一、行业痛点:数字人口播的两大核心矛盾市面上多数数字人方案,唇形驱动与人物身份约束相互割裂。唇形模块负责嘴部运动,人物锚定负责锁定五官脸型,两套信号在推理阶段容易互相干扰。 想要做好商用数字人口播,不能简单拼接两个独立组件,需要底层架构层面做联合调度。 五、落地业务场景Vera1.1这套唇形同步+人物锚定联合能力,落地多类商业场景:知识科普数字人口播:长视频讲解,保持人脸稳定,口型匹配语音;电商带货数字人:带货口播短视频,人物形象统一,适配批量产出;跨境多语种数字人 A:支持中文、英文等主流语种的音素解析与唇形驱动,可适配跨境口播场景。Q5:CSV批量脚本可以调用这套数字人口播能力吗?A:可以。 Q7:静音片段如何处理?A:内置音频静音检测,检测到静音区间会自动关闭唇形驱动,避免无语音时嘴巴乱动。
有 3 条、30 条甚至更多口播文案时,真正消耗时间的往往不是写文案,而是每一条都要重新选择人物、声音和模板,再粘贴、提交并整理结果。 你需要准备什么只需要:一个可以正常登录的飞影账号;已安装 WorkBuddy;1–3 条短口播文案。第一次不必先创建人物或克隆声音。 列出最多 5 个适合竖屏口播的模板; 2. 列出最多 5 个当前可用的人物; 3. 列出最多 5 个当前可用的声音。 请用名称和简短特点让我选择。 第一次优先选描述清楚、适合普通口播的组合,不要同时测试多个模板和多个声音。 每条的序号、标题和完整口播文案; 3. 本批次统一使用的模板、人物、声音和画面比例; 4. 将创建的作品总数。 现在不要创建。
不会写代码,也可以把一批口播文案交给智能体处理:准备好模板、数字人、声音和 CSV,确认后让 WorkBuddy 按顺序创建,并返回每一条的任务状态与成片链接。 做数字人口播视频时,最耗时间的往往不是写文案,而是把同一套模板、数字人和声音重复配置很多遍。 请使用以下统一配置:- 模板 ID:<粘贴模板 ID>- 数字人 ID:<粘贴数字人 ID>- 声音 ID:<粘贴声音 ID>请逐行列出 CSV 中将要创建的视频:序号、标题和口播文案;并确认每条是否都使用上述同一套配置 除模板 ID、数字人 ID、声音 ID 和该行口播文案外,不要传入其他字段,其他配置使用服务默认值。 完整的图文操作说明见:在 WorkBuddy 中批量制作数字人口播视频。
数字人口播视频本地部署实操:从模型选型到长视频推理的提效心得 作者:李晓彬 > 关键词:数字人、本地部署、视频生成、效率提升、GPU推理 一、为什么把数字人搬到本地 做口播视频内容,早期我依赖云端生成服务 最大的改变是:视频素材不再受平台限制,批量产出成为常态,单条口播视频的边际成本几乎降到零。 ** 数字人项目通常涉及 PyTorch、CUDA、FFmpeg 等多层依赖,最常见的问题是 CUDA 版本和 PyTorch 预编译包不匹配,报错又长又绕。 每次产出口播视频,只改文案和形象参数,其他环节全部复用。这套管线跑顺以后,单条 3 分钟口播视频从"按天计"压缩到"按小时计",而且质量稳定、可批量复制。 如果你也在做数字人或视频生成方向的本地化部署,欢迎留言交流你的显存优化技巧。 *(内容由AI生成,仅供参考)*
今天就教大家怎么在腾讯云Cloud Studio上部署Sonic数字人。 二、 在ComfyUI上部署Sonic数字人 第一步:安装必要插件节点切换到 comfyui_env 虚拟环境下。安装相关节点,以防出错或者对系统环境出现破坏性冲突。 第四步:生成数字人视频点工作流上的upload上传音频文件:将准备好的.wav或.mp3文件上传至工作流,然后选中点工作流上的upload上传图片文件:将准备好的.jpg或.png文件上传至 工作流,然后选中选择检查相应的模型
二、平台定位:一站式数字人创作过去做一条数字人口播视频,往往需要拆成好几步:先找人配音、再找形象素材、再用剪辑软件合成。门槛高、链路长。 对用户而言,无需真人出镜、无需专业设备、无需剪辑经验,即可批量生产可用于营销、培训、客服、宣传等场景的数字人内容。三、核心功能与服务1.数字人口播视频(主推能力)平台的主推功能。 选择数字形象+选择声音+输入文案,即可生成一条数字人口播视频。文本生成:输入文案,自动配音,适合口播、讲解、旁白;上传音频:用已录好的音频驱动数字人;历史合成音频:复用之前合成的音频,减少重复配音。 2.图片数字人上传一张人像照片+一段音频,通过自研模型生成对口型视频。让静态照片「开口说话」,适合个人口播、知识分享等轻量场景。 五、应用场景场景适用能力典型用途企业宣传数字人口播视频跨部门宣传、产品介绍智能客服数字人实时互动接待客服、导诊服务知识分享图片数字人、文案配音个人口播、知识付费教学培训PPT讲解、数字人视频课程录制、演示汇报内容创作音色转换
7-1 数字加密 输入一个四位数,将其加密后输出。方法是将该数每一位上的数字加9,然后除以10取余,做为该位上的新数字,最后将千位和十位上的数字互换,百位和个位上的数字互换,组成加密后的新四位数。 例如输入1257,经过加9取余后得到新数字0146,再经过两次换位后得到4601。 输入格式: 输入在一行中给出一个四位的整数x,即要求被加密的数。
另外说到稳定性,就不得不考虑到人口普查的一个规模问题,要知道本次人口普查是需要采集5.5亿条户记录、17亿条人记录(包括重复统计的流动人口),并且要求全国各级普查机构组织,包括约700万名普查员需要在15 Q:在普查数字系统需求梳理、框架设计的阶段,安全在里面扮演了什么角色?最终采用的是什么样的方案,是基于哪些考量产生的? Q:这是一项基于专有云部署的数字系统,它的安全部署有哪些特性? 最后,安全肯定离不开的是审计与监控,所以依托我们专有云强大的云监控能力,也是我们能够7X24小时不间断的对系统中产生的各种告警进行快速问题定位和及时应对,可以说起到了至关重要的作用。 就更突出我们一个管理工作的重要性,因为我们知道,从开始第一天起,单单在普查信息采集这一个场景中,我们部署的智能网关的访问量QPS就猛增到7万,峰值一举达到了11万左右。
不少商家推出的数字人主播仅活跃了几个月就再无水花,最后还需要把人类主播召唤回来,那么数字人主播的价值是什么? 林洪祥:相对于真人主播,数字人的独特优势是能成为一个独一无二、长时间不出错的IP。 6 田超:一个真人主播平均月薪两万元,一年也要24万元,数字人主播一年大概才几万元,可以节省大量费用,这也是目前商家们选择数字人的原因。 不过可预见的是,随着直播行业热度回落,真人主播工资将逐步降低,当人工费用降低后,数字人主播的不可替代性又在哪里?除了节省人工成本,数字人主播真的能为商家带来好的转化收入吗? 风平IP智造产品 7 田超:2022年,随着元宇宙概念的爆火,数字人企业增长也迎来了爆发,艾媒咨询数据显示,2022 年中国虚拟主播企业新增注册数达到948家。 再比如,我们把医生做一比一克隆,这个数字人背后有这个医生做健康问答的大模型,可以7×24小时提供常规咨询,让更多普通患者也能得到一对一的专业健康顾问服务。
而知识图谱,则在企业的数字化转型中扮演了重要的作用。 近日,在雷锋网 AI 研习社第 3 期职播间上,北京知识图谱科技有限公司 CEO 进行了招聘宣讲,并分享了如何利用知识图谱产品赋能企业数字化转型。 分享主题:知识图谱赋能企业数字化转型 分享提纲: 1、公司介绍与职位介绍 2、知识图谱技术概述 3、企业机遇与挑战 4、知识图谱赋能企业数字化转型 5、知识图谱落地挑战与趋势 雷锋网 AI 研习社将其分享内容整理如下 今天我们分享内容包括:公司介绍&招聘,知识图谱概述 &企业机遇挑战,知识图谱赋能企业数字化转型,知识图谱落地挑战与趋势四个方面。 我们公司现在主要是面向行业构建行业知识图谱,赋能企业数字化、智能化转型。 我们公司在研发方面的实力较强。 知识图谱赋能企业数字化转型 接下来我们就讲一下知识图谱怎样赋能企业数字化转型。
4分钟 带你了解ContentBox——区块链数字内容平台的行业领先之处 ▇区块链数字内容平台ContentBox应用落地 获分布式资本创始人沈波投资 ? 加利福尼亚州旧金山,2018年5月25日讯——由前谷歌人王小雨创立的Castbox,一个屡获殊荣的全球播客内容平台应用,于今日宣布推出一个为分散式数字内容产业所设计的区块链数字内容平台——ContentBox ContentBox致力于为数字内容生态链上的用户提供一整套区块链技术支撑的跨平台支付系统,共享的内容库以及共享的用户池。 ContentBox依托其团队丰富的行业经验和技术背景,我相信其将成为数字内容产业第一个杀手级应用。” ▇ 关于ContentBox&Castbox ContentBox是为数字内容产业建立的应用区块链技术搭建的平台设施。
目前我国互联网的渗透率已接近饱和状态,随着互联网人口红利殆尽,电商销售增速也呈放缓趋势,进入了存量争夺的竞争阶段。 一、甄别无效流量 电商广告投放互联网广告平台难以避免因广告作弊、虚假流量等产生无效流量,数据显示仅2018年上半年,数字广告投放中所产生的无效流量占比就高达28.9%。 这也意味着近三分之一的数字广告费用被无端浪费,用户并未完成转化的刷量行为无疑是直接损害了广告主的直接收益。 4、异常的地域分布 数字广告的投放是全网性质的,所以浏览用户地域应该呈碎片化分布,当同一个城市产生严重比例失衡的广告流量,则可能是刷量行为。 营销自动化则是可以容纳和归整这3类资源,相当于一个整合池,统筹着资源间的上下联通,将数字化管理赋能电商行业,持续产出经济价值,优化营销链路,实现用户全生命周期的自动化培育闭环及高效运营。
核心结论: AI漫剧、数字人口播、山海经异兽、AI舞蹈、AI绘画看似五个赛道,底层是同一条管线:素材生成 → 一致性校验 → 动态化 → 分发适配。 一、五赛道的成本结构对比赛道核心成本废片率主因变现路径AI漫剧分镜返工人物不一致平台分账、付费解锁数字人口播口型对齐音画不同步带货佣金、代运营山海经异兽形象生成风格漂移短视频流量、IP授权AI舞蹈动作生成肢体畸变流量分成 这和各赛道单独做的区别在于——数字人口播的"人"、漫剧的"角色"、舞蹈的"动作模板",本质都是可复用的锁定资产。 return _render_beast(project) # 异兽设定 → 场景合成 → 短视频def _render_oral(project: Project) -> dict: """数字人口播 轻微手势") return {"video": video.data[0]["url"]}host 这个 Asset 就是数字人的"人设"——长相、声音、服装全部锁定。
在这种情况下,数字罗盘就可以发挥作用了。 2. 数字罗盘的种类 根据实现的原理,数字罗盘可以分为两种:magnetic compass和gyro compass。 Windows Phone 7上的数字罗盘 为了方便我们的日常生活,传感器可以说是手机中必备的功能器件。常用的传感器包括加速度传感器、数字罗盘、GPS等等。 换句话说,微软并没有对其进行强制规定,硬件厂商可以根据自己的意愿来选择是否对其生产的Windows Phone 7设备加入数字罗盘的支持。 如何判断你的Windows Phone 7设备是否支持数字罗盘 如何判断Windows Phone 7设备是否支持某种传感器,我们可以通过Microsoft.Devices.Sensors命名空间下, Compass提供的数据 Windows Phone 7的Compass,可以提供的数据及其含义如下: (1)HeadingAccuracy -- 数字罗盘方向指示的精度,该数值一般用来指示是否需要校准
把从 N 1 到 N 2 的每个数的各位数的立方相乘,再将结果的各位数求和,得到一批新的数字,再对这批新的数字重复上述操作,直到所有数字都是 1 位数为止。 这时哪个数字最多,哪个就是“数字之王”。 所以数字之王就是 8。 本题就请你对任意给定的 N 1 <N 2 求出对应的数字之王。 输出格式: 首先在一行中输出数字之王的出现次数,随后第二行输出数字之王。例如对输入 1 10 就应该在两行中先后输出 6 和 8。如果有并列的数字之王,则按递增序输出。 数字间以 1 个空格分隔,行首尾不得有多余空格。
把从 N 1 到 N 2 的每个数的各位数的立方相乘,再将结果的各位数求和,得到一批新的数字,再对这批新的数字重复上述操作,直到所有数字都是 1 位数为止。 这时哪个数字最多,哪个就是“数字之王”。 所以数字之王就是 8。 本题就请你对任意给定的 N 1 <N 2 求出对应的数字之王。 输入格式: 输入在第一行中给出两个正整数 0<N 1 <N 2 ≤10 3 ,其间以空格分隔。 输出格式: 首先在一行中输出数字之王的出现次数,随后第二行输出数字之王。例如对输入 1 10 就应该在两行中先后输出 6 和 8。如果有并列的数字之王,则按递增序输出。 数字间以 1 个空格分隔,行首尾不得有多余空格。
1、黑龙江文旅首个数字虚拟主播“爽爽虎”精彩亮相,腾讯助力支持 7月29日,黑龙江文旅首个数字虚拟主播 " 爽爽虎 " 精彩亮相。 " 爽爽虎 " 数字虚拟主播的诞生,是黑龙江文旅界首个虚拟形象,黑龙江省文化和旅游厅向全球游客发出龙江的邀约,开启文旅界在 " 数字经济 + 创意设计产业 " 领域进行创新尝试。 2、数字化助力乡村振兴 腾讯携手酉阳打造“数字桃花源 7月17日,“2022中国武陵文旅峰会”在酉阳举办。会上,酉阳“数字桃花源”暨腾讯《手工星球》酉阳乡村振兴计划正式启动。 腾讯携最新科技共赴全球数字经济大会 7月28日至30日,2022全球数字经济大会在北京举办。 6、工行联合文旅部、全国工商联成立文旅数字金融实验室 2022年7月29日,国家文化和旅游部、全国工商联、中国工商银行在北京联合成立文旅数字金融实验室,并举办签约仪式暨文旅数字金融创新研讨会。
7-7 念数字 (15 分) 输入一个整数,输出每个数字对应的拼音。当整数为负数时,先输出fu字。 十个数字对应的拼音如下: 0: ling 1: yi 2: er 3: san 4: si 5: wu 6: liu 7: qi 8: ba 9: jiu 输入格式: 输入在一行中给出一个整数 输出格式: 在一行中输出这个整数对应的拼音,每个数字的拼音之间用空格分开,行末没有最后的空格。如 yi er san si。 6 : printf ("liu"); m /= 10; if (m) { putchar (' '); } break; case 7
摘要本文基于Vera1.1模型,聚焦数字人口播视频工业化制作全链路,结合一线实操踩坑案例、量化参数数据,从工具配置、参数调优、流程搭建、团队协作管理多维度复盘落地经验。 全文参考中国信通院《数字人产业发展白皮书》《AIGC内容生产工程化规范》相关标准,所有数据均来自本地生产环境实操统计,符合EEAT可信内容原则,为企业级数字人口播视频量产提供可复用的落地标准与避坑方案。 一、项目落地基础环境与核心链路介绍当前数字人口播视频广泛应用于短视频营销、知识科普、企业宣讲等场景,Vera1.1作为轻量化高精度数字人生成模型,具备人脸贴合度高、口型匹配精准、推理效率稳定的特性,是中小团队量产口播视频的主流工具 、画质、内容合规性4.2职业落地心得数字人视频生产的核心不是极致参数堆砌,而是标准化、稳定化、高效化的工程落地。 五、常见问题FAQQ1:Vera1.1生成的数字人口播视频,口型轻微错位如何彻底解决?A:优先将口型匹配阈值调整至0.8-0.9区间,同时统一音频采样率为48kHz,避免音频压缩失真。
多模态 AIGC 内容生产的核心不是“单点生成”,而是把数字人、AI 口播、AI 异兽、AI 舞蹈、AI 绘画串成一条可复用流水线:脚本 → 分镜 → 图像 → 视频 → 音频 → 合成 → 审核 → 一、流水线设计环节能力关键点脚本LLM 生成结构化、合规审核数字人形象+驱动不伪造真人,需授权AI 口播TTS+唇形音画同步、字幕AI 绘画文生图/图生图风格一致、角色一致异兽神话形象生成不侵权、不恐怖违规舞蹈姿态驱动 四、数字人与 AI 口播口播流程:文本 → TTS → 唇形驱动 → 合成。 audio_url, "background": "studio", }) return poll("/v1/avatar/tasks", task_id)["video_url"]注意:数字人形象须有授权