诗语灵伴——基于PaddleNLP构建的古诗对话数字人
💡
原文中文，约9300字，阅读约需22分钟。
📝
内容提要
大二学生李一林利用AIGC技术开发了“诗语灵伴”项目，结合语音克隆、大模型和Live2D技术，创造可交互的数字人，旨在用现代科技赋予传统诗词新活力。
🎯
关键要点
-
大二学生李一林利用AIGC技术开发了“诗语灵伴”项目，结合语音克隆、大模型和Live2D技术，创造可交互的数字人。
-
项目旨在用现代科技赋予传统诗词新活力，促进传统文化的传播。
-
项目使用GPT-sovits语音克隆、PaddleNLP大模型和Live2D技术，具备深厚的中华诗词文化底蕴。
-
项目流程包括数据处理、微调模型、推理和部署四个步骤。
-
PaddleNLP大模型套件是基于飞桨深度学习框架的自然语言处理工具集，支持多种应用开发。
-
数据集准备包括将数据格式转换为PaddleNLP要求的格式，并进行训练和验证集的划分。
-
微调过程使用Lora配置文件，进行模型的训练和评估。
-
推理阶段需要解决开发版本的兼容性问题，并进行动态图和静态图的推理。
-
项目后端代码和数字人、语音克隆、大语言模型的功能在hutao.zip中提供。
-
项目的创意灵感源于日常生活，旨在通过AIGC技术让更多青少年接受和享受传统文化。
❓
延伸问答
李一林的“诗语灵伴”项目主要使用了哪些技术？
该项目主要使用了GPT-sovits语音克隆、PaddleNLP大模型和Live2D技术。
“诗语灵伴”项目的目标是什么？
项目旨在用现代科技赋予传统诗词新活力，促进传统文化的传播。
项目的开发流程包括哪些步骤？
项目流程包括数据处理、微调模型、推理和部署四个步骤。
PaddleNLP大模型套件的特点是什么？
PaddleNLP大模型套件是基于飞桨深度学习框架的自然语言处理工具集，支持多种应用开发。
如何准备数据集以符合PaddleNLP的要求？
需要将数据格式转换为PaddleNLP要求的格式，并进行训练和验证集的划分。
项目的创意灵感来源于哪里？
项目的创意灵感源于日常生活，旨在通过AIGC技术让更多青少年接受和享受传统文化。
➡️
