AIGC实战测评:蓝耘元生代通义万相2.1图生视频的完美部署~

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👏什么是图生视频?

图生视频是一种通过图像生成技术,结合文本信息生成视频的创新方式。通过输入一张图像和相关的描述文本,系统能够根据这些输入生成一个符合描述的视频。该技术利用深度学习和计算机视觉技术,将静态图像转化为动态视频,实现视觉内容的快速生成。这种技术的应用广泛,涵盖了内容创作、影视制作、广告生成等多个领域。

👏通义万相2.1图生视频

阿里巴巴旗下“通义”品牌宣布,其AI视频生成模型“通义万相Wan”正式推出独立网站,标志着其生成式AI技术的重大进展。新网站现已开放(网址:wan.video),用户可直接登录体验“文本生成视频”和“图像生成视频”功能,无需本地部署,极大降低了使用门槛。此外,每天登录网站还可获赠积分,激励用户持续探索。

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文章链接:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1825904790230080522&wfr=spider&for=pc

👏开源仓库代码

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开发者可通过GitHub(https://github.com/Wan-Video/Wan2.1)、HuggingFace(https://huggingface.co/Wan-AI )平台直接下载并进行体验测试!!!

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但是对于没有特殊手段

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【大模型应用篇】用 OpenClaw + 飞书打造 7x24 小时服务器运维机器人

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前言 本文基于OpenClaw,也是最近超火的可在本地运行的AI Agent网关,记录从零搭建通过飞书对话管理服务器运维机器人的全过程。该机器人支持随时随地通过飞书查看服务器状态、检索日志、管理进程,其核心机制在于:由OpenClaw将聊天平台(飞书等)的消息路由至大模型,模型调用本地工具(如Shell、文件系统、浏览器)执行相应任务,最终将结果自动返回至飞书会话中,实现自动化运维交互。 架构概览 飞书 App (WebSocket 长连接)         ↕ OpenClaw Gateway (服务器上 systemd 常驻)         ↕ AI 模型 (DeepSeek v3.2/GLM 4.7)         ↕ 服务器 Shell (受白名单限制的命令执行) 核心组件: * OpenClaw Gateway:Agent 网关,管理会话、工具调用、渠道连接 * 飞书插件:通过

qwen论文阅读笔记

论文: Qwen: https://arxiv.org/abs/2309.16609 相关论文: Qwen-vl: https://arxiv.org/pdf/2308.12966 qwen2-vl: https://arxiv.org/pdf/2409.12191 代码:https://github.com/QwenLM/Qwen2-VL 1、为什么要做这个研究(理论走向和目前缺陷) ? 之前LLaMA开源并且使用的是完全开源的数据,本文基于LLaMA做了后续的一些工作,整体看算法上的创新不大,工程上工作比较多。 2、他们怎么做这个研究 (方法,尤其是与之前不同之处) ? 模型架构和LLaMA基本相同,但是准备了比较充分的数据,也加了一些小trick, 比如参考NTK理论根据上下文长度动态调整RoPE 的底数以支持推理更长上下文输入,qwen重点强调了对齐(SFT和RLHF)的重要性。 3、发现了什么(

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FPGA小白学习日志二:利用LED实现2选1多路选择器

在上一篇文章中,主播利用炒菜的比喻帮大家介绍了LED工程的建立,所以在读这一篇文章前,大家可以简要回顾以下LED工程的建立流程。本篇内容,主播主要向大家介绍数据选择器工程的实现方法。   在开始之前,我们先来了解一下数据选择器是什么:所谓数据选择器,就是从多个输入的逻辑信号中选择一个逻辑信号输出,实现数据选择功能的逻辑电路就是数据选择器。我们用来打个比方,现在我们手中有两张电影票A和B,但这时我们是不知道到底哪张电影票是允许我们进入电影院的,这时候我们就要去问检票员,检票员说A,那就可以进;否则,B就可以进。通过这个比喻,我们就能理解数据选择器的大体思路了:这里的电影票A与B就相当于输入信号in1与in2,检票员就相当于数据选择信号sel(英文select),电影院就相当于输出信号out,注意这里的输出信号out只有一个。因此,我们就可以在Visio中设计出2-1数据选择器:                               同样,我们给出2-1数据选择器的真值表:                我们来分析以下这个真值表:当选择信号sel为0时,对应输入信号in