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【GPT-SoVITS v2 pro plus】分享若叶睦等6人最新语音模型 内含小剧场（三角初华、丰川祥子、若叶睦&墨提斯、祐天寺喵梦、八幡海铃、纯田真奈）

我更想做小剧场（ 更新列表： #三角初华 #丰川祥子(黑&白) #若叶睦 #墨提斯 #祐天寺喵梦(乖猫&哈气) #八幡海铃 #纯田真奈 --- 模型合集😀：https://pan.quark.cn/s/313e65377ba1 https://pan.baidu.com/s/17ylgK03YMUBCTU8RG6KhoQ?pwd=rana GSV项目仓库：https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS quark整合包链接（资源转载）（有人私信我希望补一个du盘外的链接，侵删）：https://pan.quark.cn/s/2ef38496649a 花佬提供的整合包下载链接（链接转载）（pro里面包含pro plus，放心下）：https://pan.baidu.com/share/init?surl=OE5qL0KreO-ASHwm6Zl9gA&pwd=mqpi

解除DeepSeek力量限制，玩起来超刺激的！

全网首发！五大AI引擎协同平台正式上线 Gemini2.5Pro、Grok-3、GPT-4.5、o3、o4mini、满血版DeepSeek、Claude-sonnet4全都有 同时还有各种指令与教程。纯公益Al站点，免费使用体验! 各位想要的内容，都在视频中!请仔细看完视频! ヾ(•ω•`)o 评论区与简介放不了链接，请三连关注up并评论哦，看到了都会回的!(～￣▽￣)～

人工智能能否猜出伊吹萃香（deepseek篇）

真正的答案究竟是什么？ 真的存在答案吗？ 幻想乡到底是不是真实的存在？伊吹萃香到底是否真实？ 我抱着怀里的萃香百思不得其解

AI五连拍新玩法！ComfyUI + Flux Kontext 轻松实现，角色一致性拉满 | 保姆级教程

🔥还在为AI视频中的人物形象不一致而烦恼吗？本期视频，我将带你解锁一个超酷的AI五连拍视频制作方法！ 我们将使用强大的Flux Kontext来生成具有完美一致性的人物姿势图片，再结合首尾帧视频生成技术，轻松打造出流畅自然的五连拍动态效果。整个思路非常简单，但细节决定成败。跟着我的步骤，你也能做出令人惊艳的作品！ 🎬 你将学到： 1 Flux Kontext 核心工作流解析，保证人物特征不变。 2 如何巧妙利用大语言模型（如DeepSeek、Gemini）创建“提示词工厂”，生成多样化的姿势。 3 VACE首尾帧视频生成工作流的配置与优化技巧。 4 组合多个短视频，通过剪辑和变速创作最终的五连拍效果。 5 实用的模型和Lora推荐，让你的视频效果更上一层楼。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 生成动作提示词工程： 设计一个女性的五连拍的5个动作，主要集中在手和表情。 请严格遵守以下所有要求： 1. **数量**：必须正好生成五个姿势。 2. **多样性**：避免姿势间的相似性。 3. **独立性**：只描述人物的姿势，无需描述环境，人物衣服，已经外貌等其他特征 4. **输出语言**：所有的姿势描述都必须使用英文。 5. **核心格式**：每一个姿势描述都必须以 "make the woman" 开头。 6. **最终输出格式**：用英文输出，每行1句，不要有额外输出 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- comfyui-blog https://blog.comfy.org/p/flux1-kontext-dev-day-0-support 教程文档 https://docs.comfy.org/tutorials/flux/flux-1-kontext-dev 模型下载 https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-kontext-dev_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors 视频中使用在线工作流： 1 flux_1_kontext（5连拍生成图片） 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1938980661526978561/?inviteCode=kol01-rh107 2 selfforcing+vace首尾帧（5连拍生成视频） 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1939027395783675906/?inviteCode=kol01-rh107 runninghub粉丝福利 注册送1000点算力 国外用户 https://www.runninghub.ai/?utm_source=kol02-RH021 国内用户 https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH107 工作流下载 https://github.com/amao2001/ganloss-latent-space/tree/main/workflow/2025-06-30%20ai5%E8%BF%9E%E6%8B%8D ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 背景音乐由 AI 生成

基于得分的扩散模型 | 生成式人工智能动画解说

https://www.youtube.com/watch?v=EhndHhIvWWw 本期视频带你探索“基于得分的扩散模型”（Score-based Diffusion Models），这是生成式人工智能领域的一种前沿方法。 通过模拟粒子在空间中随机扩散的物理过程，科学家们发现这些看似混乱的运动背后，正蕴含着生成高质量图像、音频甚至文本的奥秘。 本视频不仅回顾了我们熟悉的扩散模型框架，还深入介绍了另一种基于“得分函数（score function）”的实现方式，并展示它如何引领了 AI 模型生成的新革命。 适合对生成模型、扩散过程、物理建模感兴趣的观众，尤其是想深入理解 Stable Diffusion、Denoising Diffusion 等原理的技术爱好者。