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GPT-Content-Audit-聚合Openai对齐的内容审核前置服务
它是聚合Openai、阿里云、百度智能云、七牛云等开放平台,提供与openai请求格式对齐的内容审核前置服务
地址:https://github.com/deanxv/gpt-content-audit
功能
支持内容审核渠道
- OpenAI
- 阿里云
- 百度智能云
- 七牛云
支持openai对齐的接口 (支持的接口会先内容审核再转发,不支持的接口会直接转发)
- v1/chat/completions 用户输入的内容审查。
- v1/images/generations用户输入的内容审查
如何使用
1. 配置环境变量并部署本项目。
2. 原openai请求地址更换为该服务请求地址即可。
部署
基于 Docker-Compose(All In One) 进行部署
docker-compose pull && docker-compose up -d
docker-compose.yml
version: '3.4'
services:
gpt-content-audit:
image: deanxv/gpt-content-audit:latest
container_name: gpt-content-audit
restart: always
ports:
- "7088:7088"
volumes:
- ./data:/app/gpt-content-audit/data
environment:…
📡发布:https://noisevip.cn/18378.html
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Tailor-视频智能裁剪、视频生成和视频优化的工具
ailor 是令人惊叹的视频编辑神器!其人脸和语音剪辑精准无比,人脸识别能锁定人物画面,语音捕捉和裁剪独具魅力。视频生成方面,口播生成赋予图像灵魂,字幕生成准确契合,色彩生成让黑白鲜活,音频生成创造无限可能。优化上,背景更换如入奇幻世界,流畅度与清晰度也极佳。Tailor 不仅是软件,更是创意与精彩的钥匙,无论专业或普通爱好者都能借此让作品闪耀,快来体验它带来的震撼惊喜!
介绍
Tailor(中文简称:泰勒)是一款视频智能裁剪、视频生成和视频优化的工具。目前该项目包括了视频剪辑、视频生成和视频优化3大类视频处理方向,共10种方法。Tailor使用方法简单,点点鼠标即可使用最先进的人工智能进行视频处理工作,省时省力,若使用安装版本Tailor,所有的环境配置都可省掉,对用户特别友好。
工作界面
功能介绍
Tailor包括了视频剪辑、视频生成和视频优化3大类视频处理方向,共10种方法。下面将依次进行介绍:
视频剪辑
人脸剪辑
Tailor 拥有神奇的人脸识别技术,能自动从视频中捕捉每一个精彩的人脸瞬间。你只需轻轻一点,就能选择关注的人脸,Tailor 会像魔法一样为你自动裁剪出相关视频,让你的主角时刻闪耀!
语音剪辑
Tailor 还能智能识别视频中的语音内容,并将其清晰地展示出来。你可以根据自己的需求,选择感兴趣的语音部分,Tailor 会精准地裁剪出你想要的内容,让你的视频更加精彩。
视频生成
口播生成
只需上传一张带有人脸的图像,选择喜欢的语音音色,输入想要生成的语音内容,Tailor 就能瞬间为你生成一个对应语音口型的有声视频。让你的创意轻松实现,打造出独一无二的视频作品!
地址:https://github.com/FutureUniant/Tailor
字幕生成
通过智能识别音视频内容,Tailor…
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Meta 推出 LLM Compiler 代码优化模型,可搭配其他 AI 改善代码生成 / 编译能力
Meta 前天推出了一款名为“LLM Compiler”的模型,该模型基于 Meta 现有的 Code Llama 打造,主打代码优化,目前相关模型已登陆 Hugging Face,提供 70 亿参数及 130 亿参数两个版本,允许学术及商业使用。
Meta 认为,尽管业界各大语言模型已在各种编程代码任务中展现了出色的能力,但此类模型在代码优化还有进步空间,目前推出的 LLM Compiler 模型便是一款专为优化代码任务设计的预训练模型,能够模拟编译器对代码进行优化,或将“已经过优化的代码转换回原本的语言”。
LLM Compiler 在 5460 亿个 LLVM-IR 和汇编代码标记的庞大语料库上进行了训练,据称能够达到 77% 的“代码优化潜力”,开发者可以自由将相关模型配合其他 AI 模型一起使用,从而改善生成代码的质量。
Donews|Hugging Face
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Meta 前天推出了一款名为“LLM Compiler”的模型,该模型基于 Meta 现有的 Code Llama 打造,主打代码优化,目前相关模型已登陆 Hugging Face,提供 70 亿参数及 130 亿参数两个版本,允许学术及商业使用。
Meta 认为,尽管业界各大语言模型已在各种编程代码任务中展现了出色的能力,但此类模型在代码优化还有进步空间,目前推出的 LLM Compiler 模型便是一款专为优化代码任务设计的预训练模型,能够模拟编译器对代码进行优化,或将“已经过优化的代码转换回原本的语言”。
LLM Compiler 在 5460 亿个 LLVM-IR 和汇编代码标记的庞大语料库上进行了训练,据称能够达到 77% 的“代码优化潜力”,开发者可以自由将相关模型配合其他 AI 模型一起使用,从而改善生成代码的质量。
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https://github.com/FengMengZhao/Ai-Exchange
GitHub
GitHub - FengMengZhao/Ai-Exchange: AI驱动,自然语言为输入,激发文本转换、图片生成、智能阅读等生产效率。
AI驱动,自然语言为输入,激发文本转换、图片生成、智能阅读等生产效率。. Contribute to FengMengZhao/Ai-Exchange development by creating an account on GitHub.
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OmniParse :一个开源的数据清理和整理的自动化工具 支持多种文件格式
OmniParse 是一个数据摄取和解析平台,可以将各种非结构化数据(如文档、表格、图像、视频、音频文件和网页内容)转换为结构化、可操作的数据,以便于生成式人工智能(GenAI)应用的兼容和优化。
它可以进行:
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