,所以整理数据我们在这准备了啊,三个空格列表,第一个啊, r e p u s, 也就是 代码仓库的,这后边写的是 links 啊,实际是要保存这个仓库的名称,只不过我希望这个名称呢,能够一点击这个名称进行一个跳转,所以同时它又是一个超链接的形式啊,所以我们在这是给它起的名字叫 links 啊,这是第一个啊,主,其实里边保存的主要保存的是仓库的名称。 然后第二个,我们要收集的信息是这个仓库的星星数啊,都有多少人点赞了?第三个,呃,我们要收集一个信息,就是当我们画这个图,鼠标移上去的时候,一些提示信息,哎,我们就要这三类信息啊,所以是三个列表,然后我们就逐个地去便利响应字典里边的这个 items 啊。然后呢,那就是在这儿 e p o s 下行键,这个是每个仓库啊, 然后我们每个仓库是一个字典,把每个仓库里边的 name 拿出来,把每个仓库里边的呃 url 地址、网址拿出来。好,这两个拿出来干嘛?第三行代码用上边这两个数据啊, 你看在这啊,我用了它的名称,用了它的 url 地址,把它拼接成了一个特殊的这么一个字母串,以 小于号 a 开始啊,后边以 a 大 于号结束。这个实际上叫 html 代码啊,就是网页代码呃,它在网页上显示出来就是一个超链接形式,我们看到的那个名字是 r 下划线 name, 当我们点击这个名字的时候,会跳转到 r 下划线 u r l 这个地址去啊,这是它大体的意思啊。当然,这样拼接成一个字母串之后,我们由 r 下划线 link 来保存啊,就保存了这么一个特殊的字母串啊,然后接下来把这个仓库当中的星星数啊拿到, 再接下来把仓库当中的这个所有者的名称拿到,接下来这两个信息,我也给它拼接成一个特殊的字母串, 一个字母串 r 下划线 o owner 就是 这个仓库的所有者。然后后边这个监控号 b r 斜线大于号,这个实际上是网页里边的回车换行啊,出现这个标记啊,那它前后的内容会出现在两行,所以前边 owner 是 在一行, 然后后边那个 r e s r 下划线呃, description d e s c 在 列第二行啊,是这么个意思啊啊,总之呢,它呢就是拼接成这 r 下划线 harv 啊, 实际上上边儿这七行代码儿,我们主要的是要这三行啊,其他那两行是为了拼接成它的啊,更准确地说,我们就要拼接出这三个变量来,第一个是 link, r 下角线 link 里边儿包含着它的名称以及它的地址。第二个它的 stars, 它的星星数。第三个 r 下角线 hover, 那 就是鼠标放到这个图形上边的时候,它显示了这个信息,然后我们把这三个变量保存到或者说 append 追加到这三个列表里边去,那我们其实后边我们画图肯定是也以这三个列表为基础啊。好, 那画图呢?我们在这呢,首先,哎,先,呃,想这么一个标题啊, github 上边 star 数最多的 python 项目啊,因为我们查询条件里边 api 那 个地址里边有查询条件,我查的就是, 呃, python 项目,而且让它按这个 star 数排序了啊。接下来那横坐标,纵坐标 x 轴,外轴那个标签显示的文字分别是什么啊? x 轴是 repository, 那 就是准备显示一个一个的仓库名称 y 轴 stars, 那 就是说每一个仓库到底有多少个 star 啊? 那在这呢,我们用的是 p x 点 bar, 它的意思是说,呃,画那个条形图啊,或者说叫柱状图, 然后 x 轴 x 轴,我们在这儿给的是啊, r e p u s repose, 下回见 links, 我 说了 links, 本身它是一个超链接,它里边主要显示的内容是仓库的名称,也就是说在 x 轴会显示仓库的名称,但是呢,这个名称我可以用鼠标点击啊, 然后外轴,那它就是这个仓库的这个 star 数啊,到底有多少人点了赞啊,那这个外轴如果其实呢,就是它这个条形图的那个高度啊,你的这个点赞数高,你这条形条形图,这个条就高,是这么个意思。接下来是标题标签,然后这个 啊, hover 下角键 name 啊,等于 hover 下角键 text, 那 就是,呃,每一个条形我鼠标移上去的时候相应的提示信息,这个这个比较简单啊,好,再往下,再往下呢,这个我们整体来说一下啊,呃,这个呢,你知道能设置就可以了,也不需要记住, 我们现在很多代码不需要记住啊,你只需要知道有它,你想起来啊,这可以设置这个,可以设置那个,然后具体怎么代码问 ai 就 可以了啊,在这呢,那就是设置标题的字号, 设置 x 轴那个标签, y 轴那个标签的字号啊,这个代码就这个啊,然后下边呢,这个是设置,我们这个不是条形图吗?啊?或者说要柱状图,这个柱它的颜色是什么啊?第一个参数设设置颜色,第二个是设置这个柱的,呃,透明度 啊,我们之前可以用阿尔法,实际上它在这还有一个单词叫 o b a c i t y 啊,也是表示这个透明度的意思啊,零点六, 也就是说它也有点半透明的意思。最后一行那就是显示出来就可以了啊,那在这呢,我们执行一下,执行一下呢,就会打开浏览器看到这样的这个图了啊,我们可以看到 x 轴是每一个仓库的名称,然后呢,每一个仓库的星星数多,这个条就多啊, 以及我把树标放上去的时候会有相应的这个提示信息啊,那主要是这个作,呃,作者,然后这个描述信息,仓库数以及 star 数啊这些信息啊。好, 那接下来我们就小结一下,小结一下呢,那这节视频呢,我主要是说,首先明确 api 的 用处是什么?用处就是让我们的程序可以获取数据,处理数据。那紧接着呢,我们在这又说了术语两个,一个是请求,一个是响应,以及它们相应的这个单词 request report 啊, 然后再接着那这个 api 它的形式其实呢,就是一个网址的形式啊,我没有具体地去说,因为具体这个 api 的 形式,呃,我们后边有可能会去 学习框架什么的,自己去写这个 api 接口程序,那个时候再说啊。好,然后呢,紧接着我们又手动地去尝试一下,把这个 api 地址复制下来,扔到浏览器地址当中去,然后呢,浏览器也给我们显示出来它响应的这个数据。 不是所有的接口都可以啊,呃,因为,呃,有的接口是允许你 get, 有 的接口是允许你 post 的, 这个不一样,只能是说 get 的 时候可以。 然后,呃,我们又写了两个代码文件,第一个代码文件叫 python, 下行线 repost, 点 p y 在 这个文件当中,呃,我们是获取数据,然后打印了一下,看看这个数据里边到底有什么信息,主要就是了解这个它的接口返回数据的这个结构啊,它是这样一个嵌套结构啊, 当然我们核心的代码肯定是用 requests 这个模块点儿 get 啊,去请求得到的啊。然后呢,我们第二个代码文件叫 python request, 嗯,下划线 with you, 点儿 p y 这个文件里边儿呢,我们是获取数据,也是通过 requests 点儿 get 去获取的,然后整理出来我们想要的数据,把它画了一个图儿啊,这是我们干的事儿啊。好,除了以上的内容,然后在这儿呢,我还有一个补充啊。第七 就是我们的接口还存在一个请求权限和请求频率的问题啊,当然我们这个 github api 接口啊,我们这个练习没有,但大多数实际工作场景的 api 接口都存在这两个内容啊,请求权限和请求频率。 那请求权限,通常情况下是我们首先先登录啊,不管你以什么方式登录啊,你登录之后呢,会得到一个令牌,然后当你得到这个令牌之后,你需要向这个服务器的 api 接口请求的时候,你要带着这个令牌 啊,那服务器那个 api 接口一看,哎,你有这个令牌,令牌也是真的。好,那就把数据给你,是这么个意思啊,好,而且呢,呃,在这这个令牌通常也是 token 啊,这么一个单词,它和我们大模型里边说稍 token 那 个单词是一模一样的,就可以理解为这个 token 是 一个单词,两个意思啊。好,这个是请求权限上边,而我们实际会牵扯到一个令牌的问题啊,然后请求频率,那请求频率呢?通常情况下是说,嗯, 你不能说在一秒之内你,你请求了很多次,这样的服务器也忙,忙不过来啊,所以可能会要求你每个小时或每天最多请求多少次。会有这样的一个限制。你比如说我们现在呃,一些,呃, ai 大 模型的这个请求,尤其是免费的这 请求,他那也叫 api key 吗?那可能就会对你限制一下,比如说一个小时只能请求六十次啊,一天只能请求多少多少次啊, 当然还会有其他的这个限制啊。好,那主要来说请求的频率,请求的权限。好,以上就是我这节视频所分享的全部内容,因为透彻,所以简单,我是讲师井水。呃,这节视频完了呢,我们就已经把这本书的三百三十七页已经完成了。 如果说这个视频你有什么疑问啊,欢迎在评论区给我留言啊,当然我其中有一些表达,如果不准确,你也欢迎啊,可以在评论区留言,咱们讨论啊。那让我们下个视频再见。

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专买新模型三点五 flash 不 再只是简单的聊天模型,而是在往完整的 ai 系统方向引进,可以写代码,做网页小游戏,自动的查资料,汇总成报告一个概念,我们可以通过理解物理世界生成视频,我总结了八个 id, 还有各种给力的场景和用法,其实词和你有可能忽略到的新入口,我也都放进了视频出发。 首先是模型,按照我们以往的认知, flash 一 直是便宜轻量,够用就行,秀实力的呢,一般都是 pro, 但这次不一样了,在编程 agent、 工具调用这些干活的场景里,它不仅超过了上一代 pro, 速度还提升到了四倍。当然,这里说的是执行能力,不代表它就是那个聪明的。 但也正因为如此,一个趋势呢,就变得很明显了,速度加执行力正在超过单纯的智力。所以这次 flash 呢,直接被推上了默认的默型,那我们又该从哪里能够用到呢?还是我们的老朋友 a s 丢丢, 那在这里就能看到这次它更新的所有的模型,那你要是不去选它,然后直接来问它的话,它默认的呢,就是三点五 flash, 还有就是网页,它呢,每天也会有少量的额度。 nano 不, nano pro note, 酷狗 im 音乐生成 v 五,三点一呢,也更新成了 omni, 而这些联动呢,在网页里才 能玩得到。好,我们先来看一下它的思维怎么样,那我在这里问它一个问题,八米长的竹竿是否能通过高四米,宽三米的门? ok, 他这个速度确实是很快,那我们来看一下他的回答怎么样?说在二维几何条件下,不考虑竹竿的厚度是可以穿过这个门的,那他还在这里用钩股定律给我算了一下,说最后通关的办法呢,是利用三维空间 可以斜着划过去,考虑的方向还是挺全面的,不过这次更新影响比较大的呢,是卡哇斯网页 ui 生成,那这是一句简单的提示词,那我让他给我做一个闯关小游戏, ok, 那 他现在是已经出来了,那我们现在打开他,哎,这个画风倒是很贴切,这些按钮呢,也是在的,那我用键盘来控制他的方向, 哎,是可以的,那由此我们就可以发散思维来做网页科普。现在呢,他在这里是出了两个思考等级标准和扩展,在标准下,他的回答速度呢,会比较快一些,大多数的问题都是够用的, 如果需要处理长篇复杂的问题,那这个扩展他的推理步骤呢,会比较多一点,当然回答的相对来说会比较慢一些。那这次我们就用扩展功能来做一个汽车网站, 那在这里给出我的提示词,然后我们来看一下,这个配色很高级啊,算是保持了专门来前端一贯的审美水准,包括我再去滑动他,他呢也会有这种互动特效,还有这里的企业文化车型的一个展示, 他还不是一个空壳,哎,那我再进一步的去查看一下,哎,是不可以的了,不过用来做一个小小的 demo 草图的一个交互算是够用的了。 而且我发现最近 prompt 工程师这个词特别的火,那我呢,也做了一个科普的页面,来讲解 prompt 到底是怎么来影响结果的,还是一样的步骤,那给出我的简单提示词,那他现在是给了我一个可交互的网页了,那我在这里输入写一句夸人的话, 他回答的是你很优秀,那我在这边再给他一个带有身份情绪的题日词, ok。 哎,他给我的就是这样的一个回答, so, 跟我们归机朋友聊天的时候,题日词的信息呢,还是比较重要的,那除此之外,我们还可以换个场景来做教学知识互动,比如物理的电路图,那我先选好卡哇斯,给出我的题日词,那我们来试用一下 那这里的电路电阻,然后我还可以在这个地方来控制它的电压,那其他的位置呢?我也是可以在这里随意的去更改的,就很好的让我直观的感受到了。 那其次就是 db research, 他 不是更聪明了,而是会自己的去完成任务列。之前是你们一个问题,他回答一段内容,然后就结束了, 而现在我再给他一个调研的主题,那他一开始还是遵循他原本的一个优点,先让我们确认方向,然后我们 觉得 ok, 然后让他开始调查,你看他现在就会按照我们的话题方向开始去一个板块,一个板块去分析。而这些信息的出处点呢,也是给我逐个的展示出来了,整个来看的话,他会把总结的内容都融进来了, 你看公式表格这些我想要知道的那些点,那我也可以根据我想要了解的板块,在这里直接跳到对应的位置,包括他把那些网页的技能按钮也搬到了这里来,那根据这次调研出网页, 我信息图导出可用的文档都是很方便了,也省去我再把内容复制到文档里,然后再给他导一次了。 其实要说视觉方面冲击力比较大呢,就是专门的欧曼奈,号称可以任意形式输入视频方式输出图片文本,大家都见怪不怪了,那我这次用手机拍了一段遛狗的视频,然后我们发给他输入我的提示词,我们来看一下,他自动给我补了光影,调了色彩,那我再给他换几种风格,换个环境, 而且你有没有发现他这里的固定元素现在都是没有崩的,那我还可以在这里多轮的去进行编辑,每加上一条新的指令呢,他就会再继续上一条的指令,继续给我更改,这跟直接给剪辑式沟通有什么区别?那我再测试一下他的音频输入,我先上传我需要用的素材,然后让他按照这个音频的节奏给我生成画面。 哎,他给我回复暂时是不支持的,有点小翻车了。接下来就是理解物理世界能力,这也是欧姆莱重新定义的一点,我只给他我的提示词,让他大概去做一个中小学物理课堂历学演示的一个场景,他这个小球受重力自由的滚落,连续完成撞击 动能的这个传递,这种一系列的连锁反应也严格遵循了这种重力弹跳动能守恒的物理公式,就能够感受出来他是在理解世界的这个运行方式。那下次我们再去做教学案例的时候,就可以给他一个概念, 简短的一个话语,它就不只是给我生成了一个像视频的东西,而是运用它的知识把概念做成了讲解视频。 today, we'll explore acid base neutralization watch the color change as the base is added they react to form water and salt。 除了放在明面上的这种视频方式,我还发现了一个类似于分身功能的视频制作方法。通过几秒钟的个人视频,那他这个人物呢,就做好了,有点类似于骚扰的味了, 不过需要切换到规定的语言,你才能看到那个入口。那说到视频就绕不开 ai 造假了,所以他们也把三分 id 往前推了一步,就是 ai 内容隐形水印,是写进图像、视频、音频里的隐形记号,当然我们肉眼呢是看不到的,通过工具就可以判断出它到底是不是 ai 生成的。 除了类似的技术,在网页端呢,也更新了几个小亮点,那首先就是开启了个性化的功能,你给专卖提出要求,比如回答问题的时候要概括要点,回答内容过长的时候要给我分条列出,他呢就会根据你的规定来和你沟通。在回答专业的问题上就不再像聊天了,我也不用再去另外的自己总结一遍了。 了解过 i o 大 会的也能感受的到,谷歌这次想做的是一个智能的全家桶,那网页呢,也出了一个可以把其他工具关联进来的入口,你像邮件、硬盘、日历、文档,在各个方面来了解你,在工作中呢,也会给你更进一步。不过 统一事件深农还有一个就是个性化的开关,根据你和他的聊天越来越多,他呢就会了解你的喜好,记住你的习惯,模仿你的思考方式来服务于你。 当然这也是要通过我们和归机朋友长时间的磨合来达到一个效果。不过随着这次更新出来了一个记忆导入,这个有点难吧,这个怎么导入啊?人家连步骤都列出来了, 怎么来提取记忆在哪里进行一个输入?其次就是自动干活的能力,定时给你发送你设置好的那些问题,随时掌握你关注的各种事项。那在之前我们基本上只能在 ai 编程工具来实现,那现在我们可以打开定时操作, 新建一个,然后填好我的要求,然后时间给他规定好。看默认的话还是在桌面生态里边去展示。如果你连接了外部的生态,那有些任务呢,也可以输出到你的邮件里。整体看下来,这次根本就不是在更新某一个功能,他是把所有能力一点一点缩到一个地方一个入口。 所以问题不在于他多了什么能力,而在于他正在让我去别的地方,这件事情变得没有那么重要了。好了,喜欢这个内容的朋友,我们下次见。


本期给大家带来两个开源 tts 新秀,一个是小米开源的 amnes, 一个是面壁智能和清华大学联合开源的 vivo x cpm。 两个开源项目都支持跨语言克隆和声音设计,而且都达到了目前第一梯队的效果。 两个项目各有特点,秉持着我全都要的原则,我做了这个聚合整合包。整合包是用 windows 平台按 media 显卡内建了 web ui 使用界面和完善的 api 接口,方便直接使用和快速接入到你的项目当中。 顺便加了个小米米某在线白嫖的 tts 接口,本地配置不足用户的白嫖福音,实操效果我会放到视频,最后整合包解压即用。下面简单介绍下这两个模型。 amywise 基于宽三零点六 b 架构,支持六百多种语言,推理速度极快, 实测速率比可达到零点二,显存需求约四千兆。 vox cpm 基于 mini cpm, 四基座参数量为二 b, 推理速度相对前者较慢, 两者能力范围如图,特点差异,一句话概括, omniwise 语种,全面且快准狠。 vox cpm 支持带指令克隆,可玩性高。 整合包围两个模型写好了强健的 api 接口,可以方便调用,支持实时进度推送、异步、多线程任务队列、 rtf 指标和批量处理。 同时写好了 skill, 大家直接可以使用各大智能体直接调用启动 wifi, 这里提供了客楼声音设计和长文本配音功能, 你可以在这里快速体验和完成简单的 tts 工作。下面我们对两个模型进行调用对比,同时打开两个模型 api 接口, 然后打开聚合调用平台网页,检测下 api 联通状态, 这里可以同时加载两个模型进行配音生成,也可以通过控件关闭某个模型的参与。 下面我们先进行声音克隆的测试。阴阳有序,命运无常,挑衅死亡者中。抱歉,小女子也是善于炼药,进了医馆看到熟悉的东西有些忍不住触碰。 您瞧瞧这地方,根本没有名字,但却是附近几百里之内最有名的地方。 您瞧瞧这地方,根本没有名字,但却是附近几百里之内最有名的地方。 抱歉,小女子也是善于炼药,进了医馆看到熟悉的东西有些忍不住触碰。换个音色再次测试。 治国如治军,用人当用其所,长,才能者当重用,懦弱者当远离。 您瞧瞧这地方,根本没有名字,但却是附近几百里之内最有名的地方 您瞧瞧这地方,根本没有名字,但却是附近几百里之内最有名的地方!主观听觉上,纯克隆情况下, amnes 更胜一筹。 大家好呀,今天又来叨叨了,最近发现一家超级好吃的面馆,但是 vox 支持带指令克隆,这就提高了可玩性。您瞧瞧这地方,根本没有名字,但却是附近几百里之内最有名的地方。下面我们进行声音设计的对比测试。 amna voice 在 声音设计的时候需要有严格的标签化提示词限制,而 vox 则可以接收自由的声音描述,你甚至可以描述情绪、语气、性格和说话场景,这意味着你将拥有绝对的设置意愿体现。 您瞧瞧这地方,根本没有名字,但却是附近几百里之内最有名的地方。 您瞧瞧这地方,根本没有名字,但却是附近几百里之内最有名的地方!根本没有名字,但却是附近几百里之内最有名的地方。 您瞧瞧这地方,根本没有名字,但却是附近几百里之内最有名的地方。您瞧瞧这地方,根本没有名字,但却是附近几百里之内最有名的地方。声音设计这块明显 vox 更好, 这得益于它原声的高产量率输出,但是 omniwise 在 方言设计稳定性上有绝对优势。 您瞧瞧这地方根本没有名字,但却是附近几百里之内最有名的地方 您瞧瞧这地方根本没有名字,但却是附近几百里之内最有名的地方。 您瞧瞧这地方根本没有名字,但却是附近几百里之内最有名的地方。那么拿到这个项目,我们能做哪些事情呢?我们先接入我们的项目实践一番。首先是声音复刻,将你已有的声音添加到项目音色库。 大家好呀,今天想跟你们分享一个小心得,最比如说咱们的七七,直接使用 omni 快 速复刻。 学习是一辈子的事保学习是一辈子的事,保持好奇心才能不断进步!学习是一辈子的事,保持好奇心才能不断进步。学习是一辈子的事,保持好奇心才能不断进步。 其次,利用可控克隆为角色生成多情绪片段。 就是那年初人吧,我简直要飞起来了,失去你的日子,我的心像被掏空了一样,你凭什么这样对我?我绝不容忍!黑暗中我听到脚步声, 心都快跳出来,我会一直陪在你身边好吗?这件事必须认真对待,不能有丝毫马虎。 哇,这次演出太棒了,我简直要飞起来了。 月光洒在窗前,我轻轻哼着那首老歌。在窗前,我轻轻哼着那首老歌。嘘,小声点,别让别人听到我们的秘密。第三,无中生有,生成你想要的角色。 咱们来设计一个皇后娘娘设计模式,建议使用 fox cpm 或者在线的咪蒙 tts。 今天天气真不错,你扶哀家出去走走,采采春日的风。今天天气真不错,你扶哀家出去走走,采采春日的风。今天天气真不错,你扶 得到角色音质后,咱们就可以进行丰富的多角色多情绪配音, 比如借助 ai 实现的小说配音工作流、 ai 提取和设计对话、 ai 设计小说角色、 ai 设计朗读情绪和朗读语气等等。这将大大解放我们的双手的同时,得到专业级的配音产品。 这烧饼本该是我的哥哥,你得为我做主。孩子们,听我说,家族的未来需要你们共同守护。 第二章唐缺和老祖母的对话报告老祖宗发现了两件事, 拿两件。第一,住进花园以后,李玉堂忽然变得心事重重的样子。还有呢?他果然出手去救上官任懂 我们当今朕上网当然也可以给视频字幕配音,实现视频配音、二创等功能。 如果德国在二战中成功入侵英国,会发生什么?美国因失去最亲密盟友而始终没有参战,且无法在欧洲发动任何入侵行动。 最后安利下 skill, 配合智能体的用法,复制 skill 到任何智能体的 skill 目录,即可完成安装。这里我使用 codex 抓取新闻,然后完成双人泊客音频的创作, 智能体会调用写好的 skill, 完成声音设计和配音克隆,更好地保持音色不变。因为纯本地生成为你节约在线 tts 接口的费用支出。智能体全自动创作,你只负责创意方向。 大家好,欢迎收听今日热点播客,我是张明。今天我们来聊一个让人震惊的话题,印度正在经历史上最热的夏天,热到连牛马都中暑了。 天呐,牛马都中暑了,这也太夸张了吧,到底有多热啊?数据非常惊人,全球最热城市前一百名印度独占九十八个,前五十名被印度全部包圆德里等多地七个月,本季分享就到账。整盒包我将放在视频简介或评论区,欢迎下载使用, 咱们下期见!

谷歌昨晚扔了一枚重磅核弹,但真正大的可能不是 openai, 而是你我手机里的每一个 a p p。 五月二十号凌晨呢,谷歌 i o 大 会连发三款的重磅产品, jimmy 欧米视频模型、 jimmy 三点五 flash 超高速模型,还有能在后台自主干活的助手 ai 的 spark 詹姆奶应用,月活冲到了九亿,一年翻了一倍,搜索 ai 模式用户超过十亿。但我今天不想只跟你复述参数,我想换个角度聊聊这三个产品的背后,一场正在发生的权力转移。 先说两个模型,詹姆奶欧米是谷歌目前最强的多肽系统核心,就一句话,从任何输入生成任何输出, 你给他文字、图片、视频、语音,他能够生成视频,还能用对话的方式进行改画面、换背景、换角色、换风格,一句话的事。 而且它不是纸堆画面,它用谷歌的物理知识做底座,它模拟重力动能、流体动力学这些真实世界的物理规则。这么在三点五 flash 呢,走的是另外一条路, 极致的速度和低成本输出速度呢,是 gpd 五点五和克拉的 opus 四点七的四倍,每秒有两百八十九个头,肯生成成本呢,只有同类前沿模型的一半或者是三分之一。 谷歌现场展示了一个炸裂的场景,九十三个智能体并行工作十二个小时,从零写出一个完整的操作系统的内核消耗还不到一千美元 a p i。 的 一个额度,现场还直接运行了一款三 d 游戏,非常非常的炸裂。 但这里我要说一句可能更扎很多人心的话,模型跑得越快,视频生的越真,普通内容创作者的存在感就越弱。这不是危言耸听,谷歌已经把 omni 免费接入了 youtube 的 shots, 你 想想看,以后刷到的短视频,可能一半是 ai 生成的。你费劲拍三天剪出来的片子, ai 三秒就生成了,你的优势在哪里? 那谷歌砸一千八到一千九百亿的美元搞 ai 的 基建,到底图什么呢?答案是,它要把 ai 塞进你的手机、浏览器、眼镜和生活的每一寸裂缝。新发布的 spark 智能体能,二十四小时后台运行,帮你监控邮件、整理文档、跟踪任务,不需要你盯着屏幕。 谷歌管这个叫做搜索进入智能启时代,但说白了,他在做的事情就是让用户从自己动手变成下达指令,然后等结果。这个转变一旦达成,过去靠用户停留时长吃饭的所有产品、社交内容、电商都得重新洗牌。 这也是我之前讲到腾讯股价下跌时提到的逻辑, ai 强的不是某个功能,是用户的时间结构。所以这场发布会真正让我警醒的不是谷歌有多强,而是一个已经加速到来的趋势, ai 负责生成,人类负责判断。 ai 负责效率,人类负责连接。 昨天是图片生成,今天是视频生成,明天可能就是全场景的 ai 代理。我讲过很多次,包括红山的峰会也说过, ai 不 卖工具,只卖结果。 当 ai 把结果做得越来越快,越来越真,普通人还剩下真正值钱的就两样,你的审美判断力和你客户之间那层真实的信任连接。这也是我们做无相机摄影一直坚持的逻辑。我们不做通用 ai, 我 们是帮实体店的老板把最复杂的视觉能力封装好, 只需要拍一张照片,不需要下达指令,都可以来去生成四 k 高清的商拍大片和文案。技术上的事让 ai 来做,你看一眼觉得行还是不行,怎么用更好,这事只有你能做。 谷歌把 ai 往世界模型推,我们把 ai 往帮老板省时间来拉。方向不同,底层逻辑一样, ai 负责效率,你负责人情,你负责关系。 五月二十一号晚上八点,我将在人大商学院分享我们的产品,欢迎到我的直播间一起聊聊。我是明哥,关注我,陪你一起看懂 ai, 用上 ai。