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可以让你的 OpenClaw 在 mac mini m4 上装一下这个，qwen3-tts 本地小模型 Mac 量化版，如果是其他机器，应该也有对应的可以跑。然后，你让它用 Serena 的温柔正常语速讲一段小故事。你就可以得到这个视频里的语音效果。我之前没咋研究过本地语音模型，我感觉挺不错的。

马天翼

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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

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兄弟们，这下可以实现TTS 生成文本转语音自由了。测试了一下阿里Qwen最新开源模型Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice，部署在我这台M1Pro 32G 的笔记本就可以轻松跑起来。做了一个简单的Demo测试，支持10多种主流语言，中英日韩等语言，支持语调、情绪、上下文内容感知调节，并且可以自定义和克隆音色。整体的使用效果我觉得还不错，关键是这个模型还有个0.6b的模型，真的是给本地使用者的福音啊。感兴趣的同学可以自己去试试，地址放评论区。

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Berryxia.AI

45,388 次观看 • 7 个月前

$兄弟们，这个数字人工具感觉不错我刚安装好，正在体验一个安装包即可解决所有问题，非常适合小白用户，以往的开源数字人工具都需要自己配置环境什么的，对小白很不友好。这个一个安装包，然后下载模型即可，很容易上手可以生成带有数字人的视频，并且保持嘴型和声音是同步的。支持语音合成和声音克隆支持Windows\Linux和macOS 支持模型：比如 MuseTalk（文本到语音）和 CosyVoice（语音克隆）。可以很方便地导入各种 AI 模型，界面支持中英文，关键还是开源的。$

兄弟们，这个数字人工具感觉不错我刚安装好，正在体验一个安装包即可解决所有问题，非常适合小白用户，以往的开源数字人工具都需要自己配置环境什么的，对小白很不友好。这个一个安装包，然后下载模型即可，很容易上手可以生成带有数字人的视频，并且保持嘴型和声音是同步的。支持语音合成和声音克隆支持Windows\Linux和macOS 支持模型：比如 MuseTalk（文本到语音）和 CosyVoice（语音克隆）。可以很方便地导入各种 AI 模型，界面支持中英文，关键还是开源的。

小互

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使用 Google Gemini 做出了目前最强的英语口语学习软件。Gemini的多模态能力目前来说应该是世界第一。之前也尝试过用OpenAI的语音模式学习英语，问题是我英语本来就不是很好，每次回答还默认英语，而且他也无法识别语调，发音等问题，实际上那种模式是通过语音转文字后进行分析，完全无法分析你的语调和发音问题。 Gemini2.0的多模态功能完美解决了这个问题，目前他可以非常强的理解你的真实发音，而不是单纯的转换成文字后纠正，他可以真正的触达你的真实声音。下面是我自己练习时的视频，它是可以真正的分析你的发音，真的太强大了！

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Box (mainnet arc)

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网易有道「子曰4」全模态大模型来了，权重全量开源这次「子曰4」不仅支持了多模态：图像/视频/语音全输入，27B可以本地化部署，尤其在学习场景表现优异更值得一提的是这个 TTS 引擎独立开源，3秒即可完成声音采样，克隆音色，并支持14种语言的跨语种生成，且跨语种无口音。这对于我们做音视频营销素材跨语种分发的营销人而言，绝对是个利好我尝试了一下用我自己的声音来朗读日语，感觉效果还挺好的，最重要的是生成快！大家可以看视频感受一下等github把模型全开源出来后，我准备封到牛马AI里跑视频素材跨语种合成了！ TTS试玩 TTS项目地址多模态模型

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Yangyi

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OpenAI 的大神 Andrej Karpathy 前几天在他的 YouTube 频道讲了一堂课，系统的介绍了大语言模型，内容深入浅出，非常赞，抽空将它翻译成了双语，由于内容较长，我将分批上传，以下是第一部分精校后的双语视频，字幕文稿如下： Intro: Large Language Model (LLM) talk 大家好。最近，我进行了一场关于大语言模型的 30 分钟入门讲座。遗憾的是，这次讲座没有被录制下来，但许多人在讲座后找到我，他们告诉我非常喜欢那次讲座。因此，我决定重新录制并上传到 YouTube，那么，让我们开始吧，为大家带来“忙碌人士的大语言模型入门”系列，主讲人 Scott。好的，那我们开始吧。 LLM Inference 首先，什么是大语言模型 (Large Language Model) 呢？其实，一个大语言模型就是由两个文件组成的。在这个假设的目录中会有两个文件。以 Llama 2 70B 模型为例，这是一个由 Meta AI 发布的大语言模型。这是 Llama 系列语言模型的第二代，也是该系列中参数最多的模型，达到了 700 亿。LAMA2 系列包括了多个不同规模的模型，70 亿，130 亿，340 亿，700 亿是最大的一个。现在很多人喜欢这个模型，因为它可能是目前公开权重最强大的模型。Meta 发布了这款模型的权重、架构和相关论文，所以任何人都可以很轻松地使用这个模型。这与其他一些你可能熟悉的语言模型不同，例如，如果你正在使用 ChatGPT 或类似的东西，其架构并未公开，是 OpenAI 的产权，你只能通过网页界面使用，但你实际上没有访问那个模型的权限。在这种情况下，Llama 2 70B 模型实际上就是你电脑上的两个文件：一个是存储参数的文件，另一个是运行这些参数的代码。这些参数是神经网络（即语言模型）的权重或参数。我们稍后会详细解释。因为这是一个拥有 700 亿参数的模型，每个参数占用两个字节，因此参数文件的大小为 140 GB，之所以是两个字节，是因为这是 float 16 类型的数据。除了这些参数，还有一大堆神经网络的参数。你还需要一些能运行神经网络的代码，这些代码被包含在我们所说的运行文件中。这个运行文件可以是 C 语言或 Python，或任何其他编程语言编写的。它可以用任何语言编写，但 C 语言是一种非常简单的语言，只是举个例子。只需大约 500 行 C 语言代码，无需任何其他依赖，就能构建起神经网络架构，并且主要依靠一些参数来运行模型。所以只需要这两个文件。你只需带上这两个文件和你的 MacBook，就拥有了一个完整的工具包。你不需要连接互联网或其他任何设备。你可以拿着这两个文件，编译你的 C 语言代码。你将得到一个可针对参数运行并与语言模型交互的二进制文件。比如，你可以让它写一首关于 Scale AI 公司的诗，语言模型就会开始生成文本。在这种情况下，它会按照指示为你创作一首关于 Scale AI 的诗。之所以选用 Scale AI 作为例子，你会在整个演讲中看到，是因为我最初在 Scale AI 举办的活动上介绍过这个话题，所以演讲中会多次提到它，以便内容更具体。这就是我们如何运行模型的方式。只需要两个文件和一台 MacBook。我在这里稍微有点作弊，因为这并不是在运行一个有 700 亿参数的模型，而是在运行一个有 70 亿参数的模型。一个有 700 亿参数的模型运行速度大约会慢 10 倍。但我想给你们展示一下文本生成的过程，让你们了解它是什么样子。所以运行模型并不需要很多东西。这是一个非常小的程序包，但是当我们需要获取那些参数时，计算的复杂性就真正显现出来了。那么，这些参数从何而来，我们如何获得它们？因为无论 run.c 文件中的内容是什么，神经网络的架构和前向传播都是算法上明确且公开的。

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宝玉

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鱼总聊AI

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今天在推上看到一个小技巧：如果你要为独立开发的产品做产品宣传的 video，但是没有任何视频编辑的经验，可以让 AI 使用 remotion 直接生成一个，Claude Code 或者 Cursor 都可以，remotion 这个项目很有趣，直接使用程序（React）来生成视频，支持多种框架，我之前简单用过，效果挺不错的。你可以让它根据你的 landing page 给你做个片头片尾，然后将你的录屏添加进去，这样就可以使用最低成本制作一个产品宣传的视频了。效果还行，有点像幻灯片，但是聊胜于无啊。

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Viking

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Codex 自己配音更离谱的是，用的还是我自己的声音。一个 41K Star 的开源项目：Voicebox。它可以几秒钟克隆你的嗓音，打一行字，就能直接用你的声音念出来。重点是： • 本地运行，声音数据不出电脑 • 支持 7 大 TTS 引擎 • 支持 23 种语言 • 可以调语速、情绪和声音风格 • 接入 MCP 后，Codex / Cline / Claude Code 这类 AI Agent 能直接开口汇报 • 完全开源免费以前做配音，要么买付费软件，要么用云端 TTS。现在 Voicebox 直接把声音克隆、语音生成、Agent 语音输出放到本地跑。一句话：它像是开源版 ElevenLabs + AI Agent 语音中枢。如果你想让 Codex 写完代码后，直接用你的声音汇报结果，这个项目值得收藏。 GitHub：

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这个日常会话本来就是N3水平，你让我一天到晚都用N1的语法和词汇说话是很费劲的。这样吧！你或者你的那位日语高手朋友能不能过来教教我怎么才能日常会话都用N1的语法和词汇，完美避开N3。开个空间过来讲讲课是最好，开不了空间发点语音视频也可以。至于我模仿关西腔这件事，我觉得没啥丢人的。我们这种25、6岁才开始第一次接触日语的人，不管是用什么腔调，都是拙略的模仿。99%的母语不是日语的人在日语是母语的人看来说话都是多少有点奇怪的。

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Codex 更新了，现在你可以在 Codex 里直接使用 GPT Live 实时的语音模型。相较于手机端来说，这个体验简直太爽了！你完全可以脱离键盘等任何输入设备，纯语音跟 Codex 交互。比如你戴个带个 AirPods，就可以在家里的任何地方和它对话，用语音询问它生成的结果。它还可以帮你执行 Codex 上的任何命令，这意味着你所有的 vibe coding 都可以脱离键盘和按键，只靠说话来完成了。它会一直处于待命状态。如果你像官方演示那样，放个投影或者把电脑连接到电视上，就可以边干活、边玩游戏或做其他事。即使是上厕所，你都能随时掌握你的 Codex 进度。我刚才简单试了一下，真的很爽！

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