融汇11款AI工具构建完美应用( 三 ) _AI工具

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由Deepgram的官方介绍文档可知（https://developers.deepgram.com/docs/introduction），它提供了免费和可视化两种模型。其免费层面完全能够满足您的基本使用。而可视化是上面一层，您可以查看实时的流媒体响应或音频文件，并比较音频的智能化水平。

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您还可以阅读Deepgram的博客示例（https://deepgram.com/learn/how-to-add-speech-recognition-to-your-react-project），以获悉如何在React和Node.js项目中添加语音识别功能。
如果您想亲自体验Deepgram API的灵活性，请访问它们的API Playground（https://playground.deepgram.com/?smart_format=true&language=en&model=nova-2）。7.InvokeAI -稳定扩散模型的领先创意引擎

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作为Stable Diffusion的实现， InvokeAI（https://github.com/invoke-ai/InvokeAI）是一种开源的文本到图像、以及图像到图像的生成器。它提供了业界领先的WebUI，并通过CLI支持终端的使用，可谓多种商业产品的基础。
InvokeAI既能够在windows、mac和linux机器上运行，也可以在仅有4 GB内存的GPU显卡上运行。您可以阅读其有关硬件要求（https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/INSTALLATION/），如何安装不同的模型（https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/050_INSTALLING_MODELS/），以及重要的自动安装信息（https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/010_INSTALL_AUTOMATED/）。

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正如其文档（https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/features/IMG2IMG/）所述，InvokeAI还能够使用其他图像来生成新的图像。
目前，InvokeAI在GitHub上有将近两万一千多颗星。8.OpenAI- 您需要的一切

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OpenAI（https://github.com/openai）已被全世界所知晓。通过OpenAI ，您可以使用DALL-E来根据文字描述，创建原始、逼真的图像，使用Whisper实现语音识别模型。
如下代码段所示，您可以从一个简单的API开始构建。

completion = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "What are some famous astronomical observatories?"}])

当然，其文档链接-- https://platform.openai.com/docs/introduction提供了更多可构建的选项。

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如上图所示，您可以创建助理应用（https://platform.openai.com/docs/assistants/overview）程序并查看API playground（https://platform.openai.com/playground/p/default-chat?model=text-davinci-003），以便更好地了解它。

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9.DeepFaceLab -用于创建Deepfakes的领先软件DeepFaceLab（https://github.com/iperov/DeepFaceLab）是一款实现深度伪造（Deepfakes）的顶级开源工具。此处的深度伪造是利用深度学习来篡改图像和视频的技术。它们经常被用来在图片或短片中调换人脸，有时是为了开玩笑，但有时是为了欺诈。

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如上图所示，作为一款使用Python构建的深度伪造工具，DeepFaceLab可以改变媒体中的人脸，消除皱纹和衰老的痕迹，甚至可以操纵嘴唇的动作。
您既可以使用其基础教程来了解如何有效地使用DeepFaceLab（https://www.YouTube.com/watch?v=kOIMXt8KK8M），也可以通过链接观看DeepLab算法的使用视频（https://www.youtube.com/channel/UCGf4OlX_aTt8DlrgiH3jN3g/videos）。
遗憾的是，在DeepFaceLab中并没有“使一切正常”的按钮。不过，您可以通过学习其工作流程，以满足自己的特定需求。而且，由于教程众多、算法可靠，因此它已是人工智能应用领域的可靠选择。
截止2023年11月9日，DeepFaceLab已在GitHub上拥有近四万四千颗星。10.Detectron2 -基于PyTorch的模块化对象检测库

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作为Facebook AI Research的下一代代码库，Detectron2支持Facebook上的多个计算机视觉研究项目和生产应用。它是 Detectron和maskrcnn-benchmark的后续产品，因此提供了最先进的物体检测和分割算法模型。同时，Detectron2也能适应不断发展的前沿研究领域。