自腾讯离职至今,2个多月时间,我在公众号【原创内容,转载请注明出处】【原创不易,请尊重版权】似乎消失了,这段时间,承担着奶爸的角色,【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。照顾家庭,带着孩子去了几个地方旅游。但我未经授权,禁止复制转载。【版权所有,侵权必究】并没有闲着,随时关注AI领域的发展,特别【版权所有,侵权必究】【原创不易,请尊重版权】是AIGC各个应用场景,同时我作为技术背【本文首发于唐霜的博客】【原创不易,请尊重版权】景的从业者,对其背后的技术需求也有自己的著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有,侵权必究】认知。今天的博文,我会带着自己的理解,聊原创内容,盗版必究。未经授权,禁止复制转载。一聊我对当前足以支持应用场景的AI技术方【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net向的看法。
【转载请注明来源】本文作者:唐霜,转载请注明出处。【本文首发于唐霜的博客】LLM基本成熟,Agent应用以B端为主
从2022年末ChatGPT进入大众视野本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【作者:唐霜】开始,到现在LLM已经基本定型,技术路线原创内容,盗版必究。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】虽然还在创新,例如moe架构,但基座模型【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【本文受版权保护】基本上不会有大的变化,包括GPT本身,总【未经授权禁止转载】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】是在藏着掖着有一个qstar版本,但实际著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。上,无论哪家大模型,其底层思维逻辑不变,【本文受版权保护】原创内容,盗版必究。已成定局。也正是因为技术路线的固化,入局【原创不易,请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netLLM基本变成了拼算力,也就是买显卡的m著作权归作者所有,禁止商业用途转载。原创内容,盗版必究。oney够不够多,只要资金雄厚,可以隔一本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创不易,请尊重版权】段时间公布一个参数逆天的大模型,但是本质【作者:唐霜】原创内容,盗版必究。上,技术没有任何大的颠覆。
【版权所有】唐霜 www.tangshu【原创不易,请尊重版权】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】ang.net【本文受版权保护】目前,在民用市场,openai的GPT并著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【原创内容,转载请注明出处】没有形成统治,特别是在中国,openai【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。甚至自断双臂。而国内的大模型服务商也基本本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。放弃了基座模型的研发,在把成本降下来之后本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创内容,转载请注明出处】,还纷纷向市场提供了价格更低的服务。
转载请注明出处:www.tangshua【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处:www.tangshuang.netng.net【作者:唐霜】本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。除了通用大模型之外,在工业(机控)、医疗【作者:唐霜】【转载请注明来源】、教育、法律等领域,国内也有发布过不同的转载请注明出处:www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net模型,有的是基于llama架构自己做语料本文版权归作者所有,未经授权不得转载。原创内容,盗版必究。来训练,有的是在开源的高分模型上进行微调转载请注明出处:www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。,但是都无法在商业上取得非常大的突破。从本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.net两方面看,在商业上,专业大模型无法达到客【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net户的预期,例如现在很多企业想用bot替代未经授权,禁止复制转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。掉客服,理论上这看上去是非常简单容易的,【原创内容,转载请注明出处】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。但是到了具体场景下,企业希望客服基于自身【作者:唐霜】【版权所有,侵权必究】企业的知识来回答用户,但是现在的AI实际本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有,侵权必究】上都做不到企业客户的期望水平;另一方面,【作者:唐霜】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。LLM本质上还是倾向于通用模型,就是要大【版权所有,侵权必究】【版权所有,侵权必究】而充分的训练语料,可想而之,要在企业中落未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。地,语料的生产和训练的成本,都是非常高的【本文首发于唐霜的博客】本文作者:唐霜,转载请注明出处。,再加上研发周期和人力成本,很难讲企业能转载请注明出处:www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。够接受这种转变。
【转载请注明来源】原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.n【作者:唐霜】【版权所有,侵权必究】et 获取更多精彩内容】现在Agent基本都是面向B端去建立生态本文作者:唐霜,转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】,因为在B端有足够多的场景需要用到智能化著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】,需要让AI去决策,从而解放一些轻松的重【本文首发于唐霜的博客】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net复性大的工作。Agent服务商往往也把目原创内容,盗版必究。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。光聚焦在为企业降本增效上,这些场景下,A本文作者:唐霜,转载请注明出处。未经授权,禁止复制转载。I决策的容错率较高,即使某些失误发生,也未经授权,禁止复制转载。【原创不易,请尊重版权】能通过企业管理进行弥补和挽回。但如果想让未经授权,禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】Agent服务商为目标企业提供面向C端产【作者:唐霜】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。品的服务,则目前来看,还有很长的路要走。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】举一个例子,我们都知道,AI智能化的生活【原创不易,请尊重版权】未经授权,禁止复制转载。场景中,缺少不了“预订”环节,而该环节则【转载请注明来源】未经授权,禁止复制转载。是一个决策性非常强的场景,因为要涉及到下本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.net单、支付、物流等,而Agent服务商们可【作者:唐霜】本文作者:唐霜,转载请注明出处。承担不起由于AI决策失误,给企业带来的损【未经授权禁止转载】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。失,因此,在企业的C端领域,目前还几乎很本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创不易,请尊重版权】少有商业化的Agent。
【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】在C端,LLM也并没有提供更为强劲的产品本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】。虽然在抖音等平台上,我们看到各种AI搜【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【原创不易,请尊重版权】索、视频快速总结知识点、智能化做PPT、【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】本文作者:唐霜,转载请注明出处。智能化做报表等,处理文本对LLM来说是比原创内容,盗版必究。原创内容,盗版必究。较强的领域,但是就C端而言,其实对文本处原创内容,盗版必究。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。理的需求并不强,在大部分宣传中,都是把产【转载请注明来源】【转载请注明来源】品定义成“生产力工具”,也就是在工作上能本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。够帮普通人处理文本、数据等。但是这里有一【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】个矛盾,如果LLM能帮普通人处理,也就能【作者:唐霜】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。帮老板处理,老板为什么要聘用一个人,而非【版权所有,侵权必究】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。一个AI呢?因此,实际上,在C端,现在,【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】很多人对ChatGPT等聊天应用已经不感转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net冒了。即使现在已经有了非常多Agent,【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处:www.tangshuang.net包括搭建Agent的平台,但是实际上,真【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net正在C端市场出现一款热门的Agent的情【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。况基本不存在。我想,其根源在于,C端主要本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。讲究的是消费,而当今的消费模式是短平快,【转载请注明来源】本文作者:唐霜,转载请注明出处。甚至无脑消费,而且还需要带点情绪价值,从【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】抖音、小红书等平台的发展就可以看出。在这本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】种消费场景下,普通用户很难为纯LLM买单【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net,Agent领域,也鲜有可以做出消费级的【本文受版权保护】【原创内容,转载请注明出处】应用。
【版权所有,侵权必究】未经授权,禁止复制转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。对于普通玩家,除非我们有强烈的兴趣,或者原创内容,盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net有丰厚的在线资源,否则我们尽可能去选择国【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处:www.tangshuang.net内的低成本LLM服务。现在提供LLM服务转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】的优秀厂商包括阿里的千问(开源qwen)【未经授权禁止转载】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。、百度的文心、腾讯的混元、字节的云雀、智【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】普的清言(开源chatglm)、零一万物本文作者:唐霜,转载请注明出处。【未经授权禁止转载】的Yi系列(开源Yi)、讯飞的星火、白川本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.net智能的白川(开源Baichuan)、深度【原创不易,请尊重版权】【原创内容,转载请注明出处】求索的DeepSeek(开源deepse【版权所有,侵权必究】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。ek)、稀宇科技的Minimax、月之暗【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】面的Moonshot、复旦大学香港中文大【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】学等多家机构合作的书生浦语(开源Inte【转载请注明来源】原创内容,盗版必究。rnML)……目前,我的主力模型来自ch【原创不易,请尊重版权】未经授权,禁止复制转载。atglm和deepseek,deeps著作权归作者所有,禁止商业用途转载。原创内容,盗版必究。eek价格低性能快,因此被作为备选。
【版权所有】唐霜 www.tangshu【作者:唐霜】【转载请注明来源】ang.net【未经授权禁止转载】【作者:唐霜】【本文首发于唐霜的博客】AI图像,疯狂地攻城略地
2023年,我在腾讯的时候,很早就开始在未经授权,禁止复制转载。【原创内容,转载请注明出处】宣讲用AI来实现设计提效,但讽刺的是,作【本文首发于唐霜的博客】【版权所有,侵权必究】为公司核心设计部门,迎来了不好的结局,这【本文受版权保护】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】可能与AI无关,只是碰巧赶上了。在我离职【版权所有,侵权必究】【作者:唐霜】前一段时间,我开始关注这个领域,并认为,著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【原创不易,请尊重版权】图像将占据消费市场的巨大空间,因为图像的【本文首发于唐霜的博客】【原创内容,转载请注明出处】背后还有视频作为延伸。之后我也开始在这个本文版权归作者所有,未经授权不得转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。领域进入研究,并开发和发布了Visor这著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有,侵权必究】款软件。
【未经授权禁止转载】原创内容,盗版必究。Stable Diffusion作为设计未经授权,禁止复制转载。【转载请注明来源】师们的核心工具,已经形成了庞大的生态。除【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权,禁止复制转载。了企业内的设计师,还有原本是摄影行业的影【未经授权禁止转载】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。楼,或者专门做图像处理的工作室,另外还有本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。建筑设计、室内设计从业者,此外还有图片处【作者:唐霜】本文作者:唐霜,转载请注明出处。理软件公司、服装设计师、电商网店、UP主【原创不易,请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net等等角色们,都在这个生态中按需索取。最近【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】很火的项目,修复老照片/破损照片->转载请注明出处:www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。;黑白照片上色->让老照片动起来,【转载请注明来源】未经授权,禁止复制转载。3个环节每个环节都能让很多人赚很多钱。而本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。这些发烧友,还集合到了liblib、op【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。enart等社区,这些社区提供了各种模型本文版权归作者所有,未经授权不得转载。原创内容,盗版必究。和方案。各种各样的创业公司都在尝试面向C本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。端提供收费的图片处理服务,而当字节这样的【未经授权禁止转载】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。大厂下次,推出dreamina、星绘等产原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】品时,stability上线自己的api未经授权,禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】服务时,这些独立的创业团队往往都面临痛苦未经授权,禁止复制转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。的抉择。
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未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。AI图像分为生图和修图两个方面。目前,A【转载请注明来源】未经授权,禁止复制转载。I图像好的方面是生图,无论是midjou【转载请注明来源】【本文受版权保护】rney还是sd,甚至字节家的app,只著作权归作者所有,禁止商业用途转载。原创内容,盗版必究。要用户稍微上心一点,都能得到非常漂亮的效著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】果,这是因为目前阶段已经是v3阶段了,各【版权所有,侵权必究】【本文受版权保护】家大模型已经训练的可以对用户的promp【未经授权禁止转载】【原创不易,请尊重版权】t做非常非常聪明的响应。虽然但是,生图中著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有,侵权必究】,很多细节仍然经不起推敲,一旦往细节去看【原创不易,请尊重版权】【本文首发于唐霜的博客】,往往会遇到细思极恐的地方。因此,现在但【作者:唐霜】【作者:唐霜】凡想要得到一张好的图,我们不太可能通过p【原创内容,转载请注明出处】原创内容,盗版必究。rompt直接获得,往往需要做细节修图。转载请注明出处:www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】这时,虽然ps还是首选,但是毕竟会有软件本文版权归作者所有,未经授权不得转载。原创内容,盗版必究。的跳跃感,因此,基于AI的修图也被越来越著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。重视。现在几乎所有的厂商,都在生图后提供转载请注明出处:www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】给用户修图的选项,根据图片的需求,有的时本文作者:唐霜,转载请注明出处。【转载请注明来源】候,只需要用AI稍加处理,就可以获得满意【原创内容,转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net的结果。Visor也是在这种现状下设计的【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【转载请注明来源】,它希望用户利用AI在生图、修图、出图上【原创内容,转载请注明出处】原创内容,盗版必究。一气呵成,集成类似粘土化、换脸、老照片修转载请注明出处:www.tangshuang.net【本文受版权保护】复等这种工程化的目标功能。但是,就目前来未经授权,禁止复制转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】说,我认为修图效果最好的,还是ps的AI【版权所有,侵权必究】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。能力,毕竟老牌设计品牌。
【版权所有】唐霜 www.tangshu【作者:唐霜】原创内容,盗版必究。ang.net【本文受版权保护】【作者:唐霜】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。作为普通用户,如果希望实现创作,我们往往本文版权归作者所有,未经授权不得转载。未经授权,禁止复制转载。需要下载多款app,在不同的app之间使【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【原创不易,请尊重版权】用不同的功能来实现想要的效果。从想通过A本文作者:唐霜,转载请注明出处。未经授权,禁止复制转载。I图像领域赚钱的个人或团队而言,则需要抓原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】住热点,结合掌握的技术,快速制作能够实现【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。热点图像效果的短视频,在抖音等平台上推广本文版权归作者所有,未经授权不得转载。原创内容,盗版必究。自己。
著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。总而言之,AI图像领域有着非常宽泛的空间【原创内容,转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】,可以容纳不同类型的人群在这个领域利用A转载请注明出处:www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】I完成自己的图像目标,无论是以AI为工具未经授权,禁止复制转载。【作者:唐霜】实现自己的设计目标,还是想通过AI赚外快【本文受版权保护】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。,AI图像领域都是一个可以包容的、且略带【转载请注明来源】未经授权,禁止复制转载。疯狂的领域。
【未经授权禁止转载】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。未经授权,禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshu【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】ang.netAI声音,悄无声息的越来越强大
容易被人忽视的声音领域,实际上在应用中,【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者:唐霜,转载请注明出处。占据着非常大的比重。不过,从应用上讲,除著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【作者:唐霜】了针对盲人,声音更多的是一种辅助手段,往本文版权归作者所有,未经授权不得转载。原创内容,盗版必究。往并不能成为核心角色,因此才那么容易被忽转载请注明出处:www.tangshuang.net【本文受版权保护】视。但是,现在不同了,因为AI声音已经越原创内容,盗版必究。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。来越强大了。新一轮的AI,让我们可以完全【本文首发于唐霜的博客】【本文首发于唐霜的博客】克隆一个人的声音,更让人惊喜的时,还能为【本文首发于唐霜的博客】未经授权,禁止复制转载。声音实现情感、情绪、实时反应和停顿的控制【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net,接下来的阶段,技术上的主要目标是实现低本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创不易,请尊重版权】廉的高性能的实时生成声音流,从而能够让A【本文受版权保护】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。I声音成为能与人自然交流的机器对象。另外未经授权,禁止复制转载。【版权所有,侵权必究】,这里面还有一个分支,就是AI唱歌,现在原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】基于so-vits-svc技术,已经可以转载请注明出处:www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】把AI唱歌做的非常好,你看suno的发展本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】,音乐创作者们高声痛哭要失业。
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今年年初,openai完成了sora的P【原创内容,转载请注明出处】【版权所有,侵权必究】PT式发布会,此后,AI视频成为全部人翘【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【未经授权禁止转载】首以待的重量级AI应用领域。之前的pik【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】a迅速陨落,runway和国产之星pix著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【原创内容,转载请注明出处】verse还在反抗。sora之后,所有的【本文首发于唐霜的博客】【版权所有,侵权必究】AI视频技术路线被统一,快手旗下的快影a【本文受版权保护】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】pp发布了AI视频内测功能(基于可灵大模未经授权,禁止复制转载。【作者:唐霜】型),由于其优秀的实际效果,在Gen-3【本文首发于唐霜的博客】【原创内容,转载请注明出处】, Genmo, dreamina等一众【转载请注明来源】【本文受版权保护】AI视频生成应用中,杀出重围,后来居上,【原创不易,请尊重版权】【原创内容,转载请注明出处】成为在实际应用中(消费级)获得最高评分。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。未经授权,禁止复制转载。最近很火的老照片动起来视频,很多都是由可【作者:唐霜】【本文首发于唐霜的博客】灵完成。
【转载请注明来源】【原创不易,请尊重版权】原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。对于AI生成视频而言,从消费者的角度讲,著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有,侵权必究】有几条最基本的要求,一是画面的稳定与连贯未经授权,禁止复制转载。【转载请注明来源】,人物一致,那种明显的AI诡异画面是不可【未经授权禁止转载】本文作者:唐霜,转载请注明出处。忍受的;二是对信息的理解准确,不要漏掉或本文版权归作者所有,未经授权不得转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net错误安排关键信息;三是能够以正常的速度呈转载请注明出处:www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】现画面,并且运动效果稳定;四是时长越长越【作者:唐霜】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】好,像素越高越好。
本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】【作者:唐霜】原创内容,盗版必究。从技术上讲,现在的AI视频生成模型,都是转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】sora的技术路线,即由视频数据的训练,原创内容,盗版必究。原创内容,盗版必究。视频的生成方式有prompt生成和基于图【转载请注明来源】【版权所有,侵权必究】片的生成。在之前一段时间,由于我的乐观,转载请注明出处:www.tangshuang.net本文作者:唐霜,转载请注明出处。认为这是最优的一条技术路线,而且当时“世【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net界模型”这个概念被疯狂炒作,让我对技术本【转载请注明来源】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】身产生了误判。就人物一致性问题而言,基于【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。该技术路线就令人担忧,如果不能保证人物的【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。一致性,那么很多情况下,这个视频都是不可著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【原创内容,转载请注明出处】用的,仅是PPT视频而言。我认为,还是回【原创不易,请尊重版权】【原创不易,请尊重版权】到“补间”路线才是最后的解法。就像最近很【原创内容,转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】火的老照片动起来的视频,虽然只有一张图,【本文首发于唐霜的博客】【本文首发于唐霜的博客】但视频的本质就是将图片作为帧,以连贯的方未经授权,禁止复制转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。式播放它们,所以在生成帧时,通过原始图片【原创不易,请尊重版权】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。做细微的人物处理,在很大程度上可以避免基原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】于prompt式的AI意识流视频来的更好【原创不易,请尊重版权】【本文首发于唐霜的博客】。实际上,这一路线在之前很多将短视频跳舞【作者:唐霜】【本文受版权保护】转为卡通风格上,获得了验证,或者替换视频本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net人脸的视频等等,都是基于这种看上去很笨,未经授权,禁止复制转载。【未经授权禁止转载】却非常有效的技术路线。
本文版权归作者所有,未经授权不得转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】【原创不易,请尊重版权】当然,如果在生成视频时,能够做到sora【作者:唐霜】【原创不易,请尊重版权】演示效果那样的高清真实效果,确实可以在影本文版权归作者所有,未经授权不得转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net视制作、游戏等领域给我们带来更棒的体验。原创内容,盗版必究。【版权所有,侵权必究】例如我们在制作一些科普短视频时,由于缺乏转载请注明出处:www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】素材,如果可以通过AI将其补充,这对我们未经授权,禁止复制转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net提供更加优质的科普内容,更有帮助。再如我【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】之前为小孩制作动画,如果可以通过AI,直著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。接基于故事内容,生成人物一致的连环画式视本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。频,对亲子教育或许也有不错的帮助。虽然我【原创内容,转载请注明出处】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。们在短视频平台可以看到很多将网文直接输出本文作者:唐霜,转载请注明出处。【未经授权禁止转载】为短视频的,但是可以很明显感觉那些画面过【原创不易,请尊重版权】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】于糙,而且画面与画面之间没有逻辑,感觉就【原创内容,转载请注明出处】【原创不易,请尊重版权】是纯粹的配个图而已。
【原创内容,转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshu【原创内容,转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netang.net未经授权,禁止复制转载。【原创内容,转载请注明出处】无论是prompt生成视频、图片生成视频【转载请注明来源】【版权所有,侵权必究】,目前来说,效果都并不理想,距离我们在生转载请注明出处:www.tangshuang.net【作者:唐霜】产中用AI视频完成内容输出,或许还有点距【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】离。
本文作者:唐霜,转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.n【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。et 获取更多精彩内容】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。多模态大模型,重要却进展缓慢
多模态的本质,在AI领域,就是“眼睛”的【本文首发于唐霜的博客】【原创内容,转载请注明出处】作用。多模态大模型的成功是打开AI心灵的【未经授权禁止转载】【版权所有,侵权必究】窗户。但是,目前的多模态大模型发展并不乐【原创内容,转载请注明出处】【版权所有,侵权必究】观,从google最早发布gemini视著作权归作者所有,禁止商业用途转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net频造假,到现在GPT-4o收费且调用次数原创内容,盗版必究。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。限制,多模态大模型的发展一直不那么顺利。【未经授权禁止转载】本文作者:唐霜,转载请注明出处。在多模态之下有一个分支,就是vision著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】(视觉)模型,这个分支倒是发展的不错,微著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】软发布的phi3-vision已经来到了【原创内容,转载请注明出处】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。128k参数量,可以说在硬件上门槛被降到【未经授权禁止转载】原创内容,盗版必究。很低。但是通用多模态大模型的发展缓慢,或【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】许是因为之前在LLM上过多投入,期望在接本文版权归作者所有,未经授权不得转载。原创内容,盗版必究。下来的这个阶段,各大厂商在多模态上,可以【本文受版权保护】【转载请注明来源】把价格打下来性能抬上去,在这一点上,国内【版权所有,侵权必究】未经授权,禁止复制转载。的厂商们,有没有一家可以上去硬刚呀。
【关注微信公众号:wwwtangshua【原创内容,转载请注明出处】【转载请注明来源】ngnet】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。转载请注明出处:www.tangshua本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。ng.net【关注微信公众号:wwwtangshua【作者:唐霜】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】ngnet】多模态大模型,是实现GPT-4o发布会上本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创内容,转载请注明出处】,拿着手机摄像头与AI对话的前提,没有多本文作者:唐霜,转载请注明出处。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】模态,一切基于视觉对话的场景都免谈。虽然【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net视觉模型可以解决部分问题,但是视觉模型只【转载请注明来源】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。能处理图片,不能处理视频,没有办法动态分著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】析内容,因此也就没有办法真正解决多模态要本文版权归作者所有,未经授权不得转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。解决的场景问题。
【版权所有,侵权必究】转载请注明出处:www.tangshua转载请注明出处:www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.netng.net【原创不易,请尊重版权】在应用场景中,多模态可用于机器人、自动驾本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】驶、教育教学、各类知识的实时解答和分析等【原创不易,请尊重版权】【本文首发于唐霜的博客】等。例如对于盲人而言,或许只需要在头顶安原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。装一枚摄像头;对于聋哑人,只需要佩戴一副【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net实时字幕的眼镜。在这些应用场景中,我们其【转载请注明来源】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。实可以通过Agent架构来调用不同工具实【未经授权禁止转载】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】现,但是,要对序列化内容进行分析,可能还【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。是需要多模态才能做到最好。
【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号:wwwtangshua未经授权,禁止复制转载。【作者:唐霜】ngnet】通用机器人,未来的唯一方向
前面的所有,都还只是在软件层面,当我们把原创内容,盗版必究。【未经授权禁止转载】视野拉大,AI人工智能的终极,一定是让A【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】I控制硬件。现在,已经很多工业车间的机器【作者:唐霜】【原创不易,请尊重版权】人,也有智能汽车,酒店商场等也有一些服务未经授权,禁止复制转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。性的机器人,但是,这些机器人距离通用机器本文作者:唐霜,转载请注明出处。未经授权,禁止复制转载。人,就像草履虫到人类之间的差距一样。通用原创内容,盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net机器人,就是我们电影中看到的robot,【本文受版权保护】【版权所有,侵权必究】它们提供通用的服务,例如家庭、餐厅、酒店【未经授权禁止转载】【版权所有,侵权必究】、写字楼等,它们可以代替人类完成服务性质原创内容,盗版必究。【原创内容,转载请注明出处】的工作,如家务、清洁、配送、修理等等,当【原创不易,请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net然,对于某些力量来说,它们还会被配置到战转载请注明出处:www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。场上。
【本文受版权保护】转载请注明出处:www.tangshua【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.netng.net【未经授权禁止转载】随着机器人领域的开源生态越来越大,3D打未经授权,禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】印的成本逐渐降低,在硬件领域,实际上制作本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创内容,转载请注明出处】通用机器人的技术工程难度已经很低了,核心转载请注明出处:www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。问题在于如何设计可量产的、设计感强的、功【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【未经授权禁止转载】能可迭代的硬件体系,更重要的是如何让硬件转载请注明出处:www.tangshuang.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。体系获得灵魂。从目前来看,openai投【转载请注明来源】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。资的机器人公司figure已经具有雏形,著作权归作者所有,禁止商业用途转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。目前来说,核心的问题还是在算力(性能)上【原创不易,请尊重版权】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】。
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【原创内容,转载请注明出处】本文作者:唐霜,转载请注明出处。【关注微信公众号:wwwtangshua【本文受版权保护】【转载请注明来源】ngnet】原创内容,盗版必究。结语
本文挑选了我认为是AI领域,当前发展最重著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】要的几个方向进行了阐述,呈现国内发展现状未经授权,禁止复制转载。原创内容,盗版必究。,以让更多的读者朋友了解当前AI领域发展【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】趋势。2024年是AI应用的爆发年,作为【作者:唐霜】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】应用强国,我们在基础研究和产品设计上都有【原创不易,请尊重版权】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。一定的优势,然而在创业环境和产业链上都存【作者:唐霜】【转载请注明来源】在着明显的竞争不足。未来5-10年必然是【本文受版权保护】【本文首发于唐霜的博客】AI统治应用领域的开始阶段,在国际大背景未经授权,禁止复制转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。下,这一竞争领域显得更加重要。作为从业者原创内容,盗版必究。【原创内容,转载请注明出处】,我们应该认识到国内外的差距,同时,也正【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net因认识到国内外产业链上的现状,才有信心一转载请注明出处:www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。点一点的去补齐不同环节上的不足。竞争永远未经授权,禁止复制转载。原创内容,盗版必究。是残酷的,在关键领域,不存在开放市场,如著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【作者:唐霜】果没有掌握主动权,未来或许我们不得不向境【转载请注明来源】转载请注明出处:www.tangshuang.net外公司购买通用机器人,并因此带来更严重的【作者:唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net数据危机。个人在时代的浪潮中更加渺小,我【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】过去10来年积累了很多应用开发的经验,如【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容,盗版必究。今在AI领域中继续投入,希望能为这个时代【本文首发于唐霜的博客】原创内容,盗版必究。贡献自己的微薄力量吧。
原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshua【转载请注明来源】【作者:唐霜】ng.net【版权所有,侵权必究】2024-07-09 3861


