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NPU推理指导（6.3.906） Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图
NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts
删除标签进行重新标注。音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文，不支持小语种。 声音分类是对声音进行分类。语音内容是对语音内容进行标注。语音分割是对语音进行分段标注。 开始标注 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。
功能介绍 Standard功能介绍 MaaS大模型即服务平台功能介绍 Lite功能介绍 AI Gallery功能介绍
ModelArts Studio 大模型即服务平台（后续简称为MaaS服务） 提供端到端的大模型生产工具链和昇腾算力资源，并预置了当前主流的第三方开源大模型。支持大模型数据生产、微调、提示词工程、应用编排等功能。 用户无需自建平台，可以基于MaaS平台开箱即用，对预置大模型进行二次开发，用于生产商用。
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
Standard开发环境 软件开发的历史，就是一部降低开发者成本，提升开发体验的历史。在AI开发阶段，ModelArts也致力于提升AI开发体验，降低开发门槛。ModelArts Standard开发环境，以云原生的资源使用和开发工具链的集成，目标为不同类型AI开发、探索、教学用户，提供更好云化AI开发体验。
支持 图像分割 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 - 声音分类 支持 支持 - 支持 支持 支持 - - 语音内容 支持 支持 - 支持 支持 支持 - - 语音分割 支持 支持 - 支持 支持 支持 - - 文本分类 支持 支持 - 支持 支持 支持 - - 命名实体 支持
1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表4 LabelAttribute 参数 是否必选 参数类型 描述 default_value 否
开发环境（旧版） 创建开发环境实例 查询开发环境实例列表 查询开发环境实例详情 更新开发环境实例信息 删除开发环境实例 管理开发环境实例 父主题： 历史API
extend_storage 否 Array<Storage> 扩展存储列表，如表4所示。扩展存储当前仅支持type为“obsfs”的类型，且仅对部分专属资源池开放。 auto_stop 否 Object 自动停止参数，如表6 auto_stop定义数据结构说明所示。 annotations 否 Map<String
服务预测请求体大小限制是多少？ 服务部署完成且服务处于运行中后，可以往该服务发送推理的请求，请求的内容根据模型的不同可以是文本，图片，语音，视频等内容。 当使用调用指南页签中显示的调用地址（华为云APIG网关服务的地址）预测时，对请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。
于NPU芯片训练。 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图
ModelArts平台是否支持多模型导入 ModelArts平台从对象存储服务（OBS）中导入模型包适用于单模型场景。如果有多模型复合场景，推荐使用自定义镜像方式，通过从容器镜像（SWR）中选择元模型的方式创建AI应用部署服务。制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。
于NPU芯片训练。 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图
lab使用Standard Notebook实例进行AI开发。 如果您有自己的算法，想改造适配后迁移到ModelArts Standard平台上进行训练和推理，您可以参考使用自定义算法构建模型（手写数字识别）。 更多入门实践，请参考《ModelArts入门实践》章节。如果您有其他
该节点通过对算法、输入、输出的定义，实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下： 当需要对图像进行增强，对语音进行除噪等操作时，可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测，图像分类等模型场景，可以根据已有的数据使用该节点进行模型的训练。 属性总览
物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类：对声音进行分类。 语音内容：对语音内容进行标注。 语音分割：对语音进行分段标注。 文本 文本分类：对文本的内容按照标签进行分类处理。 命名实体：针对文本中的实体片段进行标注，如“时间”、“地点”等。
标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 针对启用团队标注功能的数据标注任务，支持创建团队标注任务，将标注任务指派给不同的团队，由多人完成标注任务。同时，在成
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