本文详细探讨了 Runway Gen-2 的 Camera Control 功能，展示了这一先进工具如何通过精细的运镜技术，赋予视频创作者前所未有的创作自由度和表达能力。这不仅体现了当前 AI 视频生成技术的成熟度，也预示了 AI 在未来数字媒体和内容创作中的潜力。随着 AI 技术的不断进步和优化，我们预见到一个未来，其中 AI 和机器学习将更深入地融入视频制作的各个层面，从预制内容到后期编辑。AI 的这些功能将进一步降低技术门槛，使创作者能够更专注于艺术表达而非技术2024.9.20-✍212min

本工具包在LabVIEW下实现大部分的OpenCV接口，包含超过2700个VI，覆盖OpenCV的15个模块之中的13个。功能包括摄像头采集、图像处理、条码+二维码识别、人脸识别、机器学习、DNN推理等等；

在 windows 系统自带的 Edge 浏览器里网页播放 jellyfin 媒体库里的 hevc/h265 编码的视频时，总是提示。

开发板上带有一个麦克风，一个扬声器，音频编解码芯片使用ES8311。麦克风直接连接到了ES8311芯片上，ES8311和扬声器之间，还有一个音频驱动放大器。ES8311通过I2S接口与ESP32-C3连接。ES8311这个芯片不仅使用I2S接口与ESP32连接，还有I2C接口与ESP32连接，I2C接口用于配置，I2S接口用于音频传输。

CogVideoX - Fun 是一款基于 CogVideoX 框架开发的 AI 视频生成工具，它是通过对 EasyAnimate 进行整合修改而得来的。CogVideoX - Fun 具备强大的多模态内容生成能力，支持从文字、图片到视频的内容创作。用户可以利用该工具生成不同分辨率的视频，其分辨率范围涵盖从 256×256 到 1024×1024，这一特性使得它能够很好地满足用户多样化的视频创作需求。

本教程详细讲解Ubuntu 20.04下OpenCV 4.10.0 + CUDA 12.1 的源码编译全流程，支持Python & C++，避坑指南+完整配置，助你GPU加速 OpenCV 🚀！

讯飞与腾讯云在Android语音识别领域均表现出色，各具特色。讯飞提供全面的语音识别功能，支持多种语言和离线识别，拥有高知名度和市场占有率，适合高度定制化需求。腾讯云则基于深度学习技术，提供高准确性的语音识别，支持多种语种和方言，且作为领先的云服务提供商，拥有丰富的语音识别和语音合成产品，适合快速接入并希望利用其他云服务的开发者。两者均提供详细的开发文档和API接口，但开发者在选择时应根据自身需求、成本因素和用户评价进行综合考虑，以确保选择最具性价比的方案。

在当今数字化时代，人工智能技术的飞速发展为各行业带来了深刻变革，其中视频生成领域更是迎来了前所未有的机遇与挑战。随着人们对视频内容的需求日益增长，如何高效、高质量地生成多样化的视频成为了研究热点。通义万相 2.1 正是在这样的背景下应运而生，它承载着推动视频生成技术迈向新高度的使命，为创作者们提供了更强大、更智能的创作工具，在人工智能视频生成领域占据着举足轻重的地位 ，吸引了众多行业人士和创作者的目光。

城市景观Cityscapes(C)：Cityscapes 收集了50个不同城市良好天气条件下的城市街景，总共包含5000张真实城市场景图像；其中3475张带标注信息的图像用于训练验证（2,975张图像用于训练，500张用于验证），剩下1525张无标注信息图像用于测试。Cityscapes数据集是计算机视觉领域常用的数据集，它的高质量标注和丰富场景使其成为评估和训练算法的理想选择。

在这个信息爆炸的时代，视频已经成为我们获取信息、学习新知识的重要方式。而随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI与视频内容的结合为我们带来了全新的视听体验。今天，我想和大家分享一下蓝耘在这一领域的最新创新——与海螺AI视频的合作。

蓝耘元生代这个平台啊，在我看来就像是一个超级大的技术宝库。它整合了好多先进的技术和工具，能让我们在上面搞各种开发和研究。感觉它就像是一个充满魔法的舞台，能让我们的想法和创意尽情地展现出来。而且听说它在很多领域都有应用，像人工智能、大数据啥的，都能在这个平台上找到用武之地。登录与注册：打开浏览器，访问蓝耘 GPU 智算云平台官网（新用户需先进行注册，注册成功后即可享受免费体验 18 小时算力的优惠。登录后，用户将进入蓝耘平台的控制台，在这里可以看到丰富的功能模块，如容器云市场、应用市场等。

今天要聊一聊AI文生视频的最新进展。一直以来，AI生成视频对硬件的要求都让人望而却步，尤其是家用显卡，总是感觉“心有余而力不足”。AI文生视频以前 基本需要的显存大概几十上百G但最近，阿里开源的彻底改变了这一局面！它不仅让普通消费级GPU也能轻松生成视频，还能在短短10分钟左右搞定一段480P的视频。这让我这个技术爱好者忍不住想跟大家分享一下它的魅力，顺便奉上和，让你零门槛上手！我生成猫猫打拳我生成怪兽打奥特曼（这个指定是失败作品）

计算机视觉深度学习在CV中的应用：从AlexNet到Vision Transformer，人工智能、AI、大模型、计算机视觉（CV）作为人工智能领域的重要分支，旨在让计算机理解和解释图像或视频中的内容。深度学习的出现，为计算机视觉带来了革命性的进展。从早期的 AlexNet 打破传统计算机视觉方法的局限，到如今 Vision Transformer 引领新的研究方向，深度学习模型不断推动着 CV 技术在图像分类、目标检测、语义分割等任务上取得突破。

本文详细探讨了图像识别技术在工业自动化中的广泛应用，包括质量控制、物体检测与分拣、机器人视觉导航和安全监控等场景。图像识别依赖于深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），其中ResNet、YOLO和Faster R-CNN等模型各有其优势。ResNet适用于高精度检测，YOLO注重实时性，而Faster R-CNN则适合小物体的高精度识别。通过代码示例展示了如何在工业场景中应用YOLO进行物体检测。

1、浏览器打开以下链接，点击页面上的安装按钮，会跳转到应用商店，此时我们可以看到在商店的顶端提示“此应用在你的设备上将无法工作”，不用管这个提示。这种情况一般会提示我们需要下载安装HEVC解码器，点击“立即下载并安装”会跳转到应用商店，但是我们发现需要付费7元才能下载安装。4、将复制到的链接填写到刚才打开的网站的输入框内，点击前往，点击结果中的第二个下载安装包。3、回到刚刚打开的应用商店，点击分享按钮，复制链接。6、再次打开heic格式的图片，已经可以正常显示了。2、复制并在浏览器中打开以下链接。

KrillinAI是一款基于AI大模型技术的全流程视频翻译和配音工具，旨在为内容创作者提供从视频下载到最终成品的一站式解决方案。凭借其简洁而强大的设计，KrillinAI能够无缝处理从翻译、配音到视频格式转换的全流程，支持将视频内容适配至各大主流平台，如YouTube、TikTok、抖音、哔哩哔哩、小红书等。该项目由krillinai团队开发，目前在GitHub上获得了数千Star，是视频本地化领域备受关注的开源项目之一。

本文主要介绍如何在 Windows 系统电脑本地部署 ComfyUI 并接入通义万相 Wan2.1 模型，轻松实现使用文字指令生成 AI 视频，结合 cpolar 内网穿透工具还能远程在线使用，无需公网 IP 也不用准备云服务器那么麻烦。最近，阿里发布了最新的视频生成开源 AI 大模型——Wan 2.1。这款模型不仅完全免费，还能在普通的家用级配置电脑上离线运行，生成效果媲美目前大多数开源模型的视频质量。其综合实力在 VBench 榜单上得到了充分验证，甚至一些闭源模型也难以望其项背。

通过上述脚本，我们可以实现自动化下载Bilibili视频的功能。这不仅大大提升了下载效率，也让我们对Python网络编程有了更深入的理解。请注意，爬虫的使用应遵守网站的爬虫政策和法律法规，合理使用爬虫技术。

YOLO11用于流式视频或者摄像头的检测方法

计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作，计算机视觉是人工智能领域的核心方向之一，旨在让计算机具备理解和解释视觉信息的能力。而图像处理则是计算机视觉的基石，为后续的特征提取、目标识别、图像分割等高级任务提供数据基础。滤波、边缘检测与形态学操作作为图像处理的基础环节，各自发挥着独特且关键的作用。滤波用于改善图像质量，去除噪声或增强特定特征；边缘检测聚焦于提取图像中物体的轮廓信息；形态学操作则基于图像形状对其进行优化与处理。深入理解这些基础技术，对于掌握计算机视觉的核心知识体系至关重要。