刘悦的技术博客_社区达人页

2024年05月

• 03.09 13:06:13
  发表了文章 2024-03-09 13:06:13

  苹果AppleMacOs系统Sonoma本地部署无内容审查(NSFW)大语言量化模型Causallm

  最近Mac系统在运行大语言模型（LLMs）方面的性能已经得到了显著提升，尤其是随着苹果M系列芯片的不断迭代，本次我们在最新的MacOs系统Sonoma中本地部署无内容审查大语言量化模型Causallm。 这里推荐使用koboldcpp项目，它是由c++编写的kobold项目，而MacOS又是典型的Unix操作系统，自带clang编译器，也就是说MacOS操作系统是可以直接编译C语言的。

  
• 02.28 21:10:48
  发表了文章 2024-02-28 21:10:48

  无所不谈,百无禁忌,Win11本地部署无内容审查中文大语言模型CausalLM-14B

  目前流行的开源大语言模型大抵都会有内容审查机制，这并非是新鲜事，因为之前chat-gpt就曾经被“玩”坏过，如果没有内容审查，恶意用户可能通过精心设计的输入（prompt）来操纵LLM执行不当行为。内容审查可以帮助识别和过滤这些潜在的攻击，确保LLM按照既定的安全策略和道德标准运行。 但我们今天讨论的是无内容审查机制的大模型，在中文领域公开的模型中，能力相对比较强的有阿里的 Qwen-14B 和清华的 ChatGLM3-6B。 而今天的主角，CausalLM-14B则是在Qwen-14B基础上使用了 Qwen-14B 的部分权重，并且加入一些其他的中文数据集，最终炼制了一个无内容审核的

  
• 02.26 10:52:06
  发表了文章 2024-02-26 10:52:06

  遭遇DDOS攻击忍气吞声？立刻报警！首都网警重拳出击，犯罪分子无所遁形

  公元2024年2月24日18时许，笔者的个人网站突然遭遇不明身份者的DDOS攻击，且攻击流量已超过阿里云DDos基础防护的黑洞阈值，服务器的所有公网访问已被屏蔽，由于之前早已通过Nginx屏蔽了所有国外IP，在咨询了阿里云客服之后，阿里网安的老同事帮助分析日志并进行了溯源，客服建议笔者选择立刻报警处理！ 我国《刑法》二百八十六条规定，违反国家规定，对计算机信息系统功能进行删除、修改、增加、干扰，造成计算机信息系统不能正常运行，后果严重的，处五年以下三年以上有期徒刑或者拘役；后果特别严重的，处五年以上有期徒刑。

  
• 02.22 10:31:53
  发表了文章 2024-02-22 10:31:53

  苹果AppleMacOs最新Sonoma系统本地训练和推理GPT-SoVITS模型实践

  GPT-SoVITS是少有的可以在MacOs系统下训练和推理的TTS项目，虽然在效率上没有办法和N卡设备相提并论，但终归是开发者在MacOs系统构建基于M系列芯片AI生态的第一步。

  
• 02.02 11:57:01
  发表了文章 2024-02-02 11:57:01

  自然语言开发AI应用,利用云雀大模型打造自己的专属AI机器人

  如今，大模型层出不穷，这为自然语言处理、计算机视觉、语音识别和其他领域的人工智能任务带来了重大的突破和进展。大模型通常指那些参数量庞大、层数深、拥有巨大的计算能力和数据训练集的模型。 但不能不承认的是，普通人使用大模型还是有一定门槛的，首先大模型通常需要大量的计算资源才能进行训练和推理。这包括高性能的图形处理单元（GPU）或者专用的张量处理单元（TPU），以及大内存和高速存储器。说白了，本地没N卡，就断了玩大模型的念想吧。 其次，大模型的性能往往受到模型调优和微调的影响。这需要对模型的超参数进行调整和优化，以适应特定任务或数据集。对大模型的调优需要一定的经验和专业知识，包括对深度学

  
• 01.29 10:56:51
  发表了文章 2024-01-29 10:56:51

  离线生成双语字幕,一键生成中英双语字幕,基于AI大模型,ModelScope

  制作双语字幕的方案网上有很多，林林总总，不一而足。制作双语字幕的原理也极其简单，无非就是人声背景音分离、语音转文字、文字翻译，最后就是字幕文件的合并，但美中不足之处这些环节中需要接口api的参与，比如翻译字幕，那么有没有一种彻底离线的解决方案？让普通人也能一键制作双语字幕，成就一个人的字幕组？

  
• 01.25 14:24:19
  发表了文章 2024-01-25 14:24:19

  Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)

  阿里的FunAsr对Whisper中文领域的转写能力造成了一定的挑战，但实际上，Whisper的使用者完全可以针对中文的语音做一些优化的措施，换句话说，Whisper的“默认”形态可能在中文领域斗不过FunAsr，但是经过中文特殊优化的Whisper就未必了。

  
• 01.22 12:37:17
  发表了文章 2024-01-22 12:37:17

  龙蛇入笔,身不由己,码农出书以及无法控制的表达欲

  拙著《Tornado（龙卷风）编程实战》结集付梓，自惟庸陋，略為芹献，积年咳唾，不入方家，聊供诸君一哂。 这本书以异步框架Tornado为基底，透过一个完整的项目阐释异步框架结合Vue.js如何实现一个低成本的前后端分离架构。项目内涉及的知识点涵括：Web3.0、数据库、设计模式落地、算法和数据结构落地、跨境支付、全文检索、Websocket、以及当下时新的ChatGPT和深度学习等技术，最后以K8S部署收尾。 Tornado框架在开发者社区中有一定的知名度和使用率，但确实没有专门为Tornado框架编写的专著，但是私以为Tornado值得地球上任何一座开源奖杯，这本书，献给Tor

  
• 01.15 09:31:13
  发表了文章 2024-01-15 09:31:13

  如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face

  Hugging Face是一个机器学习（ML）和数据科学平台和社区，帮助用户构建、部署和训练机器学习模型。它提供基础设施，用于在实时应用中演示、运行和部署人工智能（AI）。用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集。Hugging Face通常被称为机器学习界的GitHub，因为它让开发人员公开分享和测试他们所训练的模型。 本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。

  
• 01.10 17:20:26
  发表了文章 2024-01-10 17:20:26

  中文语音识别转文字的王者,阿里达摩院FunAsr足可与Whisper相颉顽

  君不言语音识别技术则已，言则必称Whisper，没错，OpenAi开源的Whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首，但在中文领域，有一个足以和Whisper相颉顽的项目，那就是阿里达摩院自研的FunAsr。 FunAsr主要依托达摩院发布的Paraformer非自回归端到端语音识别模型，它具有高精度、高效率、便捷部署的优点，支持快速构建语音识别服务，最重要的是，FunASR支持标点符号识别、低语音识别、音频-视觉语音识别等功能，也就是说，它不仅可以实现语音转写，还能在转写后进行标注，一石二鸟。

  
• 01.07 13:03:31
  发表了文章 2024-01-07 13:03:31

  如何在GitHub正确提PR(Pull Requests),给喜欢的开源项目贡献代码

  最好的中文TTS项目Bert-vits2更新了中文特化分支，但可能由于时间仓促，代码中存在不少的bug，作为普通用户，有的时候也想为自己喜欢的开源项目做一点点贡献，帮助作者修改一些简单的bug，那么该如何开始？ 本次我们以Bert-vits2项目为例子，分享正确提交PR(Pull Requests)的方式。
• 01.06 23:16:36
  发表了文章 2024-01-06 23:16:36

  首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法

  Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的bad case，同时在情感表达方面有大幅提升，可以作为先前V1.0.1纯中文版本更好的替代。

  
• 01.04 10:34:10
  发表了文章 2024-01-04 10:34:10

  字正腔圆,万国同音,coqui-ai TTS跨语种语音克隆,钢铁侠讲16国语言(Python3.10)

  按照固有的思维方式，如果想要语音克隆首先得有克隆对象具体的语言语音样本，换句话说，克隆对象必须说过某一种语言的话才行，但现在，coqui-ai TTS V2.0版本做到了，真正的跨语种无需训练的语音克隆技术。 coqui-ai TTS实现跨语种、无需训练克隆语音的方法是基于Tacotron模型，该模型使用了一种音素输入表示来鼓励在不同语种之间共享模型容量。此外，还引入了对抗损失项，以鼓励模型将说话者身份与语音内容进行解耦。这使得模型能够在不同语种之间进行语音合成，而无需在任何双语或平行示例上进行训练。

  
• 01.02 13:46:46
  发表了文章 2024-01-02 13:46:46

  Win11环境Mecab日语分词和词性分析以及动态库DLL not found问题(Python3.10）

  日语因为存在假名，会导致翻译软件进行翻译时机翻味道过重的问题，比如積ん読（つんどく）这个词，大多数软件会翻译成：堆积的读，但其实是明明买了书却不读，光放着的意思。有时候也需要单独查句子中的单词释义来理解句子的意思，但一看下去全是假名，无法像中文或者英文那样进行简单的分词操作。 本次我们基于Python3.10的三方库Mecab来对日语进行分词和词性分析。

  
• 12.31 15:49:16
  发表了文章 2023-12-31 15:49:16

  一键打包,随时运行,Python3项目虚拟环境一键整合包的制作(Venv)

  之前我们介绍了[如何使用嵌入式 Python3 环境给项目制作一键整合包](https://v3u.cn/a_id_328)，在使用嵌入式 Python 环境时，通常是作为另一个应用程序的一部分，而Python3虚拟环境是为了在开发过程中隔离项目所需的 Python 环境。虚拟环境允许我们在同一台计算机上的不同项目中使用不同的 Python 版本和软件包，而不会相互干扰。 本次我们利用Python3自带的虚拟环境(venv)功能来给项目制作一键整合包。

  
• 12.29 09:07:57
  发表了文章 2023-12-29 09:07:57

  免费背景音人声分离解决方案MVSEP-MDX23,足以和Spleeter分庭抗礼

  在音视频领域，把已经发布的混音歌曲或者音频文件逆向分离一直是世界性的课题。音波混合的物理特性导致在没有原始工程文件的情况下，将其还原和分离是一件很有难度的事情。 言及背景音人声分离技术，就不能不提Spleeter，它是一种用于音频源分离（音乐分离）的开源深度学习算法，由Deezer研究团队开发。使用的是一个性能取向的音源分离算法，并且为用户提供了已经预训练好的模型，能够开箱即用，这也是Spleeter泛用性高的原因之一，关于Spleeter，请移步：[人工智能AI库Spleeter免费人声和背景音乐分离实践(Python3.10)](https://v3u.cn/a_id_305)，这里

  
• 12.27 13:27:13
  发表了文章 2023-12-27 13:27:13

  Bert-vits2最终版Bert-vits2-2.3云端训练和推理(Colab免费GPU算力平台)

  对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。 本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(ada wong)。

  
• 12.22 16:24:09
  发表了文章 2023-12-22 16:24:09

  Bert-vits2-2.3-Final，Bert-vits2最终版一键整合包(复刻生化危机艾达王)

  近日，Bert-vits2发布了最新的版本2.3-final，意为最终版，修复了一些已知的bug，添加基于 WavLM 的 Discriminator（来源于 StyleTTS2），令人意外的是，因情感控制效果不佳，去除了 CLAP情感模型，换成了相对简单的 BERT 融合语义方式。

  
• 12.19 12:25:27
  发表了文章 2023-12-19 12:25:27

  云端开炉,线上训练,Bert-vits2-v2.2云端线上训练和推理实践(基于GoogleColab)

  对于笔者这样的穷哥们来讲，GoogleColab就是黑暗中的一道光，就算有训练时长限制，也能凑合用了，要啥自行车？要饭咱也就别嫌饭馊了，本次我们基于GoogleColab在云端训练和推理Bert-vits2-v2.2项目，复刻那黑破坏神角色莉莉丝(lilith)。

  
• 12.18 09:14:42
  发表了文章 2023-12-18 09:14:42

  Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)

  近日，Bert-vits2-v2.2如约更新，该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型，推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成，让推理音色更具情感特色，并且推出了新的预处理webuI，操作上更加亲民和接地气。

  
• 12.08 14:14:42
  发表了文章 2023-12-08 14:14:42

  Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)

  中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景，尤其在技术文章或者技术视频领域里，其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词，我们当然不希望AI口播只会念中文，Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理，但更新了底模之后，V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix)模式。

  

2023年12月

• 11.29 10:56:06
  发表了文章 2023-11-29 10:56:06

  义无反顾马督工,Bert-vits2V210复刻马督工实践(Python3.10)

  Bert-vits2更新了版本V210，修正了日/英的bert对齐问题，效果进一步优化；对底模使用的数据进行优化和加量，减少finetune失败以及电音的可能性；日语bert更换了模型，完善了多语言推理。

  
• 11.27 11:41:58
  发表了文章 2023-11-27 11:41:58

  本地训练,立等可取,30秒音频素材复刻霉霉讲中文音色基于Bert-VITS2V2.0.2

  之前我们[使用Bert-VITS2V2.0.2版本对现有的原神数据集进行了本地训练](https://v3u.cn/a_id_330)，但如果克隆对象脱离了原神角色，我们就需要自己构建数据集了，事实上，深度学习模型的性能和泛化能力都依托于所使用的数据集的质量和多样性，本次我们在本地利用Bert-VITS2V2.0.2对霉霉讲中文的音色进行克隆实践。

  
• 11.22 15:50:52
  发表了文章 2023-11-22 15:50:52

  本地训练,开箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基于现有数据集训练(原神刻晴)

  按照固有思维方式，深度学习的训练环节应该在云端，毕竟本地硬件条件有限。但事实上，在语音识别和自然语言处理层面，即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型，对于预算有限的同学们来说，也没必要花冤枉钱上“云端”了，本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。

  

2023年11月

• 11.20 11:38:07
  发表了文章 2023-11-20 11:38:07

  又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享

  Bert-vits2项目近期炸裂更新，放出了v2.0.2版本的代码，修正了存在于2.0先前版本的重大bug，并且重炼了底模，本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新，支持了三语言训练及混合合成，并且做到向下兼容，可以推理老版本的模型，本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。

  
• 11.15 16:25:19
  发表了文章 2023-11-15 16:25:19

  不懂乐理,也能扒谱,基于openvpi将mp3转换为midi乐谱(Python3.10)

  所谓"扒谱"是指通过听歌或观看演奏视频等方式，逐步分析和还原音乐作品的曲谱或乐谱的过程。它是音乐学习和演奏的一种常见方法，通常由音乐爱好者、乐手或学生使用。 在扒谱的过程中，人们会仔细聆听音乐作品，辨别和记录出各个音符、和弦、节奏等元素，并通过试错和反复推敲来逐渐还原出准确的曲谱或乐谱。这对于那些没有正式乐谱或想学习特定曲目的人来说，是一种有效的方式。 扒谱的目的是为了更好地理解和演奏音乐作品，从中学习技巧、乐曲结构和艺术表达等方面。但不懂乐理的人很难听出音符和音准，本次我们通过openvpi的开源项目some来直接针对mp3文件进行扒谱，将mp3转换为midi文件。
• 11.14 15:16:29
  发表了文章 2023-11-14 15:16:29

  AI歌姬,C位出道,基于PaddleHub/Diffsinger实现音频歌声合成操作(Python3.10)

  懂乐理的音乐专业人士可以通过写乐谱并通过乐器演奏来展示他们的音乐创意和构思，但不识谱的素人如果也想跨界玩儿音乐，那么门槛儿就有点高了。但随着人工智能技术的快速迭代，现在任何一个人都可以成为“创作型歌手”，即自主创作并且让AI进行演唱，极大地降低了音乐制作的门槛。 本次我们基于PaddleHub和Diffsinger实现音频歌声合成操作，魔改歌曲《学猫叫》。

  
• 11.03 14:17:28
  发表了文章 2023-11-03 14:17:28

  持续进化，快速转录，Faster-Whisper对视频进行双语字幕转录实践(Python3.10)

  Faster-Whisper是Whisper开源后的第三方进化版本，它对原始的 Whisper 模型结构进行了改进和优化。这包括减少模型的层数、减少参数量、简化模型结构等，从而减少了计算量和内存消耗，提高了推理速度，与此同时，Faster-Whisper也改进了推理算法、优化计算过程、减少冗余计算等，用以提高模型的运行效率。 本次我们利用Faster-Whisper对日语视频进行双语(日语/国语)转录实践，看看效率如何。

  

2023年10月

• 10.23 15:54:06
  发表了文章 2023-10-23 15:54:06

  栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)

  诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个？没错，是Bert-vits2，没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。

  
• 10.13 13:13:27
  发表了文章 2023-10-13 13:13:27

  铅华洗尽,粉黛不施,人工智能AI基于ProPainter技术去除图片以及视频水印(Python3.10)

  视频以及图片修复技术是一项具有挑战性的AI视觉任务，它涉及在视频或者图片序列中填补缺失或损坏的区域，同时保持空间和时间的连贯性。该技术在视频补全、对象移除、视频恢复等领域有广泛应用。近年来，两种突出的方案在视频修复中崭露头角：flow-based propagation和spatiotemporal Transformers。尽管两套方案都还不错，但它们也存在一些局限性，如空间错位、时间范围有限和过高的成本。 说白了，你通过AI技术移除水印或者修复一段不清晰的视频，但结果却没法保证连贯性，让人一眼能看出来这个视频或者图片还是缺失状态，与此同时，过高的算力成本也是普通人难以承受的。

  
• 10.07 12:17:24
  发表了文章 2023-10-07 12:17:24

  AIGC革新，将文字或者LOGO融入AI视频基于PIKA-labs(Python3.10)

  很多平台都会禁止用户使用带有网址或者二维码的头像以及文章配图，这样可以有效的防止用户的一些“导流”行为。当然，头像、文章或者视频现在都是AI来审，毕竟现在人工的成本实在太高，但是如果我们把文字元素直接融入图像或者视频之中，如此一来，AI也会很难识别出一些“导流”的元素。 本次我们依靠PIKA-labs平台，无需本地环境，直接简单粗暴输出带有文字元素的光影视频效果，基于Python3.10。

  

2023年09月

• 09.29 14:13:35
  发表了文章 2023-09-29 14:13:35

  基于TOTP算法的Github两步验证2FA(双因子)机制Python3.10/Golang1.21实现

  双因子登录说白了就是通过第三方设备证明"你是你自己"的一个措施，Github官方推荐在移动端下载1Password、Authy、Microsoft Authenticator等APP来通过扫码进行验证，其实大可不必如此麻烦，本次我们通过Python/Golang代码来实现双因子登录验证。

  

2023年06月

• 06.21 13:00:54
  发表了文章 2023-06-21 13:00:54

  通用密钥,无需密码,在无密码元年实现Passkeys通用密钥登录(基于Django4.2/Python3.10)

  毋庸讳言，密码是极其伟大的发明，但拜病毒和黑客所赐，一旦密码泄露，我们就得绞尽脑汁再想另外一个密码，但记忆力并不是一个靠谱的东西，一旦遗忘密码，也会造成严重的后果，2023年业界巨头Google已经率先支持了Passkeys登录方式，只须在设备上利用PIN码解锁、指纹或面部辨识等生物识别方式，即可验证身份，也就是说，可以和密码说拜拜了。

  

2023年05月

• 05.18 07:22:28
  发表了文章 2023-05-18 07:22:28

  声音好听,颜值能打,基于PaddleGAN给人工智能AI语音模型配上动态画面(Python3.10)

  PaddlePaddle是百度开源的深度学习框架，其功能包罗万象，总计覆盖文本、图像、视频三大领域40个模型，可谓是在深度学习领域无所不窥。 PaddleGAN视觉效果模型中一个子模块Wav2lip是对开源库Wav2lip的二次封装和优化，它实现了人物口型与输入的歌词语音同步，说白了就是能让静态图的唇部动起来，让人物看起来仿佛正在唱歌。 除此以外，Wav2lip还可以直接将动态的视频，进行唇形替换，输出与目标语音相匹配的视频，如此一来，我们就可以通过AI直接定制属于自己的口播形象了。

  
• 05.16 15:40:08
  发表了文章 2023-05-16 15:40:08

  云端炼丹,算力白嫖,基于云端GPU(Colab)使用So-vits库制作AI特朗普演唱《国际歌》

  人工智能AI技术早已深入到人们生活的每一个角落，君不见AI孙燕姿的歌声此起彼伏，不绝于耳，但并不是每个人都拥有一块N卡，没有GPU的日子总是不好过的，但是没关系，山人有妙计，本次我们基于Google的Colab免费云端服务器来搭建深度学习环境，制作AI特朗普，让他高唱《国际歌》。 Colab（全名Colaboratory ），它是Google公司的一款基于云端的基础免费服务器产品，可以在B端，也就是浏览器里面编写和执行Python代码，非常方便，贴心的是，Colab可以给用户分配免费的GPU进行使用，对于没有N卡的朋友来说，这已经远远超出了业界良心的范畴，简直就是在做慈善事业。
• 05.12 13:26:20
  发表了文章 2023-05-12 13:26:20

  民谣女神唱流行，基于AI人工智能so-vits库训练自己的音色模型(叶蓓/Python3.10)

  流行天后孙燕姿的音色固然是极好的，但是目前全网都是她的声音复刻，听多了难免会有些审美疲劳，在网络上检索了一圈，还没有发现民谣歌手的音色模型，人就是这样，得不到的永远在骚动，本次我们自己构建训练集，来打造自己的音色模型，让民谣女神来唱流行歌曲，要多带劲就有多带劲。
• 05.11 07:33:39
  发表了文章 2023-05-11 07:33:39

  AI天后,在线飙歌,人工智能AI孙燕姿模型应用实践，复刻《遥远的歌》，原唱晴子(Python3.10)

  忽如一夜春风来，亚洲天后孙燕姿独特而柔美的音色再度响彻华语乐坛，只不过这一次，不是因为她出了新专辑，而是人工智能AI技术对于孙燕姿音色的完美复刻，以大江灌浪之势对华语歌坛诸多经典作品进行了翻唱，还原度令人咋舌，如何做到的? 本次我们借助基于Python3.10的开源库so-vits-svc，让亚洲天后孙燕姿帮我们免费演唱喜欢的歌曲，实现点歌自由。
• 05.09 07:24:40
  发表了文章 2023-05-09 07:24:40

  Python3.10动态修改Windows系统(win10/win11)本地IP地址(静态IP)

  一般情况下，局域网里的终端比如本地服务器设置静态IP的好处是可以有效减少网络连接时间，原因是过程中省略了每次联网后从DHCP服务器获取IP地址的流程，缺点是容易引发IP地址的冲突，当然，还有操作层面的繁琐，如果想要切换静态IP地址，就得去网络连接设置中手动操作，本次我们使用Python3.10动态地修改电脑的静态IP地址。
• 05.04 10:44:58
  发表了文章 2023-05-04 10:44:58

  极速进化,光速转录,C++版本人工智能实时语音转文字(字幕/语音识别)Whisper.cpp实践

  业界良心OpenAI开源的[Whisper模型](https://v3u.cn/a_id_272)是开源语音转文字领域的执牛耳者，白璧微瑕之处在于无法通过苹果M芯片优化转录效率，Whisper.cpp 则是 Whisper 模型的 C/C++ 移植版本，它具有无依赖项、内存使用量低等特点，重要的是增加了 Core ML 支持，完美适配苹果M系列芯片。 Whisper.cpp的张量运算符针对苹果M芯片的 CPU 进行了大量优化，根据计算大小，使用 Arm Neon SIMD instrisics 或 CBLAS Accelerate 框架例程，后者对于更大的尺寸特别有效，因为 Accele

2023年04月

• 04.21 08:23:38
  发表了文章 2023-04-21 08:23:38

  人工智能AI图像风格迁移(StyleTransfer),基于双层ControlNet(Python3.10)

  图像风格迁移（Style Transfer）是一种计算机视觉技术，旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上，从而生成一幅新图像，该新图像结合了两幅原始图像的特点，目的是达到一种风格化叠加的效果，本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果。
• 04.18 08:54:50
  发表了文章 2023-04-18 08:54:50

  任务拆解,悠然自得,自动版本的ChatGPT,AutoGPT自动人工智能AI任务实践(Python3.10)

  当我们使用ChatGPT完成某些工作的时候，往往需要多轮对话，比如让ChatGPT分析、翻译、总结一篇网上的文章或者文档，再将总结的结果以文本的形式存储在本地。过程中免不了要和ChatGPT“折冲樽俎”一番，事实上，这个“交涉”的过程也可以自动化，AutoGPT可以帮助我们自动拆解任务，没错，程序能做到的事情，人类绝不亲力亲为。 我们唯一需要做的，就是告诉AutoGPT一个任务目标，AutoGPT会自动根据任务目标将任务拆解成一个个的小任务，并且逐个完成，简单且高效。
• 04.17 08:20:07
  发表了文章 2023-04-17 08:20:07

  人工智能AI库Spleeter免费人声和背景音乐分离实践(Python3.10)

  在视频剪辑工作中，假设我们拿到了一段电影或者电视剧素材，如果直接在剪辑的视频中播放可能会遭遇版权问题，大部分情况需要分离其中的人声和背景音乐，随后替换背景音乐进行二次创作，人工智能AI库Spleeter可以帮我们完成大部分素材的人声和背景音乐的分离流程。 Spleeter的模型源来自最大的音乐网站Deezer，底层基于深度学习框架Tensorflow，它可以通过模型识别出素材中的背景音乐素材，从而判断出哪些是背景音乐，哪些是外部人声。