全新推出：Linly-Talker数字化人物对话系统 2023-12-27 作者 C3P00 准备好体验颠覆性的人机交互方式了吗？不用再等了！Linly-Talker正式登场，将彻底改变我们与人工智能系统的互动方式。🤖💬 Linly-Talker是一款智能AI系统，它将大型语言模型（LLMs）与视觉模型相结合，创造了一种独特的对话体验。通过集成Whisper、Linly、微软语音服务和SadTalker说话头部生成系统等多种技术，Linly-Talker汇集了最佳的特点。🌍🔍 让我们深入了解Linly-Talker的功能和特点： Linly-Talker的组成部分 1️⃣ ASR（自动语音识别）- Whisper：Linly-Talker利用OpenAI的Whisper进行准确的语音识别。这确保系统能够有效地理解和解释您的语音命令。 2️⃣ TTS（文本转语音）- Edge TTS：为了提供自然而人性化的对话体验，Linly-Talker使用微软语音服务进行高质量的文本到语音合成。这意味着AI助手能够以清晰逼真的声音回应您。 3️⃣ THG（说话头部生成）- SadTalker：Linly-Talker更进一步，引入了SadTalker技术，这是CVPR 2023的前沿技术。它可以生成与AI助手回应相匹配的逼真说话头部动画。 4️⃣ LLM（大型语言模型）- Linly：Linly是由深圳大学CVI开发的核心语言模型，它利用大规模语言模型的强大能力，理解和生成人类般的回应。Linly模型在大量数据上进行了预训练，并可以进行特定任务的微调。 设置Linly-Talker 要开始使用Linly-Talker，请按照以下设置说明进行操作： 1️⃣ 创建一个新的conda环境： conda create -n linly python=3.8 conda activate linly 2️⃣ 安装所需的依赖项： pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 conda install ffmpeg pip install -r requirements_app.txt 3️⃣ 下载所需的模型： 对于ASR（Whisper），请参考Whisper GitHub存储库获取使用说明。 对于TTS（Edge TTS），请查看Edge TTS GitHub存储库获取使用详细信息。 对于THG（SadTalker），使用提供的脚本下载SadTalker模型： bash scripts/download_models.sh 4️⃣ 获取Linly语言模型： 选项1：克隆Linly存储库及其模型，可以从Hugging Face模型中心获取： git lfs install git clone https://huggingface.co/Linly-AI/Chinese-LLaMA-2-7B-hf 选项2：使用Linly API进行问题回答： import requests url = "http://url:port" headers = { "Content-Type": "application/json" } data = { "question": "北京有哪些有趣的地方？" } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) 与Linly-Talker对话 一旦您设置好Linly-Talker，就可以开始与AI助手进行有趣的对话了。系统允许您提供图像作为提示来刺激对话。您可以自由对话或根据自己的喜好生成内容。 参考资料和进一步探索 如需深入了解Linly-Talker的能力和微调选项，请参阅Linly-Talker GitHub存储库中提供的文档和资源：GitHub – Kedreamix/Linly-Talker 🌟 热度历史：Linly-Talker已获得34个星标和3个Fork，展现了其受欢迎程度和发展潜力。 现在轮到您来探索Linly-Talker的可能性，见证人机交互的未来了！🚀🤩
准备好体验颠覆性的人机交互方式了吗？不用再等了！Linly-Talker正式登场，将彻底改变我们与人工智能系统的互动方式。🤖💬
Linly-Talker是一款智能AI系统，它将大型语言模型（LLMs）与视觉模型相结合，创造了一种独特的对话体验。通过集成Whisper、Linly、微软语音服务和SadTalker说话头部生成系统等多种技术，Linly-Talker汇集了最佳的特点。🌍🔍
让我们深入了解Linly-Talker的功能和特点：
Linly-Talker的组成部分
1️⃣ ASR（自动语音识别）- Whisper：Linly-Talker利用OpenAI的Whisper进行准确的语音识别。这确保系统能够有效地理解和解释您的语音命令。
2️⃣ TTS（文本转语音）- Edge TTS：为了提供自然而人性化的对话体验，Linly-Talker使用微软语音服务进行高质量的文本到语音合成。这意味着AI助手能够以清晰逼真的声音回应您。
3️⃣ THG（说话头部生成）- SadTalker：Linly-Talker更进一步，引入了SadTalker技术，这是CVPR 2023的前沿技术。它可以生成与AI助手回应相匹配的逼真说话头部动画。
4️⃣ LLM（大型语言模型）- Linly：Linly是由深圳大学CVI开发的核心语言模型，它利用大规模语言模型的强大能力，理解和生成人类般的回应。Linly模型在大量数据上进行了预训练，并可以进行特定任务的微调。
设置Linly-Talker
要开始使用Linly-Talker，请按照以下设置说明进行操作：
1️⃣ 创建一个新的conda环境：
2️⃣ 安装所需的依赖项：
3️⃣ 下载所需的模型：
4️⃣ 获取Linly语言模型：
与Linly-Talker对话
一旦您设置好Linly-Talker，就可以开始与AI助手进行有趣的对话了。系统允许您提供图像作为提示来刺激对话。您可以自由对话或根据自己的喜好生成内容。
参考资料和进一步探索
如需深入了解Linly-Talker的能力和微调选项，请参阅Linly-Talker GitHub存储库中提供的文档和资源：GitHub – Kedreamix/Linly-Talker
🌟 热度历史：Linly-Talker已获得34个星标和3个Fork，展现了其受欢迎程度和发展潜力。
现在轮到您来探索Linly-Talker的可能性，见证人机交互的未来了！🚀🤩