大家好，今天继续聊聊科技圈发生的那些事。
一、Unique3D
Unique3D从单视图图像生成高保真度和多样化纹理的网格。
项目的主旨其实就是，给出一张图片，可以生成它的3D版本，类似的项目之前也有介绍过。不过这个项目还是挺有意思的，在他们的官网上目前有两个板块：
3D World
给出一张真实世界的图像，可以生成一个3D视图，比如你可以点进去拖动旋转视角。
参考demo，比如我们从这张图片开始生成，生成完毕后，可以点进去查看360度不同的视角。
3D Model
又或者是，给出一个小人物的2D图片，Unique3D可以帮你生成3D版本的模型。
比如从这张图片上的这个赛博风小姐姐开始生成：
你可以上传自己喜欢的环境照片或者人物图片，通过Unique3D来生成相应的3D效果。目前，项目已经在 Huggingface 和 Gradio 上都有了在线体验。
当然，项目的官方网站上有大量可以在线查看、下载的成熟作品，感兴趣的小伙伴可以直接点进去体验看看。
在线体验地址：
https://u45213-bcf9-ef67553e.westx.seetacloud.com:8443/
https://huggingface.co/spaces/Wuvin/Unique3D
项目地址：
https://github.com/AiuniAI/Unique3D
二、Andrej Karpathy 的演讲
Andrej Karpathy，不知道大家对这个名字是否熟悉。如果不熟悉，那你对他的师傅一定有所耳闻，AI女神李飞飞。这哥们的经历也挺风云的，前OpenAI创始成员，曾任特斯拉人工智能和自动驾驶部门负责人，从OpenAI离职了又再回归。不过不可否认的是，他肯定是这个星球上超强的AI学者之一。
去年5月，Andrej Karpathy 刚刚在微软BUILD2023大会上做了一次关于“State of GPT”的演讲，十分精彩，许多网友都说，花那么多金币买来的AI课，甚至不如这次演讲几分钟讲的一半通透。
最近，Andrej Karpathy 又在伯克利AI黑客松颁奖典礼进行了一次演讲，又对人工智能领域进行了一次新的解读。
接下来，我们对这次演讲进行一次简单的分享。
Karpathy 首先提到了人工智能的过去与现在，通过神经网络、NVIDIA、GPT等例子，生动形象地介绍了人工智能这些年来的发展与变化。然后又提到了两部电影《她》和《我，机器人》（iRobot在国内也有被翻译成机械公敌的，就和LOL那个兰博的名字一样。这两部电影我都看过，都是很棒的电影），引出了人工智能在电影中的未来愿景，也表现出他自己对于这样美好图景的期盼。
最后，Karpathy 介绍了一些学习的好方法。他提到，“在很大程度上，成功来自于反复练习和大量的练习”。他通过很多例子解释了这个概念。还说到，“另一件非常有用的事情是保持多巴胺流动”。
演讲还包含很多实际的例子，整个过程非常精彩，干货满满，有很多值得我们学习的地方。
随后他还提出了一个革命性的未来计算机的构想：完全由神经网络驱动的计算机，不再依赖传统的软件代码。
根据Karpathy的解释，在这种架构下，设备的输入（如音频、视频、触摸，甚至自然语言）将直接传递给神经网络，输出则直接显示为结果，可能是音频/视频，也可能是交互界面在屏幕上。整个计算过程完全依赖于神经网络的处理能力，这种简化的架构将彻底改变计算机的工作方式。
有网友形象地比喻，这类似于人类大脑和躯体的关系：大脑负责处理，而躯干（外设）负责执行输出。
演讲视频地址：
https://www.bilibili.com/video/BV1H4hresENo
三、Fish Speech
Fish Speech是一款全新的TTS模型，由Fish Audio 开发。目前已经可以本地部署使用并进行微调了。
项目的工作流程大致如此：
- 给定一段 10 秒左右的语音, 将它用 VQGAN 编码.
- 将编码后的语义 token 和对应文本输入语言模型作为例子.
- 给定一段新文本, 让模型生成对应的语义 token.
- 将生成的语义 token 输入 VQGAN 解码, 生成对应的语音.
目前项目支持中、英、日三种语言。从项目的 demo 中不难看出，作者应该是个原神爱好者。
接下来，我们可以感受一下具体的效果。咱们截取项目演示中的这个经典例子：
相信不少小伙伴应该都看过这个视频，愤怒的母亲用全损音质在二次元游戏群怒斥群友不务正业误人子弟。那么，如果让“某二次元游戏”中的角色纳西妲亲自说这段话呢？
是不是别有一番风味？只需要给出一段输入音频作为音源，你可以让任何你想的人来说指定的话了！
项目已经开源，部署和微调的步骤在项目介绍页都已经给出，感兴趣的小伙伴可以关注一下。
项目地址：
https://github.com/fishaudio/fish-speech
好了，本期的内容就是这么多，我们下期再见！
