OpenBayes 一周速览 丨 InstantCharacter单图完成角色个性化创作

公共资源速递

7 个教程:

* 一键部署 MegaTTS3

* Dia-1.6B:情感语音合成 Demo

* FramePack 低显存视频生成 Demo

* Baichuan-Audio 开源端到端语音交互基座

* InstantCharacter:生成任意个性化角色行为

* 使用 vLLM+Open WebUI 部署 GLM-4-32B

* 使用 vLLM+Open WebUI 部署 Qwen3 系列模型

访问官网立即使用:openbayes.com

公共教程

1. 一键部署 MegaTTS3

MegaTTS 3 是一种具有创新稀疏对齐的 TTS 系统引导潜在扩散转换器 (DiT) 的算法,主要用于将输入的文本转换为高质量、自然流畅的语音输出。MegaTTS 3 实现了最先进的零样本 TTS 语音质量,并支持对口音强度的高度灵活控制。

直接克隆并打开 API 地址即可运行模型。

* 在线运行:

https://go.openbayes.com/aXagO

模型示例

2. Dia-1.6B:情感语音合成 Demo

Dia-1.6B 能够直接从文本脚本生成高度逼真的对话,并支持基于音频的情感和语调控制。此外,Dia-1.6B 还可以生成非语言交流的声音,如笑声、咳嗽声、清喉咙声等,使对话更加自然和生动。该模型不仅支持多角色对话生成,还能通过 [S1]、[S2] 等标签区分角色,单次生成多角色对话,保持自然节奏和情感过渡。

该教程现已上线 OpenBayes 公共教程界面,支持上传自己的音频样本,模型将根据样本生成相似的语音,实现零样本声纹克隆。

* 在线运行:

https://go.openbayes.com/wMlTX

模型使用步骤

3. FramePack 低显存视频生成 Demo

FramePack 通过创新的神经网络架构,有效解决了传统视频生成中显存占用高、漂移和遗忘等问题,并显著降低了硬件要求。仅需 6 GB 即可生成 120 秒全帧率视频。

点击下方链接,立即开启创作之旅,体验低门槛视频生成。

* 在线运行:

https://go.openbayes.com/qZjVU

功能演示

4. Baichuan-Audio 开源端到端语音交互基座

Baichuan-Audio 是 Baichuan 最新的端到端训练的语音交互大模型,无缝集成了音频理解和生成功能,支持高质量可控的中英双语实时对话。

相关代码已配置完成,点击下方链接,快速体验定制化对话生成。

* 在线运行:

https://go.openbayes.com/9UO33

模型示例

5. InstantCharacter:生成任意个性化角色行为

InstantCharacter 是一种创新的免调优方法,旨在实现从单个图像生成字符保留,从而支持各种下游任务。定性实验证明了 InstantCharacter 在生成高保真、文本可控和字符一致的图像方面的高级功能,为字符驱动的图像生成树立了新的基准。

相关代码已配置完成,点击下方链接即可体验个性化图像生成。

* 在线运行:

https://go.openbayes.com/3vVxA

模型效果演示

6. 使用 vLLM+Open WebUI 部署 GLM-4-32B

GLM-4-32B 拥有 320 亿个参数,性能媲美 OpenAI 的 GPT 系列和 DeepSeek 的 V3/R1 系列,并支持非常友好的本地部署功能。GLM-4-32B-Base-0414 已在 15T 高质量数据上进行预训练,其中包含大量推理类合成数据,为后续的强化学习扩展奠定了基础。

该教程现已上线 OpenBayes 公共教程界面,一键克隆即可启动。

* 在线运行:

https://go.openbayes.com/17Ecf

模型使用步骤

7. 使用 vLLM+Open WebUI 部署 Qwen3 系列模型

Qwen3 是 Qwen 系列中最新一代大语言模型,提供全面的密集 (Dense) 模型和混合专家 (MoE) 模型。它支持文本、图像、音频和视频处理,能够满足多模态内容创作和跨模态任务的需求。在企业级应用中,Qwen3 的 Agent 能力和多语言支持使其能够胜任医疗诊断、法律文档分析和客服自动化等复杂任务。此外,小型模型如 Qwen3-0.6B 适合在手机等端侧设备上部署,进一步拓展了其应用场景。

该教程提供了多个参数的模型,可根据需求更换。点击下方链接快速体验。

* 在线运行:

https://go.openbayes.com/nX4FS

模型界面示例

### OpenBayes 平台概述 OpenBayes 是一个专注于人工智能开发的云计算平台,旨在帮助开发者更高效地利用 GPU 资源进行机器学习和深度学习项目。该平台不仅提供了强大的硬件支持,还整合了大量的开源工具和技术资源。 #### 注册与初始体验 访问 [OpenBayes](https://openbayes.com/) 网站并完成注册流程后,用户将获得免费试用机会——通常包括三小时基于 NVIDIA GeForce RTX 4090 的高性能计算能力[^3]。这使得新手能够在不投入额外成本的情况下探索平台功能和服务质量。 #### 存储资源管理 对于希望深入了解如何管理和订阅存储服务的用户,《[OpenBayes 官方教程]》提供了详细的指导说明,涵盖了从基础操作到高级配置的各项内容[^1]。通过遵循官方指南中的步骤,用户可以轻松设置满足需求的数据保存方案。 #### 创建算力容器 为了简化用户的开发环境搭建过程,《[OpenBayes 官方教程]》同样准备了关于创建算力容器的教学材料以及配套视频演示,确保每位使用者都能迅掌握这一关键技术环节[^2]。借助这些资料的帮助,即使是初次接触此类系统的个人也能顺利完成初始化工作。 #### 公共资源整合 值得一提的是,除了上述核心特性外,OpenBayes 还特别设立了「公共资源」专区,收录有超过五百份经过严格筛选后的高质量数据集、预训练模型及实用教程等素材供社区成员共享交流使用[^4]。这种开放式的资源共享机制极大地促进了AI技术的学习与发展进程。 #### 关于 BRIGHT 基准测试 虽然主要关注点在于 AI 开发者所需的基础设施建设方面,但值得注意的是,在最近的一周更新公告里提到有关名为"BRIGHT"的新颖文本检索挑战赛的信息。这项由阿里巴巴达摩院发起的比赛致力于评估现有搜索引擎能否真正理解复杂查询背后所蕴含的意义而非仅仅匹配关键词本身[^5]。 ```python import requests def get_openbayes_public_resources(): url = "https://openbayes.com/api/public-resources" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: resources = response.json() return resources['data'] else: raise Exception(f"Failed to fetch data with status code {response.status_code}") public_resources = get_openbayes_public_resources() print(public_resources[:5]) # 打印前五个公共资源配置作为示例 ```
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