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今天给大家演示一个 多模态 Coze 工作流,它结合了文本生成、图像生成、音频合成和视频草稿创建的功能,能够实现从输入主题到输出完整视频草稿的全流程自动化。整个流程不仅依赖大模型进行文案和标题的生成,还通过循环节点批量生成图片描述词、图像、音频配音以及图生视频描述…
阅读更多 →今天给大家演示一个基于 Coze 平台 的智能工作流,它整合了大语言模型、语音合成、图像生成以及剪映插件的能力,实现了从书籍金句文案生成,到音频配音、字幕对齐、图片合成,再到成片草稿的全流程自动化制作。通过这一工作流,我们可以直观地看到 AI 在文字、声音、画面上的联…
阅读更多 →今天给大家演示一个基于 Coze 平台 的工作流,它能够将故事文案转化为完整的视频内容。流程涵盖了主题生成、分镜提取、图像提示词生成、图像生成、音频合成、字幕制作及视频草稿合成。通过这一工作流,用户只需输入一段故事文本,就能快速得到一份包含画面、配音和字幕的成品视…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
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