RVC AI Ses Modeli Oluşturma Rehberi
Minimum 3-4 dakikalık saf ses dosyası gereklidir. Vocalremover.org ile arka plan müzikleri kaldırılmalıdır. 10 dakikadan uzun dosyalar parçalara ayrılıp VPN ile yüklenmelidir
- technopat.net
Minimum 3-4 dakikalık saf ses dosyası gereklidir. Vocalremover.org ile arka plan müzikleri kaldırılmalıdır. 10 dakikadan uzun dosyalar parçalara ayrılıp VPN ile yüklenmelidir
Google Colab, ücretsiz ve GPU destekli bir Jupyter not defteri ortamıdır. Kurulum gerektirmeden bulutta çalışır ve eşzamanlı düzenleme imkanı sunar. Google Drive ve GitHub üzerinden not defterleri paylaşılabilir
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan teknik bir eğitim serisinin bir parçasıdır. Eğitmen, önceki derste ortam hazırlığını yaptıklarını belirterek, bu derste OpenAI API key'ini almayı ve kullanmayı anlatmaktadır.. Video, iki ana bölümden oluşmaktadır: İlk bölümde OpenAI API key'inin nasıl alınacağı, hesap oluşturma, kredi kartı tanımlama, API key'lerinin oluşturulması ve limitlerin ayarlanması adım adım gösterilmektedir. İkinci bölümde ise Google Colab ve Jupyter Notebook'larda gizli anahtarların ve API key'lerin nasıl yönetileceği, "user data" metoduyla API key'lerin alınması ve değişkenlere atanması anlatılmaktadır.. Eğitim, API key'lerinin güvenli bir şekilde saklanması ve gerektiğinde silinmesi konusunda uyarılar içermekte, ayrıca lokal ortamda .env dosyası kullanarak ve os modülü ile API key yönetimi hakkında bilgiler sunmaktadır. Video, bir sonraki derste basit LN modellerinden ve Leng çiçeğinden ilk kodun yazılacağını belirterek sona ermektedir.
Images can be uploaded from local machine or URLs using wget. Images are saved to Colab's /content directory
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan derin öğrenme ve makine öğrenimi eğitim içeriğidir. Eğitmen, PyTorch kütüphanesi kullanarak göğüs ekstraksiyon görüntülerinde iki sınıflı bir sınıflandırma ağının nasıl oluşturulacağını adım adım göstermektedir.. Video, sınıflandırma kavramının temel açıklamasıyla başlayıp, Google Colab platformunda PyTorch, torchvision, numpy, pandas gibi kütüphanelerin kullanımı, veri setinin hazırlanması, eğitim ve test verilerinin ayrılması, veri dengesizliğinin incelenmesi ve transfer learning ile sınıflandırma ağlarının oluşturulması konularını kapsamaktadır. Ayrıca, AlexNet ve DenseNet gibi farklı sınıflandırma ağlarının karşılaştırılması ve eğitim sürecinin nasıl başlatılacağı da anlatılmaktadır.. Eğitim sürecinde kullanılan metrikler (accuracy, Cohen's kappa skoru, classification report), optimizer'ların seçimi, parametrelerin ayarlanması, veri normalleştirme yöntemleri ve CNN modellerinin kullanımı gibi teknik detaylar da ele alınmaktadır. Video, bir sonraki bölümde performans metrikleri ve karmaşıklık matrisi hakkında daha detaylı bilgi verileceğini belirterek sona ermektedir.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, sunucu yapay zeka ile ses klonlama yöntemini adım adım anlatmaktadır.. Video, yapay zeka ile ses klonlamanın farklı bir yolunu göstermektedir. Sunucu, önce kendi sesini kullanarak örnek bir ses modeli oluşturma sürecini detaylı olarak anlatmaktadır. Bu yöntemde, klonlanacak sesler tamamen kullanıcı tarafından oluşturulmakta ve bu seslerle RVC Go programı kullanılarak farklı cover'lar ve albümler oluşturulabilmektedir. Video, Google Colab üzerinden ses modeli oluşturma adımlarını, gerekli dosya formatlarını ve epoch ayarlarının önemini açıklamaktadır.
Google Colab is a cloud-based platform for Python coding in Jupyter Notebook. Platform integrates seamlessly with Google Drive for file access
Simple solution: create infinite loop cell at bottom of notebook. JavaScript interval: click connect button every 60 seconds. Button ID changed to "colab-connect-button" in March 2021
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı Google Colab kullanarak ses modeli oluşturma ve kullanma sürecini adım adım göstermektedir.. Video, Google Colab'da ses modeli oluşturma sürecini detaylı olarak anlatmaktadır. Konuşmacı önce Google Colab'a giriş yaparak çalışma zamanını çalıştırıyor, ardından ses modeli indirme, Google Drive'a bağlanma ve Gradio Live üzerinden ses modelini yükleme adımlarını gösteriyor. Son olarak, Sagopa Kajmer'in sesini örnek olarak kullanarak, yapay zekanın vokal ve müziği ayırmasını ve yeni ses modelini nasıl kullanabileceğimizi gösteriyor.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere fotoğrafı 3D modeline dönüştüren yapay zeka programının nasıl kullanılacağını adım adım göstermektedir.. Video, programın çalışma prensibini açıklayarak başlıyor ve ardından kurulum sürecini detaylı şekilde anlatıyor. Programın Gmail hesabı üzerinden Google Colab üzerinden çalıştırılması, gerekli kütüphanelerin yüklenmesi, resim yükleme adımları ve sonuçların OBJ formatında indirilmesi gösteriliyor. Ayrıca, programın gerçek fotoğraflar ve çizimlerle nasıl çalıştığı test ediliyor ve daha iyi sonuçlar için dikkat edilmesi gereken noktalar (karşıdan görünen, yüksek çözünürlüklü, arkası beyaz resimler) paylaşılıyor.
Bu video, bir kişinin 2022-2023 sezonu için hazırladığı yapay zeka iddaa programını tanıttığı bir eğitim içeriğidir.. Videoda, programın çalışma prensibi adım adım gösterilmektedir. Program, Excel makro ile maçların istatistiklerini çıkararak, geçmiş haftaların sonuçlarını güncelleyerek ve VPN kullanarak veri alarak çalışmaktadır. Ardından normalleştirilmiş veriler Google Colab yapay zeka sanal makinesine yüklenerek tahmin sonuçları elde edilmektedir. Program, maç sonuçlarını, ilk yarı tahminlerini ve alt-üst tahminlerini Excel formatında sunmaktadır.
Google Colab, ücretsiz GPU destekli derin öğrenme bulut hizmetidir. Tesla K80 GPU üzerinde Tensorflow, Keras ve OpenCV kullanılabilir
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı deepfake oluşturma sürecini adım adım göstermektedir. Konuşmacı, bu araçların kullanımının sorumluluğunu izleyicilere bırakarak dikkatli olmalarını tavsiye etmektedir.. Video, Google Colab platformu üzerinden deepfake oluşturma sürecini anlatmaktadır. Konuşmacı, güçlü bir bilgisayara, yazılım kurulumuna veya kodlama bilgisine gerek kalmadan, sadece bir GitHub'dan indirilen dosyayı kullanarak kendi bilgisayarının gücünü kullanarak deepfake videolarının nasıl oluşturulacağını göstermektedir. Video, gerekli dosyaların indirilmesi, orijinal video ve yüz fotoğrafının yüklenmesi, modelin çalıştırılması ve sonuçların indirilmesi aşamalarını içermektedir.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan dijital görüntü işleme ve bilgisayarla görme alanındaki pratik projeler serisinin ilk bölümüdür.. Videoda, "De Oldify" adlı bir model kullanılarak siyah beyaz fotoğrafları renklendirme işlemi adım adım gösterilmektedir. Eğitmen, Google Colab platformunda bu modeli nasıl kullanacağını, gerekli kütüphaneleri nasıl yükleyeceğini ve modeli nasıl indireceğini detaylı şekilde anlatmaktadır. İçerikte iki farklı renklendirme yöntemi sunulmaktadır: internetten bulunan fotoğrafların URL'lerini kullanma ve bilgisayardan yüklenen fotoğrafları renklendirme.. Eğitim, teorik bilgiler yerine pratik uygulamalara odaklanmakta ve izleyicilere bu tür projeleri kendi bilgisayarlarında nasıl uygulayabileceklerini göstermektedir. Video, serinin ilk bölümü olduğunu belirterek sonlanmaktadır.
Bu video, bir fizik uzmanı ve yapay zeka alanında çalışan bir eğitimci ile 16-17 yaşındaki bir lise öğrencisi arasında geçen sohbet formatında hazırlanmıştır.. Video, yapay zeka öğrenmeye nasıl başlanacağı konusunu farklı yaş gruplarına göre incelemektedir. İlk olarak lise öğrencileri için Google Colab ve Python programlama dilini kullanarak öğrenme yolları anlatılmakta, ardından üniversite ve sonrası öğrenciler için programlama, matematik ve algoritma gibi temel beceriler üzerinde durulmaktadır. Son olarak, yapay zeka öğrenmek isteyenler için üç aşamalı bir eğitim yolu sunulmakta ve Coursera, Stanford, MIT gibi platformlardaki ileri düzey kaynaklar tanıtılmaktadır.. Videoda ayrıca, yapay zeka alanında başarılı olmak için gerekli olan numpy, pandas, matplotlib, pytorch ve tensorflow gibi kütüphanelerin kullanımı, GPT gibi araçların öğrenme sürecindeki rolü ve düşük gelirli öğrencilerin ücretsiz kurslara kaydolup sertifika almanın önemi vurgulanmaktadır.
"Yok Yok" kanalında yayınlanan bu eğitim videosu, izleyicilere yapay zeka kullanarak sınırsız ve gerçekçi resim üretme yöntemini adım adım göstermektedir.. Video, Google Colab, GitHub ve Focus gibi platformları kullanarak yapay zeka ile resim oluşturma sürecini detaylı olarak anlatmaktadır. İçerikte, futbol sahasında gol atan futbolcu ve ormanda sincap-tavşan gibi farklı resimlerin nasıl oluşturulacağı gösterilmekte, ayrıca oluşturulan resimlerin nasıl indirileceği ve Focus uygulamasında nasıl bulunacağı da açıklanmaktadır.. Bu yöntemin ücretsiz olmadığı, günlük iki saatlik kullanım süresi olduğu ve Türkçe metin kabul etmediği gibi sınırlamaları da videoda vurgulanmaktadır. Video, izleyicilere bu platformun artı ve eksilerini göstererek, sınırsız ve gerçekçi resim üretme arayışındaki kişilere rehberlik etmektedir.
Bu video, bir konuşmacının Stable Diffusion yapay zeka modelini kullanarak görsel oluşturma ve düzenleme tekniklerini adım adım gösterdiği kapsamlı bir eğitim içeriğidir.. Video, üç ana bölümden oluşmaktadır: İlk bölümde Google Colab üzerinden Stable Diffusion modelinin eğitilme süreci (Google Drive bağlantısı, Hugging Face token oluşturma, model versiyonu seçimi, resim yükleme ve eğitim ayarları) anlatılmaktadır. İkinci bölümde "e-human knight" modeli oluşturma ve "ışık stüdyo ışığı", "hyper-detail" gibi parametrelerle görsel üretme teknikleri gösterilmektedir. Son bölümde ise görsel düzenleme teknikleri, pelerinli karakterlerin düzenleme ve farklı sampling metodları ile görsel varyasyonları üretme yöntemleri ele alınmaktadır.. Eğitim, Stable Diffusion'ın Google Drive'dan indirilip kendi Stable Diffusion üzerinden test edilmesi, grid oluşturma ve CD numarası, seed gibi parametrelerin ayarlanması gibi pratik uygulamaları da içermektedir. Konuşmacı, bir sonraki videoda muhabbet kısmını halledeceğini belirtmektedir.
Bu video, bir konuşmacının yapay zeka destekli kişisel fotoğraf oluşturma sürecini adım adım anlattığı bir eğitim içeriğidir.. Video, Google Colab üzerinde Stable Diffusion modelinin kullanımı, Ha-Face hesabı oluşturma, token alma ve model seçimi gibi temel adımları kapsamaktadır. İçerikte ayrıca fotoğraf kırpma aracı kullanımı, fotoğraf setinin hazırlanması, Stable Diffusion modeline fotoğraf yükleme ve model eğitimi aşamaları gösterilmektedir.. Konuşmacı, kendi portresini örnek olarak kullanarak işlemi anlatmakta ve farklı prompt örnekleri göstermektedir. Video, ilerleyen bölümlerde model dosyasının nasıl indirileceği ve daha profesyonel bir arayüzle nasıl kullanılacağı gösterileceğini belirtmektedir.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere deep fake video yapımını adım adım göstermektedir.. Video, deep fake teknolojisinin artık çok basit bir şekilde yapılabileceğini vurgulayarak başlıyor. İçerikte, GitHub'dan kod indirme, Google Colab'a yükleme ve çalıştırma adımları detaylı olarak anlatılıyor. Ayrıca, orijinal video ve değiştirmek istediğiniz yüzün nasıl yükleneceği, output video quality ayarlarının nasıl yapılacağı ve sonuçların nasıl indirileceği gösteriliyor. Video, profesyonel bir deep fake çalışması kadar kusursuz sonuçlar vermediğini belirterek, bu teknolojinin kötü amaçlı kullanılmaması gerektiğini vurguluyor.
Bu video, bir sunucu tarafından hazırlanan eğitim içeriğidir ve Google Colab kullanarak metinden görsel oluşturma tekniklerini anlatmaktadır.. Video, yapay zeka programı Focus'un bilgisayara indirilmeden veya kayıt olmadan Google Colab üzerinden nasıl kullanılacağını adım adım göstermektedir. Sunucu, programın görsel üretme özelliğini örneklerle açıklamakta ve "mavi gözlü geleneksel kıyafetleriyle bir Asya yakası" gibi isteklere nasıl cevap verdiğini göstermektedir.. Videoda ayrıca, programın bilgisayara indirildiğinde 50 GB'lık yer kaplayabileceği, ancak Google Colab üzerinden kullanıldığında bu sorunun nasıl çözülebileceği de anlatılmaktadır. Video, bir örnek çalışma ile sonlanmakta ve bir sonraki videoda programın ayarlarının tek tek gösterileceği belirtilmektedir.