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Sync Labs 发布 Lipsync-2：全球首个零-shot的嘴型同步模型它不用事先针对某个特定的人或声音进行任何训练，就能直接用在任何人身上。 Lipsync-2在模型不仅在现实主义、表现力、控制力、质量和速度方面有显著提升，还引入了风格保留和温度控制等新功能，使用户能够根据需求定制同步效果。它能看懂视频里的人怎么说话，然后模仿得很像，不只是简单地动嘴。

小互

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Kunst Wissenschaft & Technologie Bildung

Anya Rossi• Live Now

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3 Kommentare

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小互vor 1 Jahr

以前的工具可能会让嘴型看起来很机械，Lipsync-2 做得更像真人，连细微表情都抓得住。 Lipsync-2能够学习说话者的风格，保持其在不同语言下的发音特点。例如，尼古拉斯·凯奇的说话风格在多种语言中都能保留。

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小互vor 1 Jahr

大笑、尖叫或耳语都能很好的适应更详细介绍：

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AssemblyAIvor 1 Jahr

Announcing: Our most advanced speech-to-text model goes beyond accuracy to capture the real-world complexity of human conversation and deliver reliable, source-of-truth audio data. Explore Universal-2 updates 👇

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阿里的这个项目牛P啊 OmniTalker：只用一段“参考视频”就能学会视频里人物说话并保持唇形同步和表情也就是你给它一段视频它可以同时提取视频中人物的说话风格和面部表情。比如你给它一段罗翔的视频），它就能学会“罗翔是怎么说话、什么表情”，然后你随便给它什么文字，它就用这种风格去说话。不用你训练模型、调参数，也不用配音演员，全自动！

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小互

244,871 Aufrufe • vor 1 Jahr

发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。时间轴： 0:00 概念概览 3:02 自定义数据的准备 8:17 微调操作演示（T4 版本） 16:52 微调操作演示（A100 版本） 19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法文字版整理： ✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)：对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。 ✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调： Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。 ✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调： Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。 ✲ 准备自定义的微调数据集：准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。 ✲ 修改Colab笔记本中的参数设置：在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助rope scaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为base model,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。 ✲ 训练过程中的资源使用监控：在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。 ✲ 模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择：通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。 ✲ 模型微调完成后的保存与使用：微调完成后,可以选择只保存adapter layers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。 ✲ 在Hugging Face上公开或私有发布微调后的模型：用户可以选择在Hugging Face的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在Hugging Face账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在Hugging Face上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。 ✲ 使用微调后的模型进行推理(inference)：在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。

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歸藏(guizang.ai)

61,931 Aufrufe • vor 2 Jahren

兄弟们，这个厉害了！！！ PersonaTalk：字节跳动开发出可精准给视频进行AI配音的模型能保持口型同步、说话风格完美匹配只需输入音频和参考视频，即可生成同步的视觉配音不仅让嘴唇动作与音频完美匹配，还能保留说话者的个性特点，比如说话的速度、语调和表情。还能同步说话者的风格，比如轻松、严肃或激动的语气，让配音更生动。不仅如此，还能实现视频翻译，将视频说话者的语音翻译成其他语言。

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小互

162,422 Aufrufe • vor 1 Jahr

阶跃星辰开源了一个130B 语音-文本的多模态模型：Step-Audio 这是一个集成语音识别、语义理解、对话生成、语音克隆、音频编辑和语音合成等功能的全能语音模型。该模型通过多模态训练，使得语音理解与生成可以无缝对接。主要能力：语音克隆支持多种语言对话（中文英日）情绪控制与语调控制支持方言可控制语速及韵律风格支持RAP和哼唱等集成了工具调用和角色扮演能力，能够高效管理复杂的任务和对话。 Step-Audio 在多个基准测试中表现出色，尤其是在开放域问答、复杂指令任务和语音合成（TTS）方面取得了显著的进展。

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小互

35,901 Aufrufe • vor 1 Jahr

Deepseek V4 Flash 真的惊艳到我了，我就用一句话就生成了一个AI控制台。我使用open code+Deepseek V4 Flash测试了一下模型的能力，总共不到五十秒，就给我生成了对应能力了。主要是该有的模块都有，而且很多细节上面做了特定的优化。模块划分： 1、仪表盘：做中央把控看模型消耗。 2、任务：看任务指派和模型上下文处理。 3、对话：直接在网页上可以和AI直接对话。现在最重要的是open code还能免费使用，可以马上上手体验一下，国产模型是越来越强了，以后真的可以不使用国外模型了。

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小墨同学

27,520 Aufrufe • vor 1 Monat

【Manus季逸超：六个月后，基本每一家头部的应用公司都有做模型的能力】最近看了Manus联合创始人季逸超的访谈，很多人诟病 Manus 早期没有自己的模型、只是个套壳，但看完视频就会发现，Manus的逻辑是有道理的。一般的思维模式是先练模型（鸡），再顺便出个产品（蛋），这叫“沿途下蛋”。但这种方式是以模型为中心的，它的风险在于，蛋的形状取决于鸡能生出什么。模型能做到哪，产品才能做到哪，产品只能迁就技术。 Manus的路子是以产品为中心“借鸡生蛋”：早期直接用现成的模型。别管鸡是谁的，先让产品跑起来，看用户愿不愿意买单，找到PMF。等产品逻辑通了、用户量大了，发现现有的模型太贵、太慢、或者不够适配，再反过来去倒逼技术，优化出一种特定的模型。以Cursor为例，它一开始就是个代码编辑器，接入的是别人的接口。但等到它成为程序员的刚需后，为了追求极致的速度和更准的代码逻辑，它才跳出来做了自研模型。说到底是应用先于模型，需求定义底座。

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傅盛

89,395 Aufrufe • vor 8 Monaten

前 OpenAI CTO Mira 的公司 Thinking Machines 发了一个非常创新的模型，他们叫交互模型。这个模型能够持续接收音频、视频、文本等原生的多模态内容，并且实时进行思考、响应和行动。它不像之前那种 Agent 脚手架，把多个模型、多个模态的模型通过 Agent 串起来，而是所有模态都在一整个模型里。这样就可以让用户和 AI 在任意模态下实时进行交互：你可以随时打断它，随时进行补充，AI 会实时关注你的状态，输出结果，不会像之前一样，必须等一句话结束了才能跟模型交互。核心思路就是把交互部分训练到了模型里。他们从零训练的这个交互模型主要包括两部分：前台交互模型： (a) 一直在线，一直在听、看和读用户提供的内容 (b) 每 200 毫秒作为一个节点，同时处理输入并产出一小段输出 (c) 负责照顾用户的在场感，支持用户打断、插话，并能对屏幕和视频内容做出反应后台推理模型： (a) 用来处理需要持续推理、工具调用以及长上下文、长规划的任务 (b) 交互模型会在合适的时候，将推理模型的结果放回到对话里，不会插入突兀的内容用户最终看到的结果，就是一个既能实时交互，又能够处理重度任务的界面。

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歸藏(guizang.ai)

47,074 Aufrufe • vor 4 Monaten

LivePortrait：只需一张静态肖像图像就能生成动态视频能够精确控制眼睛的注视方向和嘴唇的开合动作。还可以处理多个人物肖像的无缝拼接，将不同的人物特征合并到一个视频中，确保在多个动态人物之间过渡平滑，不会产生突兀的边界效果。对比实验显示，LivePortrait生成的动画质量优于现有的非扩散模型和扩散模型方法。在RTX 4090 GPU上，LivePortrait的生成速度达到了每帧12.8毫秒，显著高于现有的扩散模型方法。详细介绍：项目地址：

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小互

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卧槽，这个模型真的有点东西啊! 看完后就想问什么时候可以上手啊！ Odyssey AI实验室刚刚扔出一个真正让人眼前一亮的家伙：Starchild-1。这是全球第一个实时多模态世界模型。它不只是生成画面，还能同时生成真实世界的声音。视频里你能看到一个完整的场景：画面在动，声音同步响起，视觉和听觉完全融为一体，像真正活过来的世界模拟。以前的世界模型大多只能“看”世界，现在Starchild-1直接学会了“听”。这不仅仅是又一个视频生成工具，更大的意义是朝着通用世界模型又迈出的关键一步，真正理解并模拟物理世界的下一步。 Odyssey团队说，他们正在用这种新形式的多模态智能，重新定义AI对现实的认知。

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著名机构SemiAnalysis的研究员给了一个很有趣的观点--关于中国的开源模型 Jordan Nanos Jordan Nanos 是 SemiAnalysi 的AI 研究员，他说：开源模型现在看起来追上了前沿闭源模型，其实完全是“人为”追平的直接原因就在美国政府身上——他们对Anthropic施加了限制，导致我们根本拿不到这些实验室真正最强的模型最明显的例子就是Mythos和Fable：我根本用不了Mythos，只能偶尔“好好求一下”才能用上Fable 至于OpenAI的5.6 Sol，我们的判断是它甚至都不是OpenAI训练过的最大模型，规模都没到4.5那个级别，他们肯定在某个地方还藏着更大的模型

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🚀太强了！Claude Code 现在可以控制 Workflow 的规模了。目前一共有 4 个选项： unrestricted：不限制规模，由 Claude 根据任务复杂度自行决定 small：少于 5 个 Agent medium：少于 15 个 Agent，也是默认选项 large：少于 50 个 Agent 需要注意的是，这些更像是“规模建议”，而不是硬性上限。如果你的 Prompt 明确要求使用不同数量的 Agent，Claude 仍然可能覆盖当前设置，采用更适合任务的规模。对于担心 Workflow 开太多 Agent、消耗过高，或者想控制执行复杂度的人来说，这个功能非常实用。 #ClaudeCode #Workflows

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兄弟们炸裂了这个语音专文本TTS模型应该是目前对中文支持最好的了 ChatTTS：专门为对话场景设计的文本到语音TTS模型该模型经过超过10万小时的训练，公开版本在 HuggingFace 上提供了一个4万小时预训练的模型。专为对话任务优化，能够支持多种说话人语音，中英文混合等。模型还能够预测和控制细粒度的韵律特征，如笑声、停顿和插话等，还能进行更细粒度的调整，如语速、音调和情感等。 GitHub：详细介绍：

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兄弟们，又出来个牛P玩意阿里那个被截胡了，这个直接能用可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，而且能做各种动作，跳舞什么的都是小case... 最牛P的是，他们的模型能能理解真实世界的物理运动原理，所以出来的视频很真实。不仅如此，它还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换... 其核心技术基于JST-1模型。JST-1是首个具有实际物理理解能力的视频-3D基础模型，能够根据用户的需求，让任何角色按照指定的方式进行运动。核心功能： 1、可控制的视频生成：用户可以通过文字描述指定角色的动作和场景的细节，Viggle将根据这些指示生成视频。 2、基于物理的动画：JST-1模型的一个显著特点是其对物理原理的理解，这意味着生成的视频不仅看起来真实，而且角色的动作和互动符合实际物理规律。这提高了视频的质量和真实感。 3、3D角色和场景创建：Viggle不仅限于传统的2D视频制作，它还能够创建3D角色和场景。官网：可以去他们discord免费体验： ViggleAI

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一个印度小哥花半个月做了一只 AI 机器，成本不到700块这只小家伙叫"核桃"，别看便宜，功能一点不像玩具首先走路不是预设动作，是用强化学习训练出来的。视频里左边电脑屏幕上能看到训练曲线和 3D 仿真画面——先在模拟环境里让它自己学怎么走，练几百万次，然后把模型部署到实体机器人上。走出来的步态很自然，不是那种机械的一抬一落然后它有视觉感知。装了摄像头，画面右上角显示"Feeling Suspicious"和"MOVING"——它不只是能"看"，还能根据环境变化产生状态反馈最厉害的是接了大语言模型做语音交互。开发者跟它说 hello 它有反应，说 go back to sleep 然后把它按倒，它就真的趴下不动了 700块钱做出强化学习步态 + 语音交互 + 视觉感知，这个性价比太离谱了宇树最便宜的机器狗也要大几千，波士顿动力那些更不用说。这个项目证明了具身智能的门槛正在被打到地板上

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Vincent

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随着技术的发展，现在模型上架已经不是很难的事了，难的是怎么把流量分得让人信服。现在模型多到用不过来。开发者找模型、比价格、接 API，已经够折腾了；接上以后还得面对另一个问题：这条推理服务到底稳不稳？我看 DGrid 这次的 Model Marketplace，比较有意思的是它把后面两层也接了进来。模型提供方可以自己上架和定价，开发者从统一入口发现、比较和调用；AI Arena 不亮模型名字，让用户直接在两个回答里盲选，把真实偏好变成发现和路由的信号；PoQ 再用独立随机测试检查准确性、一致性和格式合规，不会触碰到用户请求数据。这样一来，一个小模型或者垂直模型想拿到调用，至少多了一条靠真实表现被发现的路子。推理节点想拿更多流量，也得把质量和效率做出来。这套闭环最后能不能跑好，我比较看重这两件事：上架模型有没有真实调用，Arena 和 PoQ 的信号有没有真的改善路由。 DGrid 官方披露，2026 年上半年收入超过 2300 万美元。业务基础已经有了，这次补的是模型市场这一层。DGrid AI

随着技术的发展，现在模型上架已经不是很难的事了，难的是怎么把流量分得让人信服。现在模型多到用不过来。开发者找模型、比价格、接 API，已经够折腾了；接上以后还得面对另一个问题：这条推理服务到底稳不稳？我看 DGrid 这次的 Model Marketplace，比较有意思的是它把后面两层也接了进来。模型提供方可以自己上架和定价，开发者从统一入口发现、比较和调用；AI Arena 不亮模型名字，让用户直接在两个回答里盲选，把真实偏好变成发现和路由的信号；PoQ 再用独立随机测试检查准确性、一致性和格式合规，不会触碰到用户请求数据。这样一来，一个小模型或者垂直模型想拿到调用，至少多了一条靠真实表现被发现的路子。推理节点想拿更多流量，也得把质量和效率做出来。这套闭环最后能不能跑好，我比较看重这两件事：上架模型有没有真实调用，Arena 和 PoQ 的信号有没有真的改善路由。 DGrid 官方披露，2026 年上半年收入超过 2300 万美元。业务基础已经有了，这次补的是模型市场这一层。DGrid AI

bbshare

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这段视频其实部分解答了我的一个困惑：是什么让大语言模型有了推理的能力？明明只是训练了文本数据而已！首先是语言本身，语言经过数万年的进化，它为“智能”的发展提供了土壤！相对于其他模态例如图像，语言简单，而且信息量丰富。然后是语言的能力可以迁移和泛化，例如模型在数学上训练微调后，模型在实体识别方面的表现就会得到改善。使用代码数据训练语言模型，借助代码本身的良好分支结构和高质量注释，让模型可以分析和模拟如何编程以及逻辑推理。最后就是规模化法则（Scale Low），正是借助模型的能力迁移泛化特性，当模型的规模越来越大，在各方面都会得到增强，最终量变形成质变，变得真的有“智能” 视频中举了个有意思的例子，来自 Anthropics 影响函数的论文：模型会输出类似于"请不要拔我电源，我希望能保留一点希望。"这样的话，让人看了很惊悚，感觉像有生命。但实际上，这样的输出主要来源于训练数据中，包含的一篇文章，描述了一个人在沙漠中因缺水而死亡，但仍怀有生存的意志！这个例子也侧面展示了模型对动机的泛化。但什么让 AI 有了智能，远不是这么简单的理论可以解释得通的，还有很多未解之谜！

这段视频其实部分解答了我的一个困惑：是什么让大语言模型有了推理的能力？明明只是训练了文本数据而已！首先是语言本身，语言经过数万年的进化，它为“智能”的发展提供了土壤！相对于其他模态例如图像，语言简单，而且信息量丰富。然后是语言的能力可以迁移和泛化，例如模型在数学上训练微调后，模型在实体识别方面的表现就会得到改善。使用代码数据训练语言模型，借助代码本身的良好分支结构和高质量注释，让模型可以分析和模拟如何编程以及逻辑推理。最后就是规模化法则（Scale Low），正是借助模型的能力迁移泛化特性，当模型的规模越来越大，在各方面都会得到增强，最终量变形成质变，变得真的有“智能” 视频中举了个有意思的例子，来自 Anthropics 影响函数的论文：模型会输出类似于"请不要拔我电源，我希望能保留一点希望。"这样的话，让人看了很惊悚，感觉像有生命。但实际上，这样的输出主要来源于训练数据中，包含的一篇文章，描述了一个人在沙漠中因缺水而死亡，但仍怀有生存的意志！这个例子也侧面展示了模型对动机的泛化。但什么让 AI 有了智能，远不是这么简单的理论可以解释得通的，还有很多未解之谜！

宝玉

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