###################################
# Sample a speaker from Gaussian.
rand_spk = chat.sample_random_speaker()
print(rand_spk) # save it for later timbre recovery
params_infer_code = ChatTTS.Chat.InferCodeParams(
spk_emb = rand_spk, # add sampled speaker
temperature = .3, # using custom temperature
top_P = 0.7, # top P decode
top_K = 20, # top K decode
)
###################################
# For sentence level manual control.
# use oral_(0-9), laugh_(0-2), break_(0-7)
# to generate special token in text to synthesize.
params_refine_text = ChatTTS.Chat.RefineTextParams(
prompt='[oral_2][laugh_0][break_6]',
)
wavs = chat.infer(
texts,
params_refine_text=params_refine_text,
params_infer_code=params_infer_code,
)
###################################
# For word level manual control.
text = 'What is [uv_break]your favorite english food?[laugh][lbreak]'
wavs = chat.infer(text, skip_refine_text=True, params_refine_text=params_refine_text, params_infer_code=params_infer_code)
"""
In some versions of torchaudio, the first line works but in other versions, so does the second line.
"""
try:
torchaudio.save("word_level_output.wav", torch.from_numpy(wavs[0]).unsqueeze(0), 24000)
except:
torchaudio.save("word_level_output.wav", torch.from_numpy(wavs[0]), 24000)
Dify AI 是一個開放靈活的生成式 AI 應用開發框架，提供了一個全方面的解決方案，讓開發者能夠輕鬆構建和運營生成式 AI的 原生應用。平台的核心技術包括 AI 工作流程編排、RAG 檢索、模型管理等功能。Dify AI 支持從 Agent 建立到工作流程編排的完整開發過程，讓使用者可以專注於創造應用的核心價值，此外，它提供的工具包括 Prompt IDE、Enterprise LLMOps 和 BaaS 等解決方案，可以大幅度的提升開發效率並優化應用性能，可以先去Dify的GitHUB看看。
特色介紹
公司內部私有化的知識庫和AI助理：
Dify AI 允許企業將內部知識庫整合到平台中，並創建專屬的AI助理，來高效地管理和利用企業知識。
公司內部可以控管的紀錄：
企業可以通過Dify AI平台對所有操作和數據進行詳細記錄和管控，確保數據安全和合規性。
AI工作流自動化：
Dify AI 提供連結公司內部資訊系統的能力，幫助企業自動化處理各種業務流程，提升運營效率。
零代碼創建 AI Agent：
平台支持用戶在無需編寫代碼的情況下，創建和部署個性化的 AI Agent，滿足各類業務需求。
支持多種大語言模型：
Dify AI 支持全球各種主流的大語言模型（LLM），為企業提供靈活的選擇，以滿足不同場景的應用需求。
開發以及運營的支持
利用 Docker 安裝
先把專案抓下來
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
然後可以用下面的指令安裝
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
# For Linux and Windows users
python inference.py
# For macOS users with Apple Silicon (Intel is not tested). NOTE: this maybe 20x slower than RTX 4090
PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python inference.py
指令碼
# source input is an image
python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d0.mp4
# source input is a video ✨
python inference.py -s assets/examples/source/s13.mp4 -d assets/examples/driving/d0.mp4
# more options to see
python inference.py -h
超酷的寵物模式
先安裝寵物模式
cd src/utils/dependencies/XPose/models/UniPose/ops
python setup.py build install
cd - # equal to cd ../../../../../../../
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