Windows 上很多影音工具、字幕工具、AI 影片工具都需要 FFmpeg，但新手最常卡在安裝後指令不能用。通常不是 FFmpeg 壞掉，而是路徑或環境變數沒有設定好。 影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=2-rWL6MHZcw 常見卡關點 下載錯版本或沒有解壓縮到固定位置。 沒有把 bin 資料夾加入 Path。 重新開終端機前就直接測試。 快速檢查 到 FFmpeg 官網下載：https://www.ffmpeg.org/ 確認資料夾裡有 ffmpeg.exe。 把 ffmpeg.exe 所在的 bin 路徑加到 Windows Path。 重新開啟 PowerShell 或 CMD 後輸入 ffmpeg -version。 為什麼要先裝好 後續做影音轉檔、AI 配音、字幕、Remotion 或影片自動化時，FFmpeg 幾乎都會用到。 小結 這篇先把影片內容整理成可搜尋、可回來查的文字筆記。後續如果我有補充更多實測資料、指令或範例，也會再把文章更新得更完整。
Qwen3-TTS 是近期很值得關注的開源語音模型。對 Windows 使用者來說，最常見的門檻不是模型本身，而是 Python、Git、Miniconda、CUDA 或 ComfyUI 節點安裝。這篇先把影片流程整理成文字筆記。 影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=JDtGGAtNT34 安裝前準備 Miniconda：建立乾淨 Python 環境。 Git：下載專案與節點。 ComfyUI：作為視覺化工作流入口。 確認顯卡與驅動是否支援。 操作重點 先確認 ComfyUI 能正常啟動。 再安裝 Qwen3-TTS 相關節點或模型。 測試短文字，確認聲音輸出正常。 最後再嘗試聲音克隆或長文字生成。 相關資源 Miniconda：https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install#powershell Git：https://git-scm.com/ 小結 這篇先把影片內容整理成可搜尋、可回來查的文字筆記。後續如果我有補充更多實測資料、指令或範例，也會再把文章更新得更完整。
還記得我之前分享過如何在 Windows 和 Mac 上安裝 ebook2audiobook，把電子書變成有聲書嗎？那兩支影片推出後，很多網友在底下留言詢問：「阿發，可不可以出一個 Docker 的部署教學？」 你們的聲音我都聽到了！今天這篇文章就是要來回應大家的需求，手把手教你在 Mac 跟 Windows 上使用 Docker 來安裝 ebook2audiobook。 ⚠️ 安裝前重要須知 (必看！) 在使用 Docker 版本之前，有兩點關於硬體加速（GPU）的限制必須先跟各位說明，請評估後再決定要用 Docker 版還是原生版： Mac 用戶：Docker 部署是運行在 Linux 容器內，目前無法支援 Apple Silicon (M1/M2/M3) 的 MPS 加速。這意味著用 Docker 版只能靠 CPU 運算，速度會比原生安裝慢。如果你追求速度，建議參考我之前的[Mac 原生安裝教學]。 Windows 用戶：最近 Docker 對於 NVIDIA 顯卡的支援有些問題（偵測不到 GPU），作者目前還在修復調整中。所以現階段在 Windows 用 Docker 部署，也暫時只能使用 CPU 模式。 簡單來說：想省事、怕環境弄亂電腦的人選 Docker；想追求極致轉檔速度的人，請選原生安裝！ 準備工作：安裝 Docker 無論你是 Mac 還是 Windows，第一步都是要先安裝 Docker Desktop。 Mac：你可以去官網下載，或是像我一樣習慣用終端機，透過 brew 安裝。 Windows：直接去 Docker 官網下載安裝檔。 Mac 安裝教學 🍎 Step 1：下載專案 首先，前往 ebook2audiobook 的 GitHub 頁面（或點擊影片下方連結）下載程式碼壓縮檔，並解壓縮。我習慣把它放在「下載項目 (Downloads)」資料夾。 ...
還記得我之前介紹過一個超強的開源專案 ebook2audiobook 嗎？它可以幫你把手邊的電子書（PDF、EPUB）直接轉換成有聲書。之前我們分享過 Windows 和 Mac 的基礎安裝，但最近有網友回報了一個問題： 「阿發，我在 Windows 上明明選了 GPU 加速，為什麼跑起來還是用 CPU？速度好慢啊！」 沒錯！原本的安裝方式在 Windows 上確實會遇到無法正確呼叫 NVIDIA 顯卡的問題。所以今天這篇就是**「除錯特輯」**，我要教大家如何解決這個 bug，成功讓你的顯卡動起來，享受飆速轉檔的快感！🚀 準備工作 在開始修改之前，請確認你已經完成以下準備： 安裝 VS Code：我們需要用它來修改程式碼設定檔（官網下載安裝即可）。 更新 NVIDIA 驅動程式：請到 GeForce Experience 或 NVIDIA 官網，確認你的顯卡驅動已經更新到最新版本，確保 CUDA 支援正常。 下載 ebook2audiobook 專案：如果你還沒下載，請先到 GitHub 下載專案包（建議放在 D 槽或其他非系統槽），並執行 Windows 的自動安裝指令。 關鍵步驟：解決 GPU 無法調用問題 如果你發現安裝完後，介面上雖然選了 GPU，但後台還是顯示 CPU 在跑，請跟著我做以下兩個關鍵修正： Step 1：重新安裝 PyTorch (CUDA 版本) 原本的安裝包在 Windows 上可能預設抓到了不支援 GPU 的 PyTorch 版本。我們需要手動覆蓋它。 開啟你的終端機 (CMD 或 PowerShell)，進入 ebook2audiobook 的專案資料夾。 輸入特定的 PyTorch 安裝指令（這串指令通常很長，用來指定 CUDA 12.x 或 11.x 的版本）。 註：詳細指令請參考影片下方資訊欄或 GitHub 討論串，確保版本與你的顯卡相符。 Step 2：修改 requirements.txt 這一步最重要！有一個套件卡住了我們的運作。 ...
哈囉！今天我們要來學習如何在你的Windows電腦上安裝Whisper.cpp，並透過Python程式自動生成YouTube影片的字幕檔案！ 為什麼要使用Whisper.cpp？ 自動化生成字幕，省時省力 支援多種語言 可在Windows環境下高效運行 安裝步驟 1. 安裝Choco 打開終端機（以系統管理員身份執行） 輸入以下指令並按Enter： @powershell -NoProfile -InputFormat None -ExecutionPolicy Bypass -Command "iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://chocolatey.org/install.ps1'))" 2. 安裝必要的工具 安裝CMac： choco install cmake 安裝Git： choco install git 可選安裝Visual Studio Code： choco install vscode 安裝Visual Studio 2022： choco install visualstudio2022community 安裝NVIDIA的Cuda（若有NVIDIA顯示卡） 安裝MiniConda： choco install miniconda 3. 下載Whisper.cpp 使用以下指令下載Whisper.cpp： git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp.git 4. 下載模型 下載V3 Turbo模型到whisper.cpp資料夾下的Model資料夾。 5. 編譯Whisper.cpp 進入whisper.cpp資料夾，執行以下指令編譯： cd whisper.cpp mkdir build cd build cmake .. make 6. 創建Python環境 使用以下指令創建新環境： conda create -n whisper python=3.9 激活環境： conda activate whisper 7. 安裝ytdlp和ffmpeg 安裝ytdlp： pip install ytdlp 安裝ffmpeg： choco install ffmpeg 8. 生成字幕 在終端機中執行以下指令，並貼上YouTube影片的分享連結： python main.py 完成！ 你將會在D槽中的srt資料夾找到生成的字幕檔案，可以直接上傳到你的YouTube頻道！ 總結 通過以上步驟，你現在可以在Windows上輕鬆安裝Whisper.cpp並自動生成YouTube字幕了。如果你覺得這篇文章有幫助，請給我一個讚並訂閱我的頻道，開啟小鈴鐺，隨時獲取最新的教學影片！謝謝大家！ ...
學會用 DeskFlow 享受無縫操作 你是否曾經在使用 Mac 和 Windows 電腦之間來回切換，卻要每次都重新調整滑鼠和鍵盤的使用？今天我們要介紹的 DeskFlow 就是解決這個困擾的最佳工具，讓你可以在這兩台系統之間無縫切換！ 安裝 DeskFlow 的步驟 1. 在 Mac 上安裝 安裝 Homebrew：開啟終端機，將以下命令貼上並執行： /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" 安裝 DeskFlow：接下來在終端機執行這兩個命令： brew tap deskflow/deskflow brew install deskflow 設定隱私權：啟動 DeskFlow，並進入「隱私權與安全性」設定，將 DeskFlow 打勾。 若看不到 DeskFlow，請右鍵點選 DeskFlow，選擇「顯示包內容」，進入 Contents > MacOS 拖移相應選項。 2. 在 Windows 上安裝 下載安裝檔：前往 DeskFlow 的 GitHub Repo，下載最新的 Windows 版本（X64）。 安裝程序：雙擊下載的檔案並依照指示安裝。 3. 連接兩台電腦 啟動 DeskFlow：在 Mac 上開啟 DeskFlow，記下顯示的 IP 地址。 在 Windows 上連接：開啟 Windows 上的 DeskFlow，輸入 Mac 的 IP 地址並按下「Connect」。 設定與調整 在 DeskFlow 的「Configure」選單中，你可以選擇 Mac 的位置（左側或右側），這樣在拖移滑鼠時會更順手。 總結 使用 DeskFlow，你可以輕鬆地在 Mac 與 Windows 之間切換滑鼠和鍵盤，讓工作效率大幅提升！如果你喜歡這篇文章，別忘了訂閱我們的頻道，並打開小鈴鐺，第一時間獲得最新的更新喔！再次感謝你的閱讀！ ...
如何在Windows與Mac上安裝Money Printer Turbo：實用指南 嗨大家好！今天我要跟大家分享一個超級實用的開源軟體——Money Printer Turbo！這個工具能幫助你輕鬆生成視頻內容，尤其適合喜愛創作的你。讓我們開始吧！ 安裝前準備 在開始安裝之前，你需要完成以下幾個步驟： 取得API金鑰： 註冊Pixos官網以獲得API金鑰。 申請OpenAI的API金鑰。 安裝必要工具： VSCode：適用於Mac和Windows。 Homebrew（僅限Mac）：在終端機輸入以下指令安裝： /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" MiniConda：根據你的系統下載相應的安裝包。 在Mac上安裝Money Printer Turbo 打開終端機，進入Downloads資料夾。 輸入以下指令下載Money Printer Turbo： git clone https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo.git 進入專案資料夾： cd MoneyPrinterTurbo 創建環境並安裝必要套件： conda env create -f environment.yml 在VSCode中打開資料夾，修改Config.toml檔案： 去掉Example，填入OpenAI與Pixos的API金鑰。 將字幕提供者改為Whisper。 儲存更改，回到終端機執行： python app.py 在Windows上安裝Money Printer Turbo 開啟命令提示字元，進入D槽。 下載Money Printer Turbo： git clone https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo.git 進入專案資料夾： cd MoneyPrinterTurbo 創建環境並安裝必要套件： conda env create -f environment.yml 使用VSCode打開資料夾，修改Config.toml檔案： 去掉Example，填入API金鑰。 將字幕提供者改為Whisper。 儲存更改，執行： python app.py 總結 恭喜你！現在你已經成功安裝了Money Printer Turbo，並可以開始創作你自己的視頻內容了。如果你喜歡這篇文章，別忘了訂閱我的頻道並開啟小鈴鐺，這樣你就不會錯過任何更新了！再次謝謝大家，我們下次見！ ...
如何在Windows上使用Money Printer 2代生成短影片 哈囉，朋友們！今天我們要來探索如何在Windows平台上使用Money Printer 2代來生成短影片。無論你是想創作有趣的內容，還是想學習新技能，這個工具都是個不錯的選擇！ 步驟概覽 下載並安裝必要的軟體 設置Money Printer 2代 執行程式碼生成影片 下載並安裝必要的軟體 在開始之前，確保你已經安裝以下軟體： Python 3.9.18：前往Python官方網站下載。 VSCode：作為程式碼編輯器。 ImageMagick：訪問官方網站下載並安裝。 Firefox瀏覽器：用於配置Profile。 設置Money Printer 2代 獲取API Key：在Assembly的官方網站註冊並獲取API Key。 下載Money Printer 2代：可以直接從GitHub下載，或使用Git命令： git clone <Money Printer 2的網址> 配置檔案：打開config.example.json，填寫以下信息： Firefox Profile路徑 你的API Key ImageMagick路徑 將檔案重新命名為config.json並儲存。 替換音樂檔：刪除Songs.zip並放入自己的背景音。 執行程式碼生成影片 打開終端機，進入Money Printer 2的資料夾。 輸入以下命令安裝所需套件： pip install -r requirements.txt 執行程式碼： python src man.py 跟隨指示選擇選項並輸入你的短影片內容。 等待程式生成影片，並在.mp資料夾中查看成果！ 總結 透過上述步驟，你就能在Windows上使用Money Printer 2代輕鬆生成短影片了！快來試試看，讓你的創意無限延伸。如果你喜歡這個教學，歡迎訂閱我的頻道，並打開小鈴鐺，這樣就不會錯過任何更新了！再次謝謝大家的支持！
免費的文字轉語音工具：coqui-ai TTS 安裝指南 哈囉，大家好！今天我要跟大家分享一個非常有趣的工具，讓你可以將文字轉換成語音，這就是coqui-ai的TTS工具！這是一個免費的工具，適合希望提升工作效率的朋友們。讓我們一起來看看怎麼安裝和使用這個工具吧！ 安裝步驟 1. 下載Dark軟體 首先，你需要下載Docker軟體，這個軟體在各大平台上都可以找到。 安裝完成後，啟動Docker，你會看到一個類似鯨魚的圖標。 2. 開啟命令行工具 在Windows中，打開PowerShell或命令提示字元。 當你看到黑色的框框時，就表示你可以開始輸入指令了！ 3. 安裝coqui-ai 依照你的電腦配置選擇相應的指令： CPU版本：使用相應的指令執行。 GPU版本：使用另一個指令執行。 將指令複製到命令行中並按Enter。 4. 創建容器 接下來，複製第二個指令並貼上，按Enter來創建容器。 確認容器已經出現在你的docker介面中。 5. 選擇模型 複製指令以獲取可用的語音模型。 目前中文的模型為zh-cn，請記得將其複製到相應的位置。 6. 開始使用 當模型下載完成後，會生成一個網址。 打開網址，你可以在這裡輸入你的文字，記得使用標點符號！ 注意事項 目前的工具無法混合使用中英文，這是個小遺憾。 輸入文字時，遵循基本的標點規則，以確保語音輸出流暢。 總結 今天我們學習了如何在Windows上安裝和使用coqui-ai的文字轉語音工具。希望這個工具能幫助你在工作和學習中更加高效！如果你喜歡這篇文章，別忘了訂閱我的頻道並開啟小鈴鐺，這樣你就能第一時間收到我的新影片通知！謝謝大家的收看，我們下次見！
這篇文章整理影片「臉書 LLaMA 2 7b 中文大型語言模型 ! 在 Windows Nvidia 運行 ！」的重點，方便你在看完影片後快速回顧操作方向與使用情境。 影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=lpyKfNjTZi8 這支影片在講什麼 這支影片主要是把「臉書 LLaMA 2 7b 中文大型語言模型 ! 在 Windows Nvidia 運行 ！」整理成可以照著理解的教學筆記。影片裡的操作流程適合先看一次完整示範，再回到這篇文章確認重點。 適合誰看 想快速了解這個工具或方法能做什麼的人 已經看過影片，想回頭找操作重點的人 想把影片內容整理成文字筆記，方便之後搜尋的人 使用前先注意 不同工具的版本、官方介面和下載位置可能會隨時間改變。實際操作時，建議先確認官方網站、GitHub 專案頁或影片資訊欄的最新連結，再依照自己的系統環境調整。 建議操作流程 先看完影片，了解整體流程。 準備影片中提到的軟體、帳號或設備。 照著影片逐步操作，不要一次跳太多步。 如果遇到錯誤，先檢查版本、權限、路徑和網路連線。 成功後把自己的設定記錄下來，方便下次重裝或排錯。 小結 這篇先把影片內容補成網站文章，讓這段舊影片不會只留在 YouTube 裡。之後如果這個主題還有人常搜尋，可以再把指令、截圖、常見錯誤和替代工具補得更完整。