Real-Time Voice Cloning

0. 说明 跑通他: https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning 中文版1: https://github.com/KuangDD/zhrtvc git clone https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning.git cd Real-Time-Voice-Cloning/ 1. 环境 环境名字为: voiceclone_p36 conda create -n voiceclone_p36 python=3.6.5 conda activate voiceclone_p36 conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch conda install -c conda-forge librosa # 这一点是特别的 (把 ffmpeg也顺便装好了 ) 将requirement.txt中的librosa那条删除 conda install tensorflow-gpu==1.14 将requirement.txt中的tensorflow==1.15那条删除 sudo pacman -S python-pyqt5 将requirement.txt中的PyQt5那条删除 再删除一些已经装好的

「昨天我和马斯克开会了，正在聊一个两亿的项目。」 机器之心报道，参与：Racoon、蛋酱、兔子。 要是你这么跟朋友说，她可能不信，但你可以甩给她一张 Zoom 的截图，她没准就信了。 实际上，马斯克才不会找你来聊项目，这都是 deepfake 生成的。数以万计的国外网友正在忍受在家办公的枯燥，Zoom 和 Skype 已经成为他们最厌倦的软件。 因此很多人迷上了 AI 换脸。现在，你可以用 Avatarify 将自己的脸替换成别人的脸，并且是实时的，在视频会议中的表现也十分流畅。目前这个项目已经登上了 GitHub 热榜，短短几天揽获 4000 多星。 项目地址： https:// github.com/alievk/avata rify 效果展示 如上图所示，作者将一张红色格子衫的照片导入，照片中的五官也会随着视频中真人的五官动作做出相应的变化。当挑起眉毛，眨眼睛，说话等等动作时，新的图像都会和真实的操作者保持一致。所以，在实时视频中换脸也就毫无违和感了，看起来真如同换了个人在开会！ 当然，你也可以尝试一些更有意思的，比如看爱因斯坦眨眼睛，埃米纳姆的凝视，乔布斯挑眉毛，还有被玩坏了的蒙娜丽莎等等...... 只要你想，可以换成任何人。 方法介绍 项目作者之一 Ali Aliev 介绍说，Avatarify 使用了今年三月一篇 arXiv 论文的方法「First Order

深度学习背后的主要思想是人工智能应该从大脑中汲取灵感。 这种观点引申出了“神经网络”术语，大脑包含数十亿个神经元，它们之间有成千上万的连接；在许多情况下，深度学习算法类似于大脑，因为大脑和深度学习模型都涉及大量的神经网络。 单个的计算单元（神经元）并不智能，但是当它们彼此交互时会变得智能。 今天给大家推荐10个Gihub上的有趣且高星的开源项目 ，对于开发者来说，希望你能找到一个激发你灵感的有趣项目。 1、UGATIT： 具有图像到图像转换的自适应层实例规范化的无监督生成网络。——Github：3346星 2、Dlrm： 深度学习推荐模型（DLRM）的实现。——Github：1318星 3、实时语音克隆(Real-Time-Voice-Cloning)： 在5秒内克隆语音以实时生成任意语音。——Github：4546星 4、RAdam： 适应性学习率的方差及超越。——Github：1902星 5、TensorNetwork： 一个用于轻松高效地处理Tensor网络的库。——Github：783星 6、威震天-LM（Megatron-LM）： 正在进行的大规模培训变压器语言模型的研究，包括：BERT＆GPT-2。——Github：911星 7、Python_autocomplete： 用于python自动完成的简单神经网络。——Github：621星 8、现实神经网络-对话-头部模型

深度学习背后的主要思想是人工智能应该从大脑中汲取灵感。 这种观点引申出了“神经网络”术语，大脑包含数十亿个神经元，它们之间有成千上万的连接；在许多情况下，深度学习算法类似于大脑，因为大脑和深度学习模型都涉及大量的神经网络。 单个的计算单元（神经元）并不智能，但是当它们彼此交互时会变得智能。 今天给大家推荐10个Gihub上的有趣且高星的开源项目 ，对于开发者来说，希望你能找到一个激发你灵感的有趣项目。 1、UGATIT： 具有图像到图像转换的自适应层实例规范化的无监督生成网络。——Github：3346星 2、Dlrm： 深度学习推荐模型（DLRM）的实现。——Github：1318星 3、实时语音克隆(Real-Time-Voice-Cloning)： 在5秒内克隆语音以实时生成任意语音。——Github：4546星 4、RAdam： 适应性学习率的方差及超越。——Github：1902星 5、TensorNetwork： 一个用于轻松高效地处理Tensor网络的库。——Github：783星 6、威震天-LM（Megatron-LM）： 正在进行的大规模培训变压器语言模型的研究，包括：BERT＆GPT-2。——Github：911星 7、Python_autocomplete： 用于python自动完成的简单神经网络。——Github：621星 8、现实神经网络-对话-头部模型