Meta重金挖走OpenAI四位华人科学家，签约费高达一亿美元。任老这句话的含金量还在上升：芯片卡不住我们，真正要重视的是教育培养和人才梯队的建设

鱼和熊掌兼得，Wan2.1巅峰状态，Kijai工作流终于支持GGUF模型

在wan2.2即将面世的节骨眼上，kijai突然支持了gguf，之前一直因为gguf代码改动太大没有支持，至此，wan2.1已经达到了最巅峰的状态，速度质量显存控制多点开花。使用的话只需要更新wanvideowarpper节点就能在kijai的工作流里使用gguf模型了。

用谣言攻击盘古大模型，小黑子我劝你善良！

当下出现一系列有组织的步骤，开始黑华为盘古大模型，但很多问题真正懂技术的人一看就有漏洞，却依然引发大量关注，产生非常不好的影响。这里正本清源一下，并奉劝小黑子们好自为之。

特征工程艺术：数据科学家的魔法工坊

【AI电商】当同事看到我用LiblibAI生成的电商产品海报后，当场就坐不住了！！

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理解画面捕捉细节，你的AI音效师来啦！

🔥 通义实验室开源旗下首个音频生成模型ThinkSound，该模型首次把多模态大模型的思维链推理引入音频生成领域，让AI可以像专业音效师一样逐步思考，捕捉视觉细节，生成与画面同步的高保真音频。目前，ThinkSound的代码和模型已在Github、HuggingFace、魔搭社区开源，开发者可免费下载和体验。 🤔 思维链推理让ThinkSound可以模仿人类音效师的多阶段创作流程，实现对视觉事件与相应声音之间深度关联的精准建模，例如先分析视觉动态、再推断声学属性，最后按照时间顺序合成与环境相符的音效。不仅如此，我们还构建了首个带思维链标注的音频数据集AudioCoT，该数据集融合了2531.8小时的多源异构数据，让模型在音频生成与编辑任务时做到“知其然、知其所以然”。 🚀 在开源的VGGSound测试集上，ThinkSound的核心指标相比MMAudio、V2A-Mappe、V-AURA等现有主流方法均实现了15%以上的提升。例如，在openl3空间中Fréchet 距离（FD）上，ThinkSound 相比 MMAudio的43.26 降至34.56（越低越好），接近真实音频分布的相似度提高了20%以上；在代表模型对声音事件类别和特征判别精准度的KLPaSST 和 KLPaNNs两项指标上分别取得了1.52和1.32的成绩，均为同类模型最佳。

6.30 最新【RVC变声器】三角洲专属老太变声模型！免费无套路，支持电脑+手机端！另有超多音色等你体验！人工智能AI变声，小白一键直装！

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【AI-MV】火爆全网的AI-MV是如何制作的？今天就来教你 AI-MV生成全流程教学 全程干货无废话——AI创作

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【AI绘名】如何快速上手PS嵌字

本视频ai人声来自视频 BV1Ya411G7EE 视频灵感来源BV1LJN2z9Eqf @Sakumi_P 图源pixiv，以下是id 121621485 131966376 wl2卡面绘名的桌面好像是云和晚霞，没有找到相似的就随便找了个 字体问题已换源

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