站长之家（ChinaZ.com）引言:尽管好莱坞内部关于人工智能在电影行业中的整合一直存争议，但重要的是要认识到人工智能所拥有的巨大力量。
虽然，目前这些工具可能还达不到标准，但这仅仅是开始。很快，大家很快就可以在人工智能的帮助下制作一整部电影。
本文，站长之家将带大家了解电影制作人可以尝试的10种人工智能模型，这些模型可以用于创建视频、转换文本为语音、同步视频的音频和面部表情、改变人的声音、训练自己的 AI 模型、将脚本转换为场景等。
这些模型为电影制作人提供了创造力和便利性，是未来电影制作中的潜力工具。
Synthesia
网址:https://www.synthesia.io/?via=vi-t&gclid=Cj0KCQjwzdOlBhCNARIsAPMwjbxqVP7v4200bkRXIwjA0d5rm0H4xVFucPI9YT7gVxgY-UlCZw00iCIaAs25EALw_wcB
Synthesia 是一个出色的人工智能视频生成平台，使用户能够轻松创建具有人工智能头像的视频。该平台具有广泛的功能，支持60多种语言、多种模板选择、屏幕录像机、媒体库以及许多其他有价值的功能。
Gen-2
网址:https://research.runwayml.com/gen2
Gen-2是一种先进的人工智能系统，擅长通过无缝组合文本、图像和视频剪辑等元素来生成创新视频。这种多模式方法使 Gen-2能够创建涵盖多种媒体格式的迷人且独特的视频内容。
Murf
网址:https://murf.ai/
Murf 提供了用于将文本转换为语音、画外音和听写的多功能解决方案，满足各个领域的专业人士的需求，包括产品开发人员、播客、教育工作者和商业领袖。借助 Murf，用户可以访问广泛的自定义选项，从而创建适合其特定需求的自然声音。该工具提供了多种声音和方言可供选择，其用户友好的界面确保了整个内容创建过程的无缝体验。
Wav2Lip
网址:https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip
Wav2Lip 是一款功能强大的工具，可让您将视频的语音片段与人物相应的嘴唇和面部表情同步。借助 Wav2lip，您可以无缝对齐音频和视觉元素，确保嘴唇和面部的动作准确匹配所说的话。
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebU
网址:https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI
基于检索的语音转换（Retrieval-based Voice Conversion）是一种使用专门的神经网络将一个人的声音转换为另一个人的声音的方法。它依赖于先进的 VITS 模型，这是用于将文本转换为语音的尖端系统。即使可用的数据和计算能力有限，RVC 也能够创建逼真且富有表现力的语音转换。简而言之，它可以使某人听起来像另一个使用智能计算机程序的人。
so-vits-svc
网址:https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc
你可能看过由 Drake 配音的流行歌曲。这是使用这个人工智能模型完成的。SVC Fork，也称为 so-vits-svc，是 GitHub 上提供的一款出色的开源软件。该软件使个人能够训练自己的人工智能模型，使其能够以任何想要的声音和语言说话。
Pictory
网址:https://pictory.ai/
你可以在 Pictory 中输入脚本或文章链接，它会将其转换为视频。该工具的显着优势之一是无需任何视频编辑或设计经验的用户即可使用。入门很简单:您提供构成视频内容基础的脚本或文章。
DeepBrainAI
网址:https://www.deepbrain.io/
这与Pictory相似。通过输入基本文本，用户可以立即轻松地创建视频。您所需要做的就是准备脚本并利用文本转语音功能，这使您可以在5分钟内收到第一个 AI 视频。这种简化的流程使用户能够极其轻松地将文本快速转换为引人入胜的视频内容。
基于 GPT-4的 ChatGPT
网址:https://openai.com/researchttps://openai.com/research/gpt-4h/gpt-4
如果您在编写脚本时需要帮助，OpenAI 基于 GPT-4的 ChatGPT 是一个明智的选择。ChatGPT 将为您在脚本编写时提供大量的创意选项。您只需要给它一个提示，告诉它您的场景应该是什么样子，它会处理剩下的事情。
MusicGen
网址:https://huggingface.co/spaces/facebook/MusicGen
没有好的音乐，任何电影都是不完整的。Meta 最近推出了 MusicGen，这是一款人工智能驱动的音乐生成器，能够将文本描述转换为旋律作品。MusicGen 的代码已由 Meta 提供，用户只需使用浏览器即可在线访问和体验演示。生成的音乐曲调显示出令人鼓舞的结果，展示了人工智能音乐模型取得的重大进步。
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