✨ 1: viral-clips-crew

一款自动提取社交媒体视频亮点的编辑工具

利用 CrewAI 驱动的视频编辑助手，专为社交媒体内容策划者设计。它能够自动观看和聆听长格式内容，提取出最引人注意且有潜力成为病毒传播的片段，迅速输出可发布到社交媒体上的精华视频。

帮助用户将已有的长格式内容重新包装为新的、有吸引力的短片，吸引社交媒体流量，驱动用户回到原始内容。这一工具简化了内容再利用的过程，使其变得简单高效。

✨ 2: FIFO-Diffusion

利用预训练扩散模型生成无限长文本驱动的视频

FIFO-Diffusion

FIFO-Diffusion是一种基于预训练扩散模型的文本条件视频生成方法，这种方法无需进行额外的训练即可生成无限长的视频。通过迭代进行对角去噪操作，FIFO-Diffusion能够处理一系列连续帧，并在噪声水平逐步增加的队列中进行处理，最终在队列头部得到完全去噪的帧，同时在尾部引入新的随机噪声帧。

对角去噪是一把双刃剑，虽然接近尾部的帧可以通过前向引用获得更清晰的帧，但这种策略会在训练和推理时引入差异。为了减少这种差异，FIFO-Diffusion引入了潜在分区技术和前瞻去噪机制，前者减小训练与推理间的差距，后者利用前向引用的优势。

该方法被应用于多个强基线模型如VideoCrafter、Open-Sora-Plan和zeroscope，用于生成高质量的长视频。从实验结果来看，FIFO-Diffusion在不需要调优的情况下，能够生成具有高时间一致性和视觉质量的视频，相比传统的训练基础方法和其他无训练方法表现更为优越。

文章还进行了消融研究，逐一分析了FIFO-Diffusion中的各个组件（对角去噪、潜在分区和前瞻去噪）的作用。结果显示，潜在分区显著提高了视频的质量和时间一致性，而前瞻去噪进一步减轻了闪烁等视觉伪影。

实验对比部分表明，相较于训练型自回归法（如LaVie + SEINE）和其他无训练方法（如FreeNoise和Gen-L-Video），FIFO-Diffusion展示了更好的连续性、视觉质量和运动一致性。

地址：https://jjihwan.github.io/projects/FIFO-Diffusion

✨ 3: Beyond Human Translation

腾讯AI实验室利用多代理大语言模型协作翻译超长文学文本，以应对复杂语言和文化挑战。

本文提出了一种基于大语言模型（LLMs）的多代理框架，用于翻译超长文学文本，命名为TransAgents。由于文学文本的复杂语言、比喻表达和文化差异，翻译一直是一个巨大的挑战。TransAgents 模仿传统的翻译出版过程，通过多个代理的集体能力，解决文学作品翻译的复杂需求。为评估系统效果，本文提出了两种创新的评估策略：单语人类偏好（MHP）和双语 LLM 偏好（BLP）。MHP 从目标语言的单语读者角度评估翻译，而 BLP 则使用先进的 LLM 直接将翻译与原文进行比较。研究结果表明，尽管 TransAgents 的 d-BLEU 得分较低，但其翻译在需要特定领域知识的类型中更受人类评估者和 LLM 的偏好。本文还通过案例研究突出了 TransAgents 的优点和局限，并提出了未来研究方向。

地址：https://arxiv.org/abs/2405.11804

地址：https://github.com/alexfazio/viral-clips-crew

✨ 4: SwiftOpenAI

开源的 Swift 包，用于简化与 OpenAI API 的交互，并支持 Azure 和 AIProxy 后端。

SwiftOpenAI是一款开源的Swift软件包，旨在简化与OpenAI公共API的交互。除了标准的OpenAI API端点支持外，该库还支持Azure、AIProxy和助理流API，可以实现更灵活、多场景的应用。

通过简洁的API接口和丰富的功能支持，SwiftOpenAI为开发者提供了强大的工具，帮助他们轻松实现多种AI驱动的应用场景。

地址：https://github.com/jamesrochabrun/SwiftOpenAI

更多AI工具，参考国内AiBard123，Github-AiBard123