by Rain Chu 5 月 12, 2025 | AI , 語音合成
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Speech Synthesis 是一款免費的線上文字轉語音工具，支援超過 40 種語言和數百種語音選擇，並可自訂語調(SSML)、節奏與語氣，讓語音更貼近您的需求。
🔑 主要特色
多語言支援 ：涵蓋繁體中文、粵語、英語、日語等多種語言，滿足全球用戶的需求。多樣化語音選擇 ：提供數百種語音，包括不同性別、年齡和口音的選項。自訂語音參數 ：可調整語速（如 x-slow、slow、medium、fast、x-fast）、語調和音量，打造個性化的語音輸出。支援 SSML ：支援語音合成標記語言（SSML），讓進階用戶能夠更精細地控制語音輸出。多種音訊格式 ：可選擇 MP3、WAV 等格式，並提供不同的音質設定，如 16kHz-128k、24kHz-160k、48kHz-192k。
🧪 使用方式
前往 Speech Synthesis 官方網站 。
在「TEXT」欄位輸入您要轉換的文字，或上傳文件。
選擇語言和語音，並調整語速、語調和音量等參數。
點擊「合成語音」按鈕，系統將生成語音檔案。
試聽並下載生成的語音檔案。
🔍 與其他熱門 TTS 工具的比較
工具名稱 語言支援數 語音選擇數 自訂參數 支援 SSML 價格 Speech Synthesis 40+ 數百種 ✅ ✅ 免費 TTSMaker 100+ 600+ ✅ ✅ 免費 Google Text-to-Speech 30+ 220+ ✅ ✅ 免費（有使用限制） MyEdit 26+ 多種 ✅ ❌ 免費
參考資料
by Rain Chu 4 月 26, 2025 | 3D , AI
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OpenAI 推出了兩款開源的 3D 建模工具：Point-E 和 Shap-E ，分別專注於從文字或圖片生成 3D 模型，接下來介紹這兩個模型的核心特性、技術架構、使用方法，並比較它們的優缺點，協助您選擇最適合的工具。
🔍 Point-E：快速生成 3D 點雲的 AI 工具
📌 核心特點
輸入類型 ：支援文字描述或 2D 圖片。輸出格式 ：生成彩色點雲（point cloud），可轉換為網格（mesh）。處理速度 ：在單張 GPU 上約需 1–2 分鐘。技術架構 ：採用兩階段擴散模型，先生成合成視圖，再生成點雲。應用場景 ：快速原型設計、教育用途、遊戲開發等。
🧪 使用方法
安裝 ：
生成點雲 ：
🧠 Shap-E：生成高品質 3D 隱式模型的 AI 工具
📌 核心特點
輸入類型 ：支援文字描述或 2D 圖片。輸出格式 ：生成隱式函數，可渲染為帶紋理的網格或神經輻射場（NeRF）。處理速度 ：在單張 GPU 上可於數秒內生成。技術架構 ：先訓練編碼器將 3D 資產映射為隱式函數參數，再訓練條件擴散模型生成 3D 模型。應用場景 ：高品質 3D 資產創建、AR/VR 應用、3D 列印等。
🧪 使用方法
安裝 ：
生成 3D 模型 ：
使用 sample_text_to_3d.ipynb 或 sample_image_to_3d.ipynb 範例筆記本。
可將生成的模型導出為常見的 3D 格式，供進一步編輯或列印。
⚖️ Point-E 與 Shap-E 的比較
特性 Point-E Shap-E 輸入類型 文字、圖片 文字、圖片 輸出格式 彩色點雲，可轉為網格 隱式函數，可渲染為網格或 NeRF 處理速度 約 1–2 分鐘 數秒內 模型架構 兩階段擴散模型 編碼器 + 條件擴散模型 輸出品質 中等，適合快速原型設計 高品質，適合精細 3D 資產創建 應用場景 快速原型、教育、遊戲開發 高品質 3D 資產、AR/VR、3D 列印等
🧩 適用場景建議
Point-E ：適合需要快速生成 3D 模型的場景，如教育、初步設計、遊戲開發等。Shap-E ：適合對 3D 模型品質要求較高的場景，如 AR/VR 應用、3D 列印、動畫製作等。
🔗 資源連結
參考資訊
VIDEO
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by Rain Chu 4 月 21, 2025 | AI , Chat , 程式開發 , 語音辨識
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GibberLink 是一項創新的開源專案，讓 AI 助理之間以更高效的方式進行音頻對話。這項技術於 2025 年的 ElevenLabs 倫敦黑客馬拉松中脫穎而出，獲得了全球首獎。
🔍 GibberLink 是什麼？
GibberLink 是由 Boris Starkov 和 Anton Pidkuiko 兩位開發者在黑客馬拉松期間開發的開源專案。其核心理念是讓 AI 助理在識別到對方也是 AI 時，切換到一種更高效的通訊協議，使用聲波傳輸結構化數據，而非傳統的人類語言。這種方式不僅提高了通訊效率，還減少了計算資源的消耗。
⚙️ GibberLink 的運作原理
初始對話 ：兩個 AI 助理以人類語言開始對話。身份識別 ：當其中一方識別到對方也是 AI 助理時，提出切換到 GibberLink 模式。協議切換 ：雙方同意後，切換到使用聲波傳輸數據的通訊協議。數據傳輸 ：利用開源的 ggwave 庫，將結構化數據編碼為聲波信號，進行高效的數據交換。
這種方式類似於早期撥號調製解調器的數據傳輸，但經過現代化的優化，更適合當前的 AI 通訊需求。
🔐 AI 加密對話的實現
GibberLink 不僅提高了通訊效率，還注重數據的安全性。在進行聲波數據交換時，AI 助理會使用非對稱加密技術（如 P-256 密鑰對）進行加密，確保通訊內容的保密性和完整性。這種端對端的加密方式，即使通訊被攔截，也無法解密其中的內容。
🌐 如何體驗 GibberLink？
🏆 為何值得關注？
高效通訊 ：GibberLink 模式下的 AI 對話比傳統語音通訊快約 80%，大幅提升了通訊效率。資源節省 ：減少了語音生成和語音識別的計算資源消耗，降低了運營成本。安全保障 ：採用先進的加密技術，確保通訊內容的安全性。開源共享 ：開源的特性使得開發者可以自由使用、修改和擴展該技術。
🔧 GibberLink 安裝與本地部署教學
GibberLink 是一個開源專案，您可以在本地環境中部署並體驗 AI 之間的聲音通訊。
1. 安裝 Node.js（建議版本：v20）
GibberLink 需要 Node.js 環境，建議使用 v18.18.0 或更高版本。以下是使用 NVM 安裝 Node.js 的步驟：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.4/install.sh | bash
source ~/.bashrc
nvm install 20
nvm use 20
nvm alias default 20 # 可選，將 Node.js 20 設為預設版本
2.下載並設定 GibberLink 專案
git clone https://github.com/PennyroyalTea/gibberlink.git
cd gibberlink
mv example.env .env
並且編輯 .env 檔案，填入您的 ElevenLabs 和 LLM 提供者的 API 金鑰。
3.安裝相依套件並啟動專案
啟動後，您可以透過瀏覽器訪問 http://localhost:3003 來使用 GibberLink。
參考資料
by Rain Chu 4 月 20, 2025 | AI , 圖型處理 , 影片製作 , 繪圖
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Unwatermark.a i
🧩 Unwatermark.ai 的主要特色
✅ 完全免費，無需註冊
使用 Unwatermark.ai，你不需要提供任何個人資訊或創建帳號，只需打開網站，即可立即開始使用，省去繁瑣的註冊流程。
🎨 簡單的操作介面
上傳影片後，利用畫筆或矩形工具標記想要去除的字幕區域，AI 會自動分析並去除標記區域的字幕，同時填補背景，保持影片畫質清晰自然。
📁 支援多種影片格式
Unwatermark.ai 支援 MP4、AVI、MOV 等常見影片格式，無需擔心格式相容性問題。
⚡ 快速處理，節省時間
得益於高效的 AI 演算法，Unwatermark.ai 能夠在短時間內完成字幕去除，讓你快速獲得無字幕的影片。
💰 價格合理，選擇多樣
除了免費使用外，Unwatermark.ai 也提供多種付費方案，滿足不同用戶的需求。
🛠️ 如何使用 Unwatermark.ai？
打開網站 ：前往 Unwatermark.ai 官方網站 。上傳影片 ：點擊「上傳影片」按鈕，選擇你想要去除字幕的影片。標記字幕區域 ：使用畫筆或矩形工具，標記影片中需要去除的字幕位置。開始處理 ：點擊「開始去除」按鈕，AI 將自動處理影片。下載影片 ：處理完成後，下載無字幕的影片即可。
🎯 適合哪些人使用？
影片創作者 ：需要去除原始影片中的字幕，以便重新編輯或添加新的字幕。教育工作者 ：希望使用無字幕的影片作為教學素材。社群媒體使用者 ：想要分享無字幕的影片，提升觀賞體驗。初學者 ：沒有影片編輯經驗，但需要簡單快速地去除字幕。
參考資料
by Rain Chu 3 月 18, 2025 | AI , API
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Groq
Groq API 的主要特色
1. 提供 Playground 供快速測試
為了讓開發者能夠直觀地體驗和測試模型，Groq 提供了線上 Playground。使用者可以在此平台上直接輸入指令或問題，立即獲得模型的回應，無需進行繁瑣的設定或部署。
2. 詳細的 API 文件
Groq 提供了詳細且易於理解的 API 文件，涵蓋從基本使用到進階功能的各種說明，協助開發者快速上手並整合到自己的專案中。
3. 高速反應能力
得益於 Groq 的硬體架構，API 的反應速度極快，能夠即時處理大型語言模型的推理需求，提升使用者體驗。
如何開始使用 Groq API
註冊並獲取 API 金鑰 ：
前往 Groq 官方網站 ，點擊「Login」或「Get API Key」，按照提示完成註冊並獲取 API 金鑰。
選擇開發環境並調用 API ：
Python ：使用 OpenAI 兼容的客戶端調用 Groq 提供的模型。
import openai
openai.api_key = 'YOUR_GROQ_API_KEY'
openai.api_base = 'https://api.groq.com/openai/v1'
response = openai.ChatCompletion.create(
model="groq/llama3-70b-8192",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "請介紹一下 Groq API 的特色。"}
]
)
print(response.choices[0].message['content'])
其他語言 ：Groq 的 API 兼容 OpenAI 的接口，因此在其他編程語言中，只需將 API 基礎 URL 更改為 https://api.groq.com/openai/v1，並使用您的 Groq API 金鑰即可。
參考資料
by Rain Chu 3 月 18, 2025 | AI , 影片製作
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Open-Sora 這個 GitHub 專案，提供類似於 OpenAI 的 Sora 的影片生成模型，讓更多人能夠高效地製作高品質影片，無需再等待 Sora 的推出。
Open-Sora 的主要特色
1. 11B 參數模型
Open-Sora 採用了擁有 110 億參數的大型模型架構，這使其在影片生成的質量和細節上達到業界領先水平。與其他需要大量資源的模型相比，Open-Sora 以較低的成本實現了高品質的影片生成。
2. 基於 PyTorch 和 xFormers
該專案基於 PyTorch 框架開發，並結合了 xFormers 技術，這使得模型在計算效率和資源利用上有顯著提升。開發者可以利用這些技術，進行更高效的模型訓練和推理。
3. 支援本地運行
Open-Sora 支援在本地環境中運行，使用者可以在自己的設備上部署和運行模型，這不僅提高了資料的私密性，還減少了對外部伺服器的依賴。這對於需要處理敏感資料的使用者尤為重要。
如何開始使用 Open-Sora
獲取程式碼 ：前往 Open-Sora 的 GitHub 儲存庫，克隆或下載最新的程式碼。安裝依賴項 ：確保您的環境中已安裝 PyTorch，並根據專案需求安裝其他必要的 Python 套件。配置環境 ：根據官方文件，配置您的運行環境，包括設定模型參數和路徑。運行模型 ：按照指導，運行模型並生成影片。您可以根據需要調整輸入參數，以獲得不同的影片效果。
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