modelscope-funasr的funclip的cam++可以转成onnx吗？

模型转换成ONNX需要模型框架本身支持ONNX导出，或者存在第三方工具能够进行转换。然而，如果funclip或cam++是特定的模型或组件，而它们不直接支持ONNX转换，那么可能需要寻找特定的转换工具或者使用一些通用的转换库，如onnxmltools或torch.onnx（如果模型最初是基于PyTorch的）。

如果你的模型是基于TensorFlow或PyTorch构建的，通常可以使用以下方法尝试转换：

• TensorFlow: 使用tensorflow Serving或tensorflowjs，或者tf2onnx工具。
• PyTorch: 使用torch.onnx.export函数直接导出，或者使用onnx-tf将PyTorch模型转换为TensorFlow模型后再转成ONNX。

然而，需要注意的是，转换过程中可能会遇到模型结构不兼容、操作不被ONNX支持等问题，需要对模型结构有深入理解，并可能需要对模型进行调整才能成功转换。

建议查阅最新的ModelScope官方文档或者相关论坛，以获取最新的转换指南和社区支持。如果官方不直接支持，你可能需要寻求社区的帮助或寻找类似问题的解决方案。