Author: Chimy

autoMate是什么

autoMate是基于AI和RPA的本地自动化工具，用自然语言实现复杂任务的自动化操作。autoMate基于大型语言模型，用户无需编程知识，用自然语言描述任务，能完成计算机界面操作、复杂工作流执行及智能决策。autoMate支持本地部署，确保数据安全和隐私，兼容主流语言模型，能随着使用不断学习和适应用户需求。autoMate适合需要高效处理重复性工作的用户，帮助解放创造力，实现工作与生活的更好平衡。

autoMate的主要功能

• 无代码自动化：用户用自然语言描述任务，无需编写代码可实现自动化操作。
• 全界面控制：支持任意可视化界面操作，不限于特定软件。
• 本地部署与数据安全：支持本地运行，数据存储在本地，确保用户数据的安全性和隐私。
• 多模型支持：兼容主流的大型语言模型（LLM），用户根据需求选择适合的模型。
• 持续学习与适应：学习用户的工作习惯和需求，不断优化自动化流程。
• 简化安装与部署：提供一键部署功能，支持中文环境，安装过程简单快捷。

autoMate的技术原理

• 基于AI的自然语言处理：基于大型语言模型（LLM）理解用户的自然语言指令。用自然语言处理（NLP）技术，将用户的描述转化为具体的自动化任务。
• 计算机视觉与界面交互：结合计算机视觉技术，识别屏幕上的元素，模拟人类的视觉操作，实现对各种软件界面的控制和交互。
• RPA（机器人流程自动化）技术：基于RPA技术模拟人类的键盘输入、鼠标操作等行为，完成重复性任务的自动化执行。
• 本地部署与数据保护：用本地部署架构，所有数据和操作都在用户本地完成，避免数据上传到云端，确保数据安全和隐私。

autoMate的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/yuruotong1/autoMate

autoMate的应用场景

• 数据处理与分析：从多个表格中提取数据、生成汇总报告，节省人工处理时间。
• 报告生成：根据预设模板和数据源，自动生成各类报告、文档或PPT。
• 邮件与沟通自动化：自动回复邮件、分类邮件内容、提取关键信息，根据邮件内容触发后续任务，提高沟通效率。
• 跨软件流程自动化：实现不同软件之间的数据流转和操作协同，例如从Excel提取数据后自动导入到ERP系统或CRM平台。
• 日常任务调度与提醒：定时执行任务，如自动备份文件、清理系统垃圾、提醒重要日程。

Duck.ai是什么

Duck.ai 是 DuckDuckGo 搜索引擎推出的免费私密的 AI 聊天服务，用户无需注册即可使用。通过代理技术隐藏用户 IP 地址，确保聊天内容不会被用于 AI 模型训练，保护用户隐私。Duck.ai 支持多种 AI 模型，包括 GPT-4o mini、Meta Llama 3.3、Mistral Small 3 和 Claude 3 Haiku 等。用户可以通过访问 duck.ai 网站或使用 DuckDuckGo 搜索引擎中的聊天图标进入服务。

Duck.ai的主要功能

• 匿名聊天功能：用户无需注册账户，可使用该服务，聊天内容不会被用于 AI 模型训练，通过代理技术隐藏用户 IP 地址，保护用户隐私。
• 多模型支持：支持多种主流 AI 模型，包括 GPT-4o mini、Meta Llama 3.3、Mistral Small 3 和 Claude 3 Haiku 等。
• 本地存储对话历史：Duck.ai 推出了“最近聊天”功能，将用户之前的对话本地存储在设备上。

Duck.ai的官网地址

• 官网地址：https://duckduckgo.com/duckai

Duck.ai的应用场景

• 日常信息查询：用户可以通过 Duck.ai 快速获取各种信息，例如天气预报、新闻资讯、菜谱、旅行攻略等。
• 学习辅助：学生可以用 Duck.ai 进行学习辅助，例如查询知识、获取写作灵感、进行语言学习等。
• 技术研究与测试：对于技术爱好者和研究人员来说，Duck.ai 提供了匿名测试不同 AI 模型性能的平台。
• 工作场景：在工作场景中，Duck.ai 可以帮助用户进行头脑风暴、撰写报告、整理会议纪要等。

Wan是什么

Wan是阿里推出的AI创意平台，平台搭载Wan2.1模型生成能力，专注于AI绘画和AI视频创作。AI绘画基于文字描述，快速生成具有艺术感的图像。AI视频支持将文本和图片转化为生动视频，满足故事叙述、产品展示需求，展现出强大的创意和艺术氛围。Wan支持用户登录保存作品、收藏喜欢的内容，探索其他用户的创作。Wan为艺术家、设计师、创作者及普通用户提供便捷的AI创作工具，激发创意，满足个性化需求。

Wan的主要功能

• AI绘画：输入文字描述，快速生成高质量艺术图像，支持多种风格（如电影感、肖像、文化遗产等）和高级视觉效果（如逆光、光晕等）。
• AI视频制作：用文字描述或上传图片生成创意视频，支持多种场景和风格，满足故事叙述、产品展示等需求。
• 探索功能：提供预设主题和随机生成器，帮助用户快速找到创意起点。用户修改文本描述和参数，探索不同的生成结果。
• 个性化体验：用户登录保存作品、收藏喜欢的内容。

如何使用Wan

• 访问平台：访问Wan官方网站 。
• 注册和登录：按照提示完成注册和登录。
• 选择功能：在网站首页，选择“AI绘图”或“AI视频”功能。
• AI绘图功能：输入创意描述文本，设置图片的尺寸和风格，点击图片生成。
• 文生视频：输入视频的创意描述，设置灵感模式和音效，点击生成。
• 图生视频：上传图片，输入描述，设置灵感模式和音效，点击生成。
• 下载或分享：完成编辑后，下载视频到本地，或直接基于平台分享给其他人。

Wan的应用场景

• 艺术创作与设计：为艺术家和设计师提供强大的AI绘画工具，快速生成高质量的艺术作品，支持多种风格和视觉效果，帮助创作者激发灵感、提升效率。
• 视频制作与内容创作：创作者轻松制作动画、短片、广告或其他创意视频，满足多种内容需求。
• 教育与学习：辅助教学，帮助学生更直观地理解知识，提升学习兴趣和效果。
• 个人娱乐与创意表达：普通用户用在社交媒体分享、个人收藏或创意表达，满足个性化需求。
• 商业与营销：企业和品牌制作宣传海报、广告视频或产品展示，提升内容的吸引力和创意性，降低制作成本。

LaWGPT是什么

LaWGPT 是南京大学推出的中文法律大语言模型，基于 LLaMA 模型进行二次预训练，融入大量中文法律知识。专注于法律领域，能理解和生成与法律相关的文本，适用于法律咨询、案例分析、法律文件生成等多种场景。 LaWGPT 有 LaWGPT-7B-alpha 和 LaWGPT-7B-beta1.0多个版本，模型经过海量中文法律文本训练，具备丰富的法律知识储备。

LaWGPT的主要功能

• 法律咨询：用户可以通过 LaWGPT 咨询各种法律问题，如合同纠纷、劳动法问题、知识产权保护等，根据用户的问题，给出相应的法律解释和建议。
• 法律文书生成：基于文本生成能力，可以辅助律师和法律工作者快速生成法律文书，如合同、起诉状等，提高工作效率。
• 司法考试辅助：可用于辅助准备中国司法考试，通过模拟考试题目和提供解析，帮助考生更好地理解和掌握法律知识。
• 法律教育与培训：可以作为法律教育工具，帮助学生和教师更好地理解法律知识，提高教学效果。
• 智能客服：应用于智能客服领域，自动回答用户的法律问题，提高客户服务效率。

LaWGPT的技术原理

• 基础架构：LaWGPT 是在通用中文基座模型（如 Chinese-LLaMA、ChatGLM 等）的基础上进行扩展和优化的。为 LaWGPT 提供了强大的语言生成和理解能力。
• 法律领域词表扩充：为了更好地处理法律问题，LaWGPT 扩充了法律领域的专有词表。模型能更准确地识别和理解法律术语及其上下文关系，在法律文本中表现出更高的语义理解能力。
• 大规模法律语料预训练：LaWGPT 使用了大规模的中文法律语料进行预训练。语料包括法律文书、法典、司法案例等，涵盖了从宪法到地方性法规的广泛内容。通过预训练，模型学习了法律语言的语法、语义和语境，增强了其在法律领域的基础语义理解能力。
• 指令精调：在预训练的基础上，LaWGPT 进行了指令精调。开发团队构造了法律领域对话问答数据集和中国司法考试数据集，通过这些数据集对模型进行微调，进一步提升了模型对法律问题的理解和回答能力。
• 知识引导数据生成框架（KGDG）：LaWGPT 采用了知识引导数据生成框架（KGDG），包括以下几个关键组件：
  • KGGEN：引入法律文档作为知识库，通过知识感知采样器和知识引导编写器生成包含问题和推理路径的内容。
  • KGFIX 和 DAVER：用于修复推理路径和参考中的错误，验证生成数据的质量。
  • MITRA：生成标准问答对和带有明确推理路径的问答对，为模型提供更丰富的训练数据。

LaWGPT的项目地址

• Github仓库：https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2406.04614

LaWGPT的应用场景

• 法律研究：LaWGPT 能帮助研究人员快速查找相关法律法规、案例和文献，加快研究进程。可以帮助研究人员快速理解相关法律法规，加速政策分析。
• 案件分析：LaWGPT 能帮助律师快速理解复杂的案件细节，生成初步的分析报告。在司法实践中，律师和法官可以参考 LaWGPT 对相关法律条文的精准解读，以及基于大量案例分析生成的合理判决建议，快速理清案件思路，做出公正、高效的判决。
• 政策研究：LaWGPT 可以帮助研究人员快速查找和理解相关法律法规，加速政策分析。

GCDance是什么

GCDance（Genre-Controlled 3D Full Body Dance Generation Driven by Music）是英国萨里大学和江南大学推出的3D舞蹈生成框架，能根据音乐和文本提示生成符合特定风格的全身舞蹈序列。GCDance结合预训练的音乐基础模型（如Wav2CLIP）提取的高级音乐特征和手工设计的音乐特征（如STFT），实现多粒度音乐特征融合，用CLIP模型将文本提示嵌入到舞蹈生成的每个时间步中，实现风格可控的舞蹈生成。GCDance支持在同一音乐片段下生成多种风格的舞蹈，且确保舞蹈动作与音乐的节奏和旋律高度一致。

GCDance的主要功能

• 风格可控的舞蹈生成：基于文本提示指定舞蹈风格（如街舞、爵士舞等），生成符合特定风格的舞蹈动作。
• 与音乐节奏精准对齐：舞蹈动作能与音乐的节奏、节拍和旋律高度同步，确保舞蹈与音乐的自然匹配。
• 多样化舞蹈生成：同一音乐片段支持生成多种风格的舞蹈，丰富舞蹈的表现力和多样性。
• 支持局部编辑：用户能对舞蹈的特定部分（如手部动作或特定时间段）进行定制化修改。
• 生成高质量全身动作：涵盖52个关节（包括手指关节），生成的舞蹈动作自然、逼真，具有较高的物理合理性。

GCDance的技术原理

• 扩散模型框架：基于无分类器（classifier-free）扩散模型，用逐步去噪的方式从噪声中生成舞蹈序列。
• 音乐特征提取：结合预训练的音乐基础模型（如Wav2CLIP）提取高级语义特征，及手工设计的音乐特征（如短时傅里叶变换STFT）捕捉低层次的音乐细节。多粒度特征融合方式能更好地捕捉音乐与舞蹈之间的复杂关系。
• 文本特征嵌入：基于CLIP模型将文本提示（如舞蹈风格描述）嵌入到舞蹈生成的每个时间步中，用特征适配器（adapter）与其音乐特征对齐，实现风格可控的舞蹈生成。
• 特征调制（FiLM）：特征调制层（Feature-wise Linear Modulation, FiLM）根据文本提示动态调整舞蹈生成过程，确保生成的舞蹈符合指定风格。
• 双流架构：针对身体动作和手部动作分别建模，用两个Transformer网络独立处理，生成更细致、更具表现力的全身舞蹈动作。
• 编辑功能：基于扩散模型的编辑机制（如扩散修复），用户在生成过程中对舞蹈的特定部分施加约束，实现局部编辑和定制化生成。

GCDance的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.18309

GCDance的应用场景

• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：生成虚拟角色舞蹈，增强沉浸感。
• 游戏开发：为游戏角色动态生成舞蹈动作，提升互动性。
• 舞蹈教学：辅助编舞和教学，提供不同风格的舞蹈示例。
• 音乐视频制作：根据音乐自动生成舞蹈，提供创意素材。
• 智能健身：结合音乐生成健身舞蹈，增加锻炼趣味性。

Browser Operator是什么

Browser Operator 是 Opera 浏览器推出的 AI 驱动的智能代理工具，通过自然语言指令帮助用户更高效地完成网页浏览任务。用户只需输入简单的指令，如“购买商品”或“预订机票”，Browser Operator 能自动执行相应操作，无需手动操作网页。Browser Operator 适用于购物、旅行规划、数据收集等多种场景，能显著提升浏览效率。目前，作为功能预览版推出。

Browser Operator的主要功能

• 自然语言任务执行：用户可以通过自然语言描述任务，如“购买10双Nike白色网球袜，尺码12”，Browser Operator 会自动完成购买流程。
• 购物与预订：支持在线购物、预订机票、酒店、活动门票等操作。
• 信息收集与填写：能够从网站收集信息并填充到电子表格或文档中。
• 用户控制与接管：用户可以随时查看任务进度，并在需要时接管或取消任务。
• 隐私保护：完全在本地运行，不依赖云端或虚拟机，确保用户数据隐私。
• 快速响应与环境一致性：直接在浏览器环境中操作，无需等待页面加载，且与用户在同一浏览器环境中工作。

Browser Operator的官网地址

• 官网地址：https://blogs.opera.com/news/2025/03/opera-browser-operator

如何使用Browser Operator

• 访问 Browser Operator：
  • 访问 Opera 官方网站，确保已安装最新版本的 Opera 浏览器。
  • 通过 Opera 侧边栏或命令行访问 Browser Operator。
• 输入自然语言指令：
  • 在 Browser Operator 的输入框中，输入自然语言描述的任务。
  • 例如：“购买某品牌某尺码的袜子”。“预订明天从北京飞往三亚的经济舱机票”。
• 任务执行与监控：
  • Browser Operator 开始执行任务，用户可以随时查看任务进度。
  • 如果任务执行过程中需要用户输入敏感信息（如支付信息、登录信息），Browser Operator 会暂停并请求用户手动输入。
  • 用户可以随时接管任务或取消任务。
• 任务完成后的操作：
  • 任务完成后，用户可以查看 Browser Operator 执行的详细步骤。
  • 如果需要进一步操作，例如取消错误订单，可以直接向 Browser Operator 发送新指令。

Browser Operator的应用场景

• 在线购物：用户可以指示 Browser Operator 购买特定的商品，例如“购买一双耐克运动鞋，预算500元左右”。Browser Operator 会自动在购物网站上搜索、比较价格，选择性价比最高的商品完成购买。
• 预订服务：用户可以通过 Browser Operator 预订机票、酒店或活动门票。例如，用户可以要求 Browser Operator 在 Booking.com 上预订合适的飞机航班与酒店。
• 信息收集与填写：用户可以委托 Browser Operator 从网站收集信息填充到电子表格或文档中。
• 日常任务自动化：用户可以将一些重复性的任务委托给 Browser Operator，例如定期补充杂货等。

Mercury Coder是什么

Mercury Coder 是 Inception Labs 推出的首个扩散型大语言模型（dLLM），是 Mercury 系列中专门用在代码生成的模型。Mercury Coder基于“从粗到细”的生成方式，突破传统自回归模型的顺序生成限制，速度可达每秒1000个token以上，比现有优化型模型快5-10倍。在标准编程基准测试中，Mercury Coder 的代码生成质量优异，超越了 GPT-4o Mini 等模型，保持极高的效率。Mercury Coder快速、高效的特性在资源受限的环境中表现突出，适合边缘部署和实时应用。

Mercury Coder的主要功能

• 高效代码生成：在短时间内生成高质量的代码片段，速度每可达秒1000多个token，比传统自回归模型快5-10倍。
• 代码补全与优化：支持代码补全功能，根据上下文生成准确的代码片段，优化现有代码。
• 多语言支持：适用于多种编程语言，根据需求生成不同语言的代码。
• 推理与纠错能力：基于扩散模型的特性，在生成过程中自动纠错，减少幻觉和错误。
• 可控生成：用户根据需求指定代码格式、风格或特定目标，模型能生成符合要求的代码。

Mercury Coder的技术原理

• 扩散过程：扩散模型基于逐步将噪声引入数据，再基于“去噪”过程逐步恢复原始数据。在生成文本或代码时，模型从纯噪声开始逐步，细化输出，最终生成高质量的结果。
• 并行生成：与传统自回归模型逐个生成token不同，扩散模型支持并行生成多个token，大幅提高生成速度。
• Transformer架构：Mercury Coder 用基于Transformer的神经网络，进行大规模数据训练，优化生成结果的质量和准确性。
• 全局优化：扩散模型全局优化生成结果，不只依赖于前序token，在推理和纠错方面表现更优。
• 可控性：基于调整去噪过程中的参数，用户控制生成内容的方向、格式和风格，实现更灵活的代码生成。

Mercury Coder的项目地址

• 项目官网： chat.inceptionlabs.ai/

Mercury Coder的应用场景

• 代码生成与补全：快速生成高质量的代码片段，支持多种编程语言，适用于从基础模板到复杂逻辑的代码生成，帮助开发者减少重复性工作，提高开发效率。
• 开发效率提升：适于快速原型开发和资源受限的边缘设备开发，帮助开发者高效实现功能。
• 教育与学习辅助：帮助初学者快速理解编程语言的语法和逻辑，是编程教育中的有力工具，辅助学习者更好地掌握编程技能。
• 代码优化与重构：优化现有代码，提升代码性能和可读性，支持根据特定风格或规范生成代码，确保代码的一致性和质量。
• 低代码/无代码开发支持：集成到低代码或无代码平台，为非专业开发者生成后端代码或 API 接口，降低开发门槛，助力快速应用开发。

GEN3C是什么

GEN3C 是NVIDIA、多伦多大学和向量研究所推出的新型生成式视频模型，基于精确的相机控制和时空一致性生成高质量的 3D 视频内容。GEN3C构建基于点云的 3D 缓存指导视频生成，用输入图像或视频帧的深度估计反投影生成 3D 场景，根据用户提供的相机轨迹渲染 2D 视频，作为生成模型的条件输入。GEN3C 的核心优势在于精确控制相机运动，避免传统方法中因缺乏显式 3D 建模导致的不一致性问题。GEN3C支持从单视角到多视角的视频生成，适用于静态和动态场景，在稀疏视图的新型视图合成任务中取得了最先进的结果。GEN3C 支持 3D 编辑和复杂相机运动（如推拉镜头）的生成，为视频创作和模拟提供了强大的工具。

GEN3C的主要功能

• 精确的相机控制：根据用户指定的相机轨迹生成视频，支持复杂的相机运动（如推拉镜头、旋转镜头等），保持视频的时空一致性。
• 3D 一致性视频生成：支持生成具有真实感和一致性的视频，避免物体突然出现或消失等问题。
• 多视角和稀疏视角的新型视图合成：支持从单视角、稀疏多视角到密集多视角的输入，生成高质量的新型视图视频。
• 3D 编辑和场景操作：用户修改 3D 点云（如删除或添加物体）编辑场景，生成相应的视频。
• 长视频生成：支持生成长视频，同时保持时空一致性。

GEN3C的技术原理

• 构建 3D 缓存：输入图像或视频帧的深度估计反投影生成 3D 点云，形成时空一致的 3D 缓存。缓存作为视频生成的基础，提供场景的显式 3D 结构。
• 渲染 3D 缓存：根据用户提供的相机轨迹，将 3D 缓存渲染成 2D 视频。
• 视频生成：用预训练的视频扩散模型（如 Stable Video Diffusion 或 Cosmos），将渲染的 3D 缓存作为条件输入，生成高质量的视频。模型基于优化扩散过程中的去噪目标，修复渲染中的瑕疵填补缺失信息。
• 多视角融合：当输入包含多个视角时，GEN3C 基于最大池化的融合策略，将不同视角的信息聚合到视频生成模型中，生成一致的视频。
• 自回归生成和缓存更新：对于长视频生成，GEN3C 将视频分为多个重叠的块，逐块生成，更新 3D 缓存保持视频的时空一致性。

GEN3C的项目地址

• 项目官网：https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/GEN3C/
• GitHub仓库：https://github.com/nv-tlabs/GEN3C
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.03751

GEN3C的应用场景

• 单视角视频生成：从一张图片生成动态视频，适用于快速内容创作。
• 新型视图合成：从少量视角生成新视角视频，用在VR/AR和3D重建。
• 驾驶模拟：生成驾驶场景的不同视角视频，助力自动驾驶训练。
• 动态视频重渲染：为已有视频生成新视角，用在视频编辑和二次创作。
• 3D场景编辑：修改场景内容后生成新视频，助力影视制作和游戏开发。

tellers.ai是什么

tellers.ai 是AI视频生成工具，专注于将文本内容快速转化为高质量视频。用户只需输入文本，平台会自动分析内容从真实视频库中选取相关素材，生成具有吸引力的视频。支持多种自定义选项，包括视频风格、格式化设置以及添加个人素材，满足不同用户需求。

tellers.ai的主要功能

• 文本转视频：用户输入文本内容后，tellers.ai 能自动分析文本语义，匹配相关的视频素材，快速生成高质量的视频。
• 智能素材匹配：tellers.ai 从真实世界视频库中选取素材，确保生成的视频内容真实且具有吸引力。用户可以选择不同的视频风格和格式化选项，可以上传自己的视频素材，满足个性化需求。
• 自定义编辑：生成视频后，用户可以对视频进行进一步编辑，包括重新排列剪辑片段、添加音乐、调整字幕、选择语言等。
• 多平台发布：tellers.ai 支持将生成的视频直接发布到主流社交媒体平台，如YouTube、Instagram、TikTok等，方便用户快速推广内容。
• SEO优化：生成的视频包含语音旁白和字幕，支持多语言，提高了视频的可访问性，增强了内容在搜索引擎中的排名，帮助用户更好地推广内容。

tellers.ai的官网地址

• 官网地址：tellers.ai

tellers.ai的应用场景

• 内容创作与社交媒体推广：帮助内容创作者将博客文章、故事等文本内容快速转化为视频，发布到YouTube、TikTok、Instagram等平台，吸引更多观众。
• 教育领域：教育机构可将课程材料转化为互动教学视频，提高学生学习兴趣。可制作概念讲解和教程视频，增强教学效果。
• 企业营销与品牌推广：营销人员可将产品介绍、品牌故事转化为视频，用于社交媒体广告和品牌推广。电商企业可生成产品介绍视频、使用说明或促销广告，提升销售。
• 新闻媒体：快速将新闻文章转化为视频报道，为在线新闻平台生成吸引眼球的内容。

TicVoice 7.0是什么

TicVoice 7.0 是出门问问推出的第七代高品质 TTS（语音合成）引擎，基于新一代语音生成模型 Spark-TTS 。TicVoice 7.0基于创新的 BiCodec 编码方式，将语音分解为 Global Token 和 Semantic Tokens，实现音色与语义的精准控制，与文本 LLMs 结构高度统一。引擎具备 3 秒语音克隆能力，支持多角色、多情绪、全龄段和中英切换，声音自然流畅，接近广播级水平。TicVoice 7.0 已在魔音工坊 “3s声音克隆” 功能上线，广泛适用于智能客服、有声书、影视配音等领域，为用户带来极致的 AI 配音体验。

TicVoice 7.0的主要功能

•  3秒语音克隆：3秒捕捉用户声纹，精准复刻个性化音色，支持低质量音频输入。
• 多角色与多情绪演绎：支持开心、生气、伤心等多种情绪模拟，增强内容表现力。
• 全龄段声音适配：涵盖从儿童到老年人的多样化音色，满足不同场景需求。
• 中英灵活切换：支持中英文混合语音合成，助力多语言内容创作。
• 广播级语音质量：合成语音清晰流畅、自然动听，音色与情感表现力强，接近专业广播水平。
• 定制化专属声音：用户根据需求定制专属音色，满足个性化配音需求。

TicVoice 7.0的技术原理

• 创新语音编码方式：基于 BiCodec 技术，将语音分解为 Global Token（全局特征，如音色）和 Semantic Tokens（语义相关特征，50 tokens/秒），兼顾全局可控性和语义关联性。解决传统语音编码中语义 token 难以精准控制音色及声学编码依赖多个码本的问题。
• 与文本 LLMs 结构统一：复用 Qwen2.5 的架构，基于属性标签（如性别、基频等级）和细粒度属性值（如精确基频），用文本+属性标签为输入，依次预测细粒度属性值 → Global Tokens → Semantic Tokens。实现语音 token 建模与文本 token 建模的高度一致。
• 单阶段、单流生成：用语言模型（序列猴子）以单阶段、单流方式实现 TTS 生成，无需额外生成模型辅助，提升生成效率和可控性。
• 基于深度学习的语音合成：基于深度学习技术，结合大量语音数据训练模型，实现自然流畅的语音合成效果。

TicVoice 7.0的项目地址

• 项目官网：魔音工坊

TicVoice 7.0的应用场景

• 智能客服：为在线客服系统提供自然流畅的语音交互能力，提升用户体验，降低人力成本。
• 有声读物与播客：快速生成高质量的有声书、播客内容，支持多角色和情感表达，增强听众的沉浸感。
• 影视配音与解说：高效完成影视、短视频的配音和解说工作，支持多语言切换，降低制作成本。
• 情感直播与互动：在直播中模拟真实情感，增强主播与观众的互动性，提升内容吸引力。
• 教育与培训：为在线教育平台提供生动的语音教学内容，支持多语言和多角色，提升学习体验。