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情人节这天,idol居然对我「说情话」!?

什么?你以为这门绝技需要耗时耗力? 大错特错!PaddleGAN(飞桨生成对抗网络套件)中的Wav2lip唇形精准合成算法让你轻松变身「情场高手」! ④ 输出idol的嘴唇与告白语音做出匹配唇形动作的idol说情话视频,就可以分享到朋友圈过凡尔赛式的情人节啦~ 聪明的小伙伴们可能注意到了,这里面最核心的就是名称为Wav2lip的模型,那它到底是个什么原理呢 audio:驱动唇形合成的告白台词音频,视频中的idol将根据此音频进行唇形合成--即,想听idol说什么 ? 重点来啦!! 本项目支持大家上传idol或自己的人脸素材视频,以及告白台词音频, 合成任意想要的情话/情歌告白视频!! 只需在命令中的face参数和audio参数分别换成自己的人脸素材视频和告白台词音频路径,然后运行命令,就可以生成和台词音频同步的idol告白视频。

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Python爬虫实例十七:爬取王者荣耀英雄语音

id=144 进入网页后,进行检查,如下图,找到data_zlk_lb.json这个文件,可以很清晰的见到想要爬取的台词语音及相关的文本。 为了提高最后文件的可读性,最好能够台词与英雄名相匹配。 匹配的关键桥梁就是,英雄编号! print('{}语音合成成功\n'.format(name_result)) except: print('{}语音合成失败\n'.format Python爬虫有用的库:pydub,处理音视频的库 ④、为什么提前创立path_f = ". 本文中遇到的错误是,多了几个字符串,用replace替换掉,或者删除掉都可以,本文采取的替换。 其它说明 ①、通过本文爬虫,可以帮助你了解 json 数据的解析和提取需要的数据。

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    漫画台词语音输出,还带感情!娱乐学习可两用,北理参与

    现在不用这么麻烦了,因为在去年11月,北京理工大学和阿联酋起源人工智能研究院、美国乔治梅森大学研究团队联合发布了新技术“漫画引导的语音合成”(Comic-Guided Speech Synthesis) ,该技术能将漫画中出现的人物台词变成富有感情的声音进行输出。 技术概要图:输入漫画书页面,通过分析合成声音 系统通过读入漫画页面,分析各个角色对话框内的内容,就能按照故事发展合成相应的声音。目前该实验已表明,系统可以针对不同类型的漫画进行语音合成。 要使系统实现这项功能,需要用到「视觉分析」和「语音合成」两项技术: 视觉分析:分析漫画书页面后,分离图版,对话框,文本等内容,将各要素按故事顺序重新排列归类。之后,将台词主要人物和对话框连线。 接着,识别各角色的性别,年龄,台词内容和对应的感情,如幸福,悲伤,生气等; 语音合成:基于漫画虚拟分析,合成与各角色性别,年龄,感情匹配的声音。 ? 两个流程:分析漫画书页面和语音合成 ?

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    找不出破绽!斯坦福等新研究:随意输入文本,改变视频人物对白,逼真到让作者害怕

    手握这项技术,在视频中让你怎么说你就怎么说,让你说什么你就得说什么,谁也看不出来这是假的。 有视频有真相?现在已经彻底过去了。 来看全部效果展示↓↓↓ 天衣无缝P视频 这个技术可以完成对视频多种类型的篡改。 功能1:改变人物台词 改变视频里的关键词,用假信息替换真内容,后果不要太可怕。 开头展示的视频就是改动后的效果。 功能2:改变人物嗓音 就算用合成的嗓音改造视频主角,也可以把人物口型调的宛如原生。 功能3:随意删除信息 即使你删掉视频中的部分关键词,也可以保持语音和图像的连贯。 ? 有些话你说了么? 比如牙齿的合成效果: ? 比如衣服细节的合成效果: ? 与传统删除视频场景的MorphCut技术对比,MorphCut在第2、3、4帧的场景删除任务中失败了,而新技术可以成功切除: ? AI对口型 自动合成某个人的语音,已经有许多算法可以做到。这里,团队使用了原本视频主角的录音,而在不需要原声的部分,用了Mac自带的语音合成工具。暂不赘述。

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    用Python解决女朋友看电影没字幕的需求

    其实,是这样子的: 最近剧荒,偶然翻出了曾经下载的电视剧回味一番,经典就是经典,不论是剧情还是台词,都那么有魅力,咦? 等等,台词台词……作为一个IT从业者,我忽然灵光一现——现在语音识别技术这么发达,能否有什么办法能帮我保存下一些精彩桥段的台词呢? 或许我也可以是个野生字幕君:p ,似乎也可以在此基础上顺手再翻译一下个别难懂的台词! 略加思索,我大概有了个想法——做个视频中提取音频的程序,而后去请求一个开放的语音识别API来帮我把语音转为文字。 的一段音频进行短语音识别 CSDN:点我直达微信公众号: 4 9月17 智能语音评测-demo CSDN:微信公众号: 5 9月24 作文批改-demo CSDN:微信公众号: 6 9月30 语音合成 效果可以,断句的一点小瑕疵可以忽略。没想到这短语音识别API博古通今,古文语音识别也这么溜,厉害厉害!

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    找不出破绽!斯坦福等新研究:随意输入文本,改变视频人物对白,逼真到让作者害怕

    手握这项技术,在视频中让你怎么说你就怎么说,让你说什么你就得说什么,谁也看不出来这是假的。 有视频有真相?现在已经彻底过去了。 来看全部效果展示↓↓↓ 天衣无缝P视频 这个技术可以完成对视频多种类型的篡改。 功能1:改变人物台词 改变视频里的关键词,用假信息替换真内容,后果不要太可怕。 开头展示的视频就是改动后的效果。 功能2:改变人物嗓音 就算用合成的嗓音改造视频主角,也可以把人物口型调的宛如原生。 功能3:随意删除信息 即使你删掉视频中的部分关键词,也可以保持语音和图像的连贯。 ? 有些话你说了么? 比如牙齿的合成效果: ? 比如衣服细节的合成效果: ? 与传统删除视频场景的MorphCut技术对比,MorphCut在第2、3、4帧的场景删除任务中失败了,而新技术可以成功切除: ? AI对口型 自动合成某个人的语音,已经有许多算法可以做到。这里,团队使用了原本视频主角的录音,而在不需要原声的部分,用了Mac自带的语音合成工具。暂不赘述。

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    他曾是百度最高奖得主,滴滴首席算法,现在要开一家AI语音超市

    在国内,司空见惯的是若琪、小爱同学、小雅的合成人声,或者也习惯了百度地图、滴滴App里的语音播报,但隐秘不闻的是背后同一家“供应商”——标贝科技。 2013年,李秀林加盟百度,并成为百度语音合成技术负责人,在其后任职期间,率队成功打造了百度语音合成系统,因此在2016年折桂百度内部一年一度的百万美元最高奖,技术层级T9。 那么标贝究竟要做什么呢? 李秀林回答:打造一家AI语音超市。 AI语音超市 如何理解这个AI语音超市? 比如周星驰的电影配音,只用他的“语音模型”代劳即可,或者台词功力实在太差的流量小鲜肉,后期配音也在变得更简单。 业务和团队 当然,从语音合成数据标注,到语音合成方案供应商,创立2年的标贝科技也经历了小转型。

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    人人字幕组做的这款小程序,用美剧帮你学好英语

    他们出品的「人人词典」的首页,也与其他词典 app 也有很大区别:当你搜索单词的时候,「人人词典」提供的每个单词,都会给出这个词的影视剧的台词和剧照。 随意查询某个单词,「人人词典」会显示这个单词的不同台词。你可以点击相应剧照查看对话上下文,或者点击台词中的「喇叭」按钮,收听台词原音。 「人人词典」还带有简单的「生词本」功能。 它会将某些影视剧中的台词拿出来,作为翻译任务,供大家讨论更好的翻译。 随意点击一个翻译任务,你可以看见待翻译台词的上下文、以及生词释义。你可以根据这些信息,提交自己的翻译结果。 小程序可以做到效率和质量的完美平衡:在保证高效率的同时,也能让开发者做出质量极高的小程序。 在微信里使用小程序,究竟有什么特点呢? 在试错之后,再根据情况考虑是否开发 app。 如果可以,我甚至也可以接受不开发 app 的情况。

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    Deepfake让罗伯特·德尼罗用流利的德语表演台词!差点忘了他是美国人

    你在一句台词词或一个表演上做一个小的改变,就可能对故事节奏中的一个角色产生大的改变,进而对整个电影产生影响。” 需要捕捉一个场景中演员的面部表情和动作,以及用另一种语言说同样台词的人。然后将这些信息结合起来创建一个3D模型,将演员的面部和头部与配音者的嘴唇动作结合起来。 演员看完表示很不安 这项技术可以帮电影公司制作多语言版本时,避免昂贵的重拍。但是有演员看到自己被AI操纵、“说”出一口流利的外语后,同时表现出了惊喜和担忧这两种反应。 这项触手可及的换脸技术曾被用来合成名人色情片,以及基于报复或其他目的的素人色情视频。在政治领域也有被用来合成名人视频发表不恰当言论,影响选举等政治事件。对社会和伦理造成来很恶劣的影响。 ? 一家也在搞AI配音的公司负责人表示,没法确定一些演员看到自己的表演发生这样的变化会有什么反应,尤其是他们不清楚这是电脑做的情况下。一些名气更大的演员可能根本就不赞同这样做吧。

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    记一次语音转文字程序的开发-当一次野生字幕君

    下一秒我就是野生字幕君 最近剧荒,偶然翻出了曾经下载的电视剧回味一番,经典就是经典,不论是剧情还是台词,都那么有魅力,咦? 等等,台词台词……作为一个IT从业者,我忽然灵光一现——现在语音识别技术这么发达,能否有什么办法能帮我保存下一些精彩桥段的台词呢? 或许我也可以是个野生字幕君:p ,似乎也可以在此基础上顺手再翻译一下个别难懂的台词! 略加思索,我大概有了个想法——做个视频中提取音频的程序,而后去请求一个开放的语音识别API来帮我把语音转为文字。 ,断句的一点小瑕疵可以忽略。 总结 一番尝试带我打开了新世界的大门,从今天开始我可以是一个不打字却能搬运字幕的野生字幕君了,后面再有时间可以试试识别完翻译成其他语言的操作,嗯,是技术的力量!

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    效率工具推荐(第10期)

    链接:https://www.plasmic.app/ 3. 这是一个可以通过台词找到影片的网站 链接:http://33.agilestudio.cn/ 比如我搜索这个台词:“虽然我们互相笑着说“回见”,但是我们都心知肚明,分离即永别。” Locket Widget 这是一个可以在对方手机上展示你照片的 iOS 小组件。 链接:https://apps.apple.com/cn/app/locket-widget/id1600525061 7. 片场 片场app是一款电影旅行指南软件,通过片场app可以全面掌握景点影视剧的取景地信息,享受精彩电影旅行体验。 链接:在应用市场搜索即可 --- end ----

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    可以用这个项目自创一款手写体

    本文主要介绍用 Tensorflow 编写的 RNN 手写笔迹合成项目,该模型主要基于 2013 年一篇关于手写笔迹合成的论文。 项目作者也表示在基于 2013 的手写笔迹合成的论文下,新增了一个推理模型进行优化。(Demo 如下图所示) ? 不同字体的手写笔迹合成。 ? 上图这个权游里瑟曦的经典台词就是使用该项目创建的。 效果展示 让我们先来看一看这个项目的实际效果如何。 同时,其中也包含预训练模型,当然你也完全可以训练你自己的模型。 项目作者表示,该项目发起之初主要是为了研究论文而做的参考实验。但最终复现效果质量非常不错,因此该项目是可以更为广泛的进行使用。 感兴趣的读者可以参考项目原链接进行浏览。

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    爱奇艺多语言台词机器翻译技术实践

    1 多语言台词机器翻译实践的相关背景 爱奇艺旗下iQIYI App涉及大量长视频,而长视频的出海,重要的一环就是台词翻译。 1 多语言台词机器翻译模型的探索和优化 1.one-to-many翻译模型优化 首先介绍一下什么是one-to-many模型。 但我们如果能够结合台词的上句和下句,就可以减少这种歧义性。比如,上下句分别是“你走吧”、“再见”,我们就可以知道他想说的是let me alone。 所以我们针对这个台词识别错误的问题,设计了一个容错模块。这个容错模块可以认为是纠错模块。我们借鉴了去年发表的一篇论文所提出的一个模型——T-TA模型。 首先我们通过人脸识别和声纹识别对齐台词和角色,通过这种对齐可以使得每一句台词定位到它所处的场景。再将角色人物属性比如性别,年龄,人物关系,身份等标注好,使角色的信息更丰富、更加立体。 ?

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    48小时封镜!这是一部完全由AI制作的科幻电影

    随着时间的推移,Benjamin学会了模仿剧本的结构,创作舞台指导和生成格式良好的台词。 《Zone Out》的剧本,就像《阳春》一样,在空洞的废话和有感情的台词之间摇摆不定——老实说,它并不逊于一部科幻佳作。 (取自影片中对话的一个例子,听起来像是Benjamin对他的主人的批评:“你为什么不告诉我……你说的是真的吗,人类将能够对人类施与更强烈的破坏吗?” 其结果是一段钢琴音乐,有助于分散人们对Zone Out奇怪的声音合成的注意力。 他说:“在这个实验之后, Ross已经发现了一些他认为可以帮助我们进行完全自动化编辑的新技术,非常令人兴奋。”----

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    想搞一套AI问答游戏系统?简单,Google又开源了

    若朴 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 刚刚,Google开源了一套问答游戏App系统。 通过一套模板工具可以,你只要给出问题和答案,就能搞出一套功能齐备的AI问答游戏。 Google的VUI团队设计了750种台词,以便让三个角色更有趣也更有个性。 这些台词分为44个类别,包括欢迎、答对响应、帮助提示等。 开发者也可以只是上传默认的问题,然后直接使用Firebase的网页GUI直接编辑数据库。 ? 然后,选择一个角色。我们以女王为例吧。 ? 在实现代码中配置选定的角色后,相应的角色台词也就确定下来。 一位胜利者”或者“一次勇敢的尝试,但没有什么用”。 现在可以导入TriviaGame.zip文件,这样就能获得游戏进程的所有intents。 开发者可以使用Firebase CLI工具部署实现逻辑,然后可以得到功能托管的URL地址。

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    颁奖乌龙就算了,怎么还性别歧视,好莱坞电影怎么了?数据笑而不语

    那么昨天颁奖乌龙对网络热搜产生了什么影响呢?颁奖乌龙时约为北京时间 13 点左右,根据谷歌指数此时奥斯卡搜索指数达到最高点。 ? 这张海报中可以清楚的看到主角就是 Jyn Erso 。 但容易忽略 Jyn 是这种海报上唯一的女性角色。这也同样反映到这部电影中,不仅女性角色屈指可数,很多时候 Jyn 是众多场景中唯一的女性。 每个气泡表示一个角色,并且气泡的面积等同于该角色的台词比重。 同时男女台词的的气泡可以分开,表现更清晰。下方的条形也清晰的表明了电影中角色性别占比以及性别台词占比的信息。 ? (心疼女神一秒) 我们还可以看到: ·《海底总动员 2 :多莉去哪儿》和《疯狂动物城》是 2016 年全球票房前十中唯一的两部电影中女性角色台词最多的。 开始这个项目时,只是感觉《星战》中台词男女分配不均。结果分析完发现 16 年的十大热门电影中几乎没有一部是性别平等的。 好莱坞,我们可以做得更好。

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