在人工智能时代，语音合成（）技术已成为人机交互的核心组件之一。然而，传统系统长期受限于多阶段架构复杂、语音控制能力弱、跨语言表现差等问题。

阿里千问团队开源了到端全模态大模型，一时之间，炸燃了AI界。而这次千问团队开源的，可谓是将看、听、读及写集于一身的全能型的大模型。

Whisper是由OpenAI开发的开源语音识别模型，以其著称。它通过68万小时的多语言、多任务数据训练，覆盖100+语言，支持语音转录、翻译和语言检测，成为目前最通用的语音识别工具之一。

阿里巴巴开源Qwen-Image模型，解决了AI绘画中文文本渲染问题。本文详细介绍在Windows系统下基于ComfyUI部署Qwen-Image工作流的方法，包括安装/更新ComfyUI、下载模型文件、加载工作流等步骤。通过示例展示模型生成中文文本图像的能力，并介绍如何结合Lora模型实现写实风格效果。文章还提供了相关资源链接和参数调整建议，帮助用户获得更好的生成效果。

Qwen2.5-VL是阿里云推出的开源多模态大模型，支持等功能。较上一个版本Qwen2-VL有质的飞越，Qwen2.5-VL通过动态分辨率适配和窗口注意力机制，显著降低显存占用并提升推理速度，72B模型在单卡A100上推理速度提升30%。身在AI这股浪潮中，只要本地电脑硬件条件允许的话，我都会尝试着去部署优秀的开源大模型。说到开源大模型，相对而言的就是闭源大模型，我们在脑海中很自然地浮现出国外的O

阿里巴巴开源图像编辑大模型Qwen-Image-Edit，基于20B参数的Qwen-Image开发，支持精准文字编辑（增删改中英文字）、语义/外观双重编辑（风格迁移、IP制作等）。模型在多个基准测试中表现优异，国内用户可通过镜像下载。安装需将模型文件放入ComfyUI对应目录，使用最新版ComfyUI加载工作流即可实现高质量图像编辑，实测能完美去除图片水印。

Whisper是由OpenAI开发的开源语音识别模型，以其著称。它通过68万小时的多语言、多任务数据训练，覆盖100+语言，支持语音转录、翻译和语言检测，成为目前最通用的语音识别工具之一。

个人博客地址秋码记录一、docker安装1、卸载旧版本docker当然在首次安装docker时，不需要执行以下的内容sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io2、更新系统软件sudo apt-get update3、安装依赖包sudo apt-get install \apt-transport-https \ca-certificates

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在此保留验证过程之后，您可以在完整的训练集（包括验证集）上训练最佳模型，这将为您提供最终模型。在这种情况下，需要记住的最重要的规则是，验证集和测试集都必须尽可能具有生产中预期使用的数据的代表性，因此它们应该完全由有代表性的图片组成:您可以对它们进行洗牌，将一半放在验证集中，另一半放在测试集中(确保在这两个集合中都没有重复或接近重复的数据)。在网络图片上对模型进行培训之后，如果您观察到模型在验证集上