动动嘴就能做视频，【AI导演】惊呆网友！
共 3973字，需浏览 8分钟
· 2023-03-03
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一句话就可以“创作”一条视频
AI终于把魔抓伸向影视行业了
大家知道，制作一条视频需要很多步骤：
文案、录制、后期，等等
即便是简简单单的一条短视频，也要经过一通操作才能使之呈现。
但是，现在可要变天了！
就在不久前，谷歌发布了名为“Dreamix”的视频生成产品。
好家伙啊 在官方演示中，你只需要一句话，就可以对现有视频进行“魔改“，直接替换生产新主角和新内容。
比如这里，输入了”一只白猫和一只橘猫在地板上“原视频里的狗子直接变成了两只猫。
还有更狠的！
小扎的Meta那边，也是前后脚推出了“Make a video“项目。
不得了啊 ，原视频都给你省了！！！
只要一句话，自动生成新视频。
我们说，“马儿在喝水。”
Kua，它生成这个：
或者你脑洞大点，什么让泰迪熊画自己，什么让宇宙飞船登陆火星，他都照单全收，能生成相应的视频。
AI绘图的浪潮还没退去，AI视频又来了。
我们设想一下，只要你有想法，
ChatGPT帮你解决文案，
Dreamix和Make a video提供“原创”视频素材，
veed和一帧秒创等应用再进行智能剪辑，
我们借助不同的程序，仅需傻瓜式操作，就能实现影视创作一条龙！
这段日子，从图片到视频，相信大家都已经发现AI应用的进化速度正在一条快车道上狂飚！
ChatGPT的出现已经撼动了当前大厂科技公司格局，当数字内容大爆发到来的那一刻，希望大家都可以抓住时代机会！
博文菌整理了一份AI相关技术书单，帮助大家在技术层面学习了解人工智能前沿技术，兜里有粮才能心中不慌。
▊《强化学习（第2版）》
[加] RichardS.Sutton，[美] AndrewG.Barto 著
俞凯 等 译
强化学习领域奠基性经典著作！
人工智能行业的强化学习圣经！
本书作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。
本书适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏。
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▊《自然语言处理：基于预训练模型的方法》
车万翔，郭江，崔一鸣 著
哈工大SCIR多位学者倾力奉献
揭秘自然语言处理中预训练语言模型的“魔力”之源
详解预训练语言模型的基础知识、模型设计、代码实现和前沿进展
本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上，重点介绍新的基于预训练模型的自然语言处理技术。
除了理论知识，本书还有针对性地结合具体案例提供相应的PyTorch 代码实现，不仅能让读者对理论有更深刻的理解，还能快速地实现自然语言处理模型，达到理论和实践的统一。
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▊《预训练语言模型（全彩）》
邵浩 著
梳理预训练语言模型的发展历史、基本概念
剖析具有代表性的预训练语言模型的实现细节，配代码
预训练语言模型的评测、应用及趋势分析
本书详细梳理了预训练语言模型的基本概念和理论基础，并通过实际代码的讲解， 阐述了具有代表性的预训练语言模型的实现细节，非常适合需要快速、全面掌握预训练语言模型的从业者阅读。
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▊《基于BERT模型的自然语言处理实战》
李金洪 著
当今主流的NLP技术
熟练地在PyTorch框架中开发并训练神经网络模型
快速地使用BERT模型完成各种主流的自然语言处理任务
独立地设计并训练出针对特定需求的BERT模型
轻松地将BERT模型封装成Web服务部署到云端
通过本书，读者可以熟练地在PyTorch框架中开发并训练神经网络模型，快速地使用BERT模型完成各种主流的自然语言处理任务，独立地设计并训练出针对特定需求的BERT模型，轻松地将BERT模型封装成Web服务部署到云端。
本书结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强，适合对自然语言处理、BERT模型感兴趣的读者作为自学教程。另外，本书也适合社会培训学校作为培训教材，还适合计算机相关专业作为教学参考书。
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▊《实战GAN：TensorFlow与Keras生成对抗网络构建》
[美] Josh Kalin 著
刘梦馨 译
实例教学图像生成、图像转换ALGC任务如何完成
拥抱生成式模型，快速迈向入门深度学习的尖端领域
从构建到调优，提供一百多个适用于GAN、ChatGTP、BERT等模型的代码方案
借助于规模化数据集，搭建了跨神经网络、机器学习、自然语言处理等领域的通用GAN架构
本书通过多个不同的生成对抗网络（GAN）架构的实现来帮助读者更好地理解生成对抗网络背后的原理及其构建方式。书中还提供了大量易于理解并可以直接使用的GAN代码及其部署方式和数据集，以帮助读者更快地上手解决工作中所面临的问题并积极应对相关挑战。本书适合数据科学家、算法工程师、数据挖掘工程师以及机器学习领域相关的从业人员用来学习使用全新的深度学习技术解决工作中的问题，也适合机器学习和深度学习的爱好者、初学者用来体验深度学习的魅力。
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▊《知识图谱：认知智能理论与实战》
王文广 著
详解ChatGPT底层技术Transformer
支撑谷歌Bard实现事实查询
知识图谱技术体系全面，涵盖前沿成果及落地经验
本书系统全面地介绍了知识图谱的核心技术，既有宏观整体的技术体系，也有关键技术和算法细节，内容包括：知识图谱模式设计的方法论——六韬法；知识图谱构建中的实体抽取和关系抽取；知识存储中的属性图模型及图数据库，重点介绍了JanusGraph分布式图数据库；知识计算中的图论基础，以及中心性、社区检测等经典图计算算法；知识推理中的逻辑推理、几何变换推理和深度学习推理，及其编程实例。
最后，本书以金融、医疗和智能制造三大行业的应用场景为例，梳理了知识图谱的应用价值和应用程序形态。
本书既适合人工智能行业从业者和研究人员系统学习知识图谱，也适合一线工程师和技术人员参考使用，并可作为企业管理人员、政府人员、政策制定人员、公共政策学者的参考材料，以及高等院校计算机、金融和人工智能等相关专业师生的参考资料和培训学校的教材。
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▊《知识图谱：方法、实践与应用》
王昊奋，漆桂林，陈华钧 主编
详解知识图谱全生命周期技术
探索垂直领域知识图谱构建方法与应用落地
促进人工智能从感知时代向认知时代跨越
本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术，如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。此外，本书还尝试将学术前沿和实战结合，让读者在掌握实际应用能力的同时对前沿技术发展有所了解。
本书既适合计算机和人工智能相关的研究人员阅读，又适合在企业一线从事技术和应用开发的人员学习，还可作为高等院校计算机或人工智能专业师生的参考教材。
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▊《知识图谱：概念与技术》
肖仰华 等 编著
系统介绍知识图谱概念、技术与实践
帮助读者建立知识图谱学科体系
健全大数据知识工程知识体系
为工业界知识图谱实践提供参考
知识图谱是较为典型的多学科交叉领域，涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个领域。
本书是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。全书共5篇，由16 章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。“基础篇”介绍知识图谱的基本概念、内涵与外延、历史沿革、应用价值，以及相关的基础知识。“构建篇”重点介绍大规模高质量知识图谱的自动化构建技术，涵盖词汇挖掘、实体识别、关系抽取及概念图谱构建、百科图谱构建、众包构建与质量控制等专题。“管理篇”系统地阐述了知识图谱建模与存储、查询与检索，以及图数据管理系统。“应用篇”对于基于知识图谱的关键应用技术展开介绍，包括搜索与推荐、自然语言问答，以及基于知识图谱的自然语言理解。“实践篇”介绍知识图谱实践中的基本原则和有用实践，初步讨论了知识图谱实践中的开放性问题。
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▊《视觉惯性SLAM：理论与源码解析（全彩）》
程小六 著
SLAM基础理论
ORB-SLAM2/3核心源码解析
对话体叙述+丰富图表+全书开源代码
详细中文注释+资深专家答疑解惑
全彩印刷极致设计
本书系统介绍以相机和惯性测量单元为主传感器的视觉、视觉惯性SLAM算法。本书通过选取该领域有代表性的两个开源项目ORB-SLAM2/3，从原理阐述、公式推导、代码解析和工程经验等多个维度，对SLAM技术进行全面的解读。为了让读者在轻松的氛围中快速理解专业知识，本书以小白和师兄对话的形式娓娓道来，帮助读者在学习的过程中不断思考和提升。同时，本书秉承“一图胜千言”的理念，把大量复杂的原理或流程绘制成清晰、易懂的示意图，降低了初学者的学习门槛。本书理论和实践并重，引导读者循序渐进地掌握项目实践经验。
本书兼具技术的广度和深度，适合有一定SLAM基础的高等院校学生、科研机构研究人员和企业从业者阅读，尤其适合希望深入研究视觉（惯性）SLAM的算法工程师参考。
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发布：刘恩惠 审核：陈歆懿
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