【视频生成模型】通义万相Wan2.1模型本地部署和LoRA微调
目录
1 简介
2 本地部署
2.1 配置环境
2.2 下载模型
3 文生视频
3.1 运行命令
3.2 生成结果
4 图生视频
4.1 运行命令
4.2 生成结果
5 首尾帧生成视频
5.1 运行命令
5.2 生成结果
6 提示词扩展
7 LoRA微调
1 简介通义万相 2.1 在 2025 年 1 月推出，
音视频
2025年 GitHub 主流开源视频生成模型介绍
Wan 2.1：阿里开源的AI视频生成大模型Wan2.1 是阿里巴巴开源的高性能视频生成模型，凭借技术创新和易用性成为当前AI视频生成领域的标杆工具。其核心特点如下：
SOTA性能表现 Wan2.1 在权威评测榜单VBench中以86.2分综合成绩稳居第一，尤其在视频质量（86.67）、语义理解（
B站视频秒转文字，开源神器bili2text
引言在信息爆炸的时代，视频内容已成为知识传播和娱乐的重要载体。Bilibili作为中国领先的视频分享平台，汇聚了海量的教育、娱乐和专业内容。然而，将视频中的语音内容高效转换为可编辑、可搜索的文本，仍然是内容创作者、教育工作者和研究人员面临的挑战。bili2text 是一个开源工具，旨在通过自动化流程实现Bilibili视频到文本
FramePack V2版 - 支持首尾帧生成，支持LoRA，支持批量，支持50系显卡，一个强大的AI视频生成软件 本地一键整合包下载
FramePack 是斯坦福大学主导开发的视频生成框架，是一种用于视频生成的下一帧（下一帧部分）预测神经网络结构，可以逐步生成视频。FramePack 主要开发者之一，就是业内大名鼎鼎的张吕敏大佬，AI领域的“赛博佛祖”，ControlNet的作者，站内也发布了他的很多项目一键包。 F
人工智能：计算机视觉的基础与应用
第十二篇：计算机视觉的基础与应用
学习目标💡 理解计算机视觉的基本概念和重要性
💡 掌握计算机视觉中的图像处理技术、特征提取方法、常用模型与架构
💡 学会使用计算机视觉库（OpenCV、PIL、PyTorch、TensorFlow）进行图像处理、特征提取和模型训练
💡 理解图像分类、目标检测
《计算机视觉：模型、学习和推理》第 7 章-复杂数据密度建模
目录前言7.1 正态分类模型核心概念完整代码 + 可视化运行效果7.2 隐变量核心概念通俗比喻7.3 期望最大化（EM）核心概念流程图核心逻辑7.4 混合高斯模型（GMM）核心概念7.4.1 混合高斯边缘化7.4.2 基于 EM 的混合模型拟合 完整代码 + 可视化（对比单高斯 vs GMM
使用 FFmpeg 提取音频的详细指南
FFmpeg 是一个开源的多媒体处理工具，支持视频、音频的编码、解码、转换等多种功能。通过 FFmpeg，提取视频中的音频并保存为各种格式非常简单和高效。这在音视频剪辑、媒体处理、转码等场景中具有广泛的应用。本文将详细讲解如何使用 FFmpeg 提取音频，包括常见的音频格式提取、音频质量调整、高级处理操作等。内容浅显易懂，适合初学者快速掌握。
YOLOv8基于视频的帧图像识别与目标检测实战：从项目文件结构开始到多场景应用的解析（文章包括完整代码以及演示视频和结果视频）
YOLOv8视频目标检测项目解析
目录
YOLOv8视频目标检测项目解析
目录
效果预览
项目文件结构
项目简介
代码详细解析
1. 环境配置和依赖导入
2. 模型加载和视频读取
3. 视频处理流程
4. 结果保存与显示
应用场景
项目特点
使用说明
效果预览原始视频：
test
效果视频：
result
项目文件结构YOL
《计算机视觉：模型、学习和推理》第 2 章-概率概述
目录2.1 随机变量核心概念代码实现 + 可视化效果说明2.2 联合概率核心概念代码实现 + 可视化（图像双特征联合分布）效果说明2.3 边缘化核心概念代码实现 + 可视化（图像特征边缘化）效果说明2.4 条件概率核心概念代码实现 + 可视化（图像条件概率对比）效果说明2.5 贝叶斯
眼在手上外参标定保姆级教学---离线手眼标定（vscode + opencv）
手眼标定的本质就是记录多组数据。每组数据需记录两个关键信息：
相机拍摄的标定板图像
拍摄该图像时机械臂末端执行器在基坐标系下的位姿（Xt,Yt,Zt, Rx,Ry,Rz）。然后用这些大概20组数据，通过一些算法去变换出相机与末端执行器之间的变换矩阵
所以也可以不用配置那么复杂的环境，直接在实验室中拖动机械臂本体，然
