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str: prompt f 请以专业产品讲解员的身份撰写一段关于以下产品的介绍文案 产品信息{product_info} 要求语言生动、条理清晰、适合用于短视频口播字数控制在150字以内。 model_name THUDM/chatglm3-6b tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_codeTrue) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_codeTrue).cuda() inputs tokenizer(prompt, return_tensorspt).to(cuda) outputs model.generate( **inputs, max_new_tokens200, temperature0.7, top_p0.9, do_sampleTrue ) script tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue) return script.replace(prompt, ).strip()这段代码看似简单但在生产环境中有几个关键点必须考虑硬件资源ChatGLM3-6B 推理至少需要16GB显存建议使用A10或3090级别GPU推理加速对于批量任务可以启用int4量化版本速度提升近3倍音质损失几乎不可察觉缓存机制相同或相似产品可做脚本缓存避免重复计算安全过滤输出需经过敏感词库扫描防止出现“最先进”“绝对领先”等违规表述。我曾在一个客户项目中看到他们为每个品类建立了专属的提示词模板库。比如美妆类产品强调“肤感体验”和“成分故事”3C产品则突出“技术参数对比”和“使用场景还原”。这种细粒度的控制才是让AI内容“像人”的关键。声音不能千篇一律个性化语音合成怎么做如果所有产品的介绍都用同一个机械音播报再好的文案也会让用户失去兴趣。真正的品牌化数字人必须有独特的“声纹DNA”。Linly-Talker 支持两种语音生成模式标准TTS 和 语音克隆Voice Cloning。前者适用于快速试错后者则是打造品牌代言人的重要手段。语音克隆的本质是提取目标人物的“音色嵌入向量”Speaker Embedding然后将其注入到TTS模型中。整个流程只需3~5分钟的干净录音即可完成训练。Meta的MMS-TTS、Fish Speech等开源方案都已经能做到接近真人的自然度。import torch from tts_models import VitsModel, VitsTokenizer def text_to_speech(text: str, speaker_id: str default) - str: model VitsModel.from_pretrained(facebook/mms-tts-zho) tokenizer VitsTokenizer.from_pretrained(facebook/mms-tts-zho) inputs tokenizer(text, return_tensorspt) with torch.no_grad(): output model(**inputs, speaker_idspeaker_id) audio output.waveform.numpy() from scipy.io.wavfile import write wav_path foutput_{hash(text)}.wav write(wav_path, ratemodel.config.sampling_rate, dataaudio) return wav_path这里有个实用技巧不要一开始就追求完美复刻真人声音。很多企业会指定CEO或明星作为数字人原型但真实录音往往带有环境噪声、呼吸杂音等问题。更好的做法是先用AI进行“声音美化”——保留音色特征的同时去除瑕疵最终生成的是一个“理想化版本”的品牌声线。另外值得注意的是中文TTS特别容易在多音字和轻声儿化上出错。例如“手表行家”读成“hang jia”还是“xing jia”系统需要内置规则引擎或结合上下文理解来纠正。我在部署时通常会在TTS前加一层文本规整模块专门处理这类问题。还有一个隐藏痛点音频节奏。自动生成的语音往往是匀速朗读缺乏停顿和重音变化。解决方法是在LLM输出时加入朗读标记比如用[pause0.5s]表示半秒停顿或者用[emph]重点词汇[/emph]标注强调部分再由TTS引擎解析执行。让照片“活”起来单图驱动的数字人生成也许你会问难道每次换产品都要重新拍一段视频吗那岂不是又回到了传统模式不这才是最惊艳的部分——只需要一张正面照就能让这个人“开口说话”。Linly-Talker 使用的是基于音频驱动的面部动画技术Audio-Driven Animation。其原理是将语音信号中的梅尔频谱图作为输入通过预训练模型预测每一帧的人脸关键点变形再结合NeRF或2D warp技术渲染出动态画面。目前主流方案如 Facer、RAD-NeRF、MakeItTalk 都能做到毫秒级唇形同步精度。更进一步地一些高级模型还能根据语义自动添加表情变化。比如说到“惊喜功能”时微微睁眼提到“持久续航”时点头肯定极大增强了表现力。from facer import FacerDriver def generate_talker_video(portrait_image: str, audio_path: str, expression: str neutral): driver FacerDriver( checkpointpretrained/facer_v2.pth, devicecuda ) video_path driver( image_pathportrait_image, audio_pathaudio_path, expressionexpression, output_size(1920, 1080), fps25 ) return video_path这个环节最容易被忽视的其实是输入图像的质量要求。虽然号称“单张图片即可驱动”但实际上效果差异很大✅ 最佳正面免冠、光照均匀、无遮挡、背景干净⚠️ 可接受轻微侧脸、戴眼镜但镜片反光会影响追踪❌ 不推荐低头/仰头、强阴影、多人合照裁剪建议提前准备一套标准化的肖像采集规范甚至可以用AI工具对旧照片进行修复补全。毕竟数字人是你品牌的长期资产值得投入一次性的高质量素材建设。此外为了让动作更自然还可以引入随机眨眼机制。完全不眨眼的数字人会显得诡异而每4~8秒一次的眨眼频率最符合人类习惯。这部分可以通过后处理叠加实现。批量生产的秘密自动化脚本怎么写前面讲的都是单点技术真正体现价值的是系统集成能力。下面这份主控脚本就是把LLM、TTS、动画驱动串成一条无人值守流水线的关键。import csv import os from generate_script import generate_script from text_to_speech import text_to_speech from generate_talker_video import generate_talker_video OUTPUT_DIR generated_videos os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_okTrue) def batch_generate_videos(csv_file): with open(csv_file, moder, encodingutf-8) as f: reader csv.DictReader(f) for row in reader: try: print(f正在生成 {row[name]} 的介绍视频...) # 1. 生成讲解脚本 script generate_script(row[features]) # 2. 生成语音 audio_file text_to_speech(script) # 3. 生成数字人视频 video_file generate_talker_video( portrait_imagerow[portrait_path], audio_pathaudio_file, expressionfriendly ) # 4. 重命名并归档 final_path os.path.join(OUTPUT_DIR, f{row[product_id]}.mp4) os.rename(video_file, final_path) print(f✅ 成功生成{final_path}) except Exception as e: print(f❌ 失败{row[name]}错误{str(e)}) continue if __name__ __main__: batch_generate_videos(products.csv)这个脚本虽短却体现了典型的工业级思维错误容忍单个任务失败不影响整体流程日志记录便于排查路径管理统一输出目录文件名标准化方便后续对接发布系统扩展性好各模块独立封装未来可替换为API服务或分布式队列如果你面对的是上千个SKU的生成任务还可以进一步优化使用concurrent.futures实现多线程并发处理将TTS和视频渲染拆分为独立微服务部署在不同GPU节点加入进度条和预估时间显示提升操作体验输出JSON报告包含每个视频的生成耗时、资源占用等元数据。更进一步这套流程完全可以接入电商平台的商品管理系统。每当有新品上架自动触发视频生成任务完成后推送至抖音、快手、淘宝等渠道真正实现“商品流”与“内容流”的无缝衔接。不只是降本增效更是能力跃迁很多人评价这类系统时只关注“省了多少钱”但我认为它的战略意义远不止于此。首先它改变了内容更新的响应速度。过去修改一句文案意味着重新拍摄而现在只需改一行CSV字段几分钟内就能产出新版视频。这对于应对突发舆情、节日促销、竞品对标等场景至关重要。其次它解锁了高度个性化的可能性。你可以为不同地区、不同人群生成定制化版本——北方用户听东北腔讲解年轻群体匹配潮流语汇老年用户放慢语速增加提示。这种精细化运营在过去是不可想象的。更重要的是它为企业建立“数字人资产”提供了基础设施。一旦你拥有了专属的虚拟代言人就可以持续迭代其形象、声音、知识库逐渐形成独特的品牌人格。这比依赖任何一位真人代言人都更稳定、更可控。当然挑战依然存在。比如当前技术还难以表现复杂手势、多角色互动、自由走动等高级行为。但随着多模态大模型和神经渲染的进步这些功能正在快速逼近实用化。某种意义上Linly-Talker 不只是一个工具它是通向下一代人机交互形态的一扇门。当你的产品介绍不再是一段冷冰冰的录像而是一个能说会道、懂你所需、随时待命的AI伙伴时用户体验的边界就被彻底重构了。这种高度集成的设计思路正引领着智能内容生产向更可靠、更高效的方向演进。创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考