全新推出：Linly-Talker数字化人物对话系统

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准备好体验颠覆性的人机交互方式了吗？不用再等了！Linly-Talker正式登场，将彻底改变我们与人工智能系统的互动方式。🤖💬

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Linly-Talker是一款智能AI系统，它将大型语言模型（LLMs）与视觉模型相结合，创造了一种独特的对话体验。通过集成Whisper、Linly、微软语音服务和SadTalker说话头部生成系统等多种技术，Linly-Talker汇集了最佳的特点。🌍🔍

让我们深入了解Linly-Talker的功能和特点：

Linly-Talker的组成部分

1️⃣ ASR（自动语音识别）- Whisper：Linly-Talker利用OpenAI的Whisper进行准确的语音识别。这确保系统能够有效地理解和解释您的语音命令。

2️⃣ TTS（文本转语音）- Edge TTS：为了提供自然而人性化的对话体验，Linly-Talker使用微软语音服务进行高质量的文本到语音合成。这意味着AI助手能够以清晰逼真的声音回应您。

3️⃣ THG（说话头部生成）- SadTalker：Linly-Talker更进一步，引入了SadTalker技术，这是CVPR 2023的前沿技术。它可以生成与AI助手回应相匹配的逼真说话头部动画。

4️⃣ LLM（大型语言模型）- Linly：Linly是由深圳大学CVI开发的核心语言模型，它利用大规模语言模型的强大能力，理解和生成人类般的回应。Linly模型在大量数据上进行了预训练，并可以进行特定任务的微调。

设置Linly-Talker

要开始使用Linly-Talker，请按照以下设置说明进行操作：

1️⃣ 创建一个新的conda环境：

conda create -n linly python=3.8
conda activate linly

2️⃣ 安装所需的依赖项：

pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 
conda install ffmpeg
pip install -r requirements_app.txt

3️⃣ 下载所需的模型：

  • 对于ASR（Whisper），请参考Whisper GitHub存储库获取使用说明。
  • 对于TTS（Edge TTS），请查看Edge TTS GitHub存储库获取使用详细信息。
  • 对于THG（SadTalker），使用提供的脚本下载SadTalker模型：
bash scripts/download_models.sh

4️⃣ 获取Linly语言模型：

  • 选项1：克隆Linly存储库及其模型，可以从Hugging Face模型中心获取：
git lfs install
git clone https://huggingface.co/Linly-AI/Chinese-LLaMA-2-7B-hf
  • 选项2：使用Linly API进行问题回答：
import requests

url = "http://url:port"  
headers = {
  "Content-Type": "application/json" 
}

data = {
  "question": "北京有哪些有趣的地方？"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

与Linly-Talker对话

一旦您设置好Linly-Talker，就可以开始与AI助手进行有趣的对话了。系统允许您提供图像作为提示来刺激对话。您可以自由对话或根据自己的喜好生成内容。

参考资料和进一步探索

如需深入了解Linly-Talker的能力和微调选项，请参阅Linly-Talker GitHub存储库中提供的文档和资源：GitHub – Kedreamix/Linly-Talker

🌟 热度历史：Linly-Talker已获得34个星标和3个Fork，展现了其受欢迎程度和发展潜力。

现在轮到您来探索Linly-Talker的可能性，见证人机交互的未来了！🚀🤩

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