Comfyui 第137集 Kontext 单图 全功略，萝卜，整合包，指令编辑，一键修图，AI绘画，AIGC，AI

AI动画卷王教程：3步做出电影感！Animatediff 插件使用插件

【教程】为什么90%的AI PPT工具都没用？用ChatGPT+Gamma 3分钟做好PPT！

大多数的AI PPT工具都很擅长制作精美的幻灯片排版和设计，但却忽略了关键部分：挖掘真正重要的洞见。 所以在本视频中，我将通过重新创建一份真实的谷歌销售提案PPT，来展示如何从见解生成到演示文稿设计之间，弥合两者之间的差距。 你将会学习到一个我亲测有效的三步流程 - 使用ChatGPT的深度研究功能进行市场分析，运用SCQA框架构建叙事结构，再借助Gamma进行专业的幻灯片设计。 💾本视频相关资料： 我的深度研究提示语模版: https://www.jeffsu.org/how-to-use-ai-presentation-tools-the-right-way SCQA框架提示语: https://www.jeffsu.org/how-to-use-ai-presentation-tools-the-right-way Reddit贴文: https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1jbyp7a/chatgpt_prompt_of_the_day_the_deep_research_gpt/ 🤖创建强大生产力工作流 The Workspace Academy - https://academy.jeffsu.org/workspace-academy?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=182 我的Notion指挥中心 - https://www.pressplay.cc/link/s/DE1C4C50

Wan2GP 一键包更新4 新增Multitalk功能 新增音频分离器 高度优化的视频生成项目 支持最强Vace FusioniX

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【个人知识库】只需10分钟，手把手教你使用Ollama跟CherryStudio搭建本地DeepSeek知识库，无限制，可联网，小白也能轻松学会！

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这次的仙狐语音更新了下

不想多说，4点就起来了，然后弄了下仙狐语音，结果你猜怎么着，好多了

[Manim] Score-based Diffusion 解析

https://www.youtube.com/watch?v=lUljxdkolK8 本视频讲解基于分数的扩散模型框架，涵盖 DDPM 的数学形式化、工具与直观解释，并提供代码实现。   --- Url: https://www.youtube.com/watch?v=lUljxdkolK8 Title: Score-based Diffusion Models | Generative AI Animated Uploader: Deepia Uploader ID: @Deepia-ls2fo

《将进酒》被判AI率100%？降AI率的方法是什么，AIGC检测原理到底是什么？

【降重与降AIGC实用工具】： （1）http://tx2424.zaojiangchong.net （2）https://brwenhua.chachongz.com 【一键生成全文(低AI率)】： （1）【aicc】智能生成全文：https://aicc.chachongz.com （2） 含数据图表：https://tx2424.dashixiezuo.com 预祝各位答辩顺利，盲审全过！

B站和AI对教育行业的影响，教育行业的交付结果和生意逻辑。

解答一位连线咨询的教育创业者，聊聊教育行业的交付结果和生意逻辑。

理解画面捕捉细节，你的AI音效师来啦！

🔥 通义实验室开源旗下首个音频生成模型ThinkSound，该模型首次把多模态大模型的思维链推理引入音频生成领域，让AI可以像专业音效师一样逐步思考，捕捉视觉细节，生成与画面同步的高保真音频。目前，ThinkSound的代码和模型已在Github、HuggingFace、魔搭社区开源，开发者可免费下载和体验。 🤔 思维链推理让ThinkSound可以模仿人类音效师的多阶段创作流程，实现对视觉事件与相应声音之间深度关联的精准建模，例如先分析视觉动态、再推断声学属性，最后按照时间顺序合成与环境相符的音效。不仅如此，我们还构建了首个带思维链标注的音频数据集AudioCoT，该数据集融合了2531.8小时的多源异构数据，让模型在音频生成与编辑任务时做到“知其然、知其所以然”。 🚀 在开源的VGGSound测试集上，ThinkSound的核心指标相比MMAudio、V2A-Mappe、V-AURA等现有主流方法均实现了15%以上的提升。例如，在openl3空间中Fréchet 距离（FD）上，ThinkSound 相比 MMAudio的43.26 降至34.56（越低越好），接近真实音频分布的相似度提高了20%以上；在代表模型对声音事件类别和特征判别精准度的KLPaSST 和 KLPaNNs两项指标上分别取得了1.52和1.32的成绩，均为同类模型最佳。