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参考https://www.pcmag.com/news/vlc-media-player-to-use-ai-to-generate-subtitles-for-videos

讨论总结

整个讨论围绕VLC将添加离线、实时AI字幕这一事件展开。从技术栈方面，很多人推测是Whisper相关模型如Whisper.cpp或Faster Whisper；也有人提出其他可能的技术。还讨论了该功能在不同方面的影响，像小语种字幕的情况、对特定笔记本电脑电池的消耗、在硬件上的运行情况等。同时也与Youtube等进行了对比，有部分人表达了对AI字幕准确性的担忧，也有人期待该功能应用于安卓平台，还有人表示因为各种原因不会使用这个功能，讨论氛围积极且充满各种观点。

主要观点

  1. 👍 认为VLC使用的技术栈是Whisper模型相关技术
    • 支持理由：很多评论者直接提及或推测是Whisper模型，如jbkempf明确说Whisper.cpp当然是技术栈
    • 反对声音：有人提出Moonshine模型，但被反驳因为仅支持英语不适合国际产品VLC
  2. 🔥 存在比Youtube字幕生成更好的工具且运行速度快
    • 正方观点：synexo分享自己使用的工具在旧笔记本GPU上比Youtube字幕生成快10倍
    • 反方观点：无
  3. 💡 担心VLC的AI字幕准确性
    • 解释：以Netflix和YouTube的自动翻译为例，指出如果准确性相同则仍会有失误
  4. 💡 认为VLC添加AI字幕功能有趣但耗电
    • 解释：masc98指出无论采用何种技术栈，该功能会很耗电，对特定笔记本用户影响大
  5. 💡 希望VLC的AI字幕功能应用于安卓平台
    • 解释：JorG941直接表达对该功能在安卓平台使用的强烈期待

金句与有趣评论

  1. “😂 Ludicrous speed whisper :D”
    • 亮点：以一种调侃的方式提及Whisper速度版本，展现轻松氛围
  2. “🤔 If it (VLC’s AI subtitles) has the same accuracy as Netflix or YouTube’s auto - translation, then there will still be mistakes.”
    • 亮点：通过对比提出对VLC的AI字幕准确性的担忧
  3. “👀 I can run faster whisper realtime on my old imac (late 2012)”
    • 亮点：提供了在旧设备上运行whisper的实际情况，为技术相关讨论提供实例
  4. “😂 I’ll always updoot Spaceballs references.”
    • 亮点：幽默地表达对特定文化梗的喜爱
  5. “🤔 How about they first release VLC 4 before getting in on AI hype. It’s been more than 10 years and still not released.”
    • 亮点：对VLC参与AI事务之前先发布新版本提出独特看法

情感分析

总体情感倾向较为积极，大部分人对VLC添加AI字幕功能持期待或正面看待的态度。主要分歧点在于对技术栈的不同推测、对AI字幕准确性的怀疑、功能对硬件资源的消耗以及是否会使用该功能。可能的原因是大家从不同的使用场景、技术背景和需求出发，例如技术爱好者更关注技术栈，普通用户可能更在意准确性和资源消耗等因素。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于VLC添加AI字幕功能在开源方面的疑问可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果VLC成功添加AI字幕功能且效果良好，可能会促使其他类似视频播放软件跟进添加类似功能，也可能会对语言学习、视频观看体验等方面产生积极影响。

详细内容：

标题：VLC 将添加离线实时 AI 字幕，引发 Reddit 热议

VLC 计划添加离线实时 AI 字幕的消息在 Reddit 上引起了广泛关注。相关帖子https://www.pcmag.com/news/vlc-media-player-to-use-ai-to-generate-subtitles-for-videos 吸引了众多用户参与讨论，点赞数众多，评论区也十分热闹。讨论主要围绕这项技术所使用的技术栈以及可能面临的问题展开。

讨论焦点与观点分析： 有人认为可能使用的是 Whisper 模型。比如有人提到“Whisper.cpp 被使用，从PR中可以看出”。但也有人对 Whisper 模型的表现存在疑虑，比如有人说“很想看看 Whisper 在这会产生多少幻觉”，还有人担心模型会产生幻觉，质疑开发方是否不在乎或者认为幻觉率低到不会成为问题。但也有人认为在实际应用中可能不会是大问题。

有人分享了使用相关技术的个人经历，如“我一直在用这个（主要是别人写的，我只是更新了一下），即使是小模型在我五年前的笔记本电脑 GPU 上也能比 YouTube 快 10 倍实时运行。Whisper 很快！https://github.com/synexo/subtitler”。

对于不同语言的处理效果，有人提出疑问，比如“它对日语有效吗？我之前试过 Whisper Large 2 和 3，效果不太好”。

关于准确性，有人认为如果和 Netflix 或 YouTube 的自动翻译水平一样，仍可能会有错误。还有人分享了翻译的具体案例。

对于硬件要求，有人担心这会是个耗电大户，尤其对于集成显卡和没有 AI 加速器的设备。

有人希望能在安卓上实现这一功能，也有人关心 VLC 是否还能保持开源。

总体而言，大家对 VLC 这一新功能充满期待，但也对其技术实现、准确性、语言支持和硬件要求等方面存在诸多讨论和担忧。