DiffSinger

优化歌声合成的浅扩散机制技术

DiffSinger 语音合成 DiffSpeech AI技术声音美化 Github 开源项目

DiffSinger是一个基于浅扩散机制的高质量歌声合成技术，专注于精准的语调与旋律控制。项目支持多种数据集和加速技术，已获AAAI-2022认可，并提供开源代码及应用实例。

DiffSinger - 通过浅层扩散机制进行歌唱语音合成

DiffSingerDiffSpeechGithubLJSpeechPyTorch声音合成开源项目

DiffSinger项目通过PyTorch实现高效的浅层扩散机制声音合成。该项目支持多样的模型训练配置，涵盖基础、辅助解码器及浅层版本，并提供实时控制音调、音量和语速的功能，以适应不同的声音合成需求。适用于LJSpeech等数据集，适合从事音频合成研究与开发的专业人士。

DiffGAN-TTS - 采用去噪扩散生成对抗网络技术的文本到语音转换技术

DiffGAN-TTSGithubPyTorch多说话者TTS开源项目文本到语音训练模型

DiffGAN-TTS采用去噪扩散生成对抗网络技术，通过激活浅层扩散机制，提供了一种高效且高保真的文本到语音转换方案。该技术支持多种发音特征和语种，实现了保持语音自然度的同时，进行灵活的语音控制，包括音调和语速的调整。此技术适用于多语言和多说话人场景，为深度学习语音合成领域提供了新的可能性。

FastDiff - 高效生成高保真语音的快速条件扩散模型

FastDiffGithubPyTorch开源项目条件扩散模型语音合成高保真语音合成

FastDiff项目实现了一种高效生成高保真语音的条件扩散模型。该项目在GitHub上提供了开源实现和预训练模型，支持包括LJSpeech、LibriTTS和VCTK在内的多种数据集。适用于语音合成和神经语音编解码等任务，并支持多GPU并行训练。项目还提供了详细的推理和训练指南，以及预处理工具和训练配置示例。FastDiff代码参考了NATSpeech和Tacotron2等项目，广泛适用于研究和实际应用。

diffwave - 神经网络驱动的语音及波形快速合成技术

DiffWaveGithub开源项目波形合成器神经声码器语音合成预训练模型

DiffWave是一种基于迭代精细化的神经语音合成器，能从高斯噪声生成语音。支持多GPU和混合精度训练，提供命令行和程序化推理接口，并配有模型和音频样本。

audio-diffusion - 使用Hugging Face扩散器包应用扩散模型以合成音乐

GithubHugging Faceaudio-diffusiondiffusion modelsmel spectrogram开源项目生成音频

audio-diffusion项目使用Hugging Face的diffusers包，将扩散模型应用在音乐合成领域，不再局限于图像生成。项目介绍了条件音频生成、预训练模型的使用、Mel谱图处理，在谷歌Colab和本地环境下的训练方法。项目包含实际案例和最新更新，展示了如何用扩散模型生成和插值音频。此外，还提供了从音频文件生成Mel谱图数据集的详细指南，涵盖多种技术细节和操作方法。

Diffusion-SVC - 高效实时语音转换系统

AI模型ContentVecDiffusion-SVCGithub开源项目扩散模型语音转换

Diffusion-SVC是一个基于扩散模型的语音转换项目，专注于实现高质量的实时语音转换。该系统以低显存占用、快速训练和推理为特点，并针对浅扩散和实时应用进行了优化。Diffusion-SVC支持多种预训练模型和编码器，适用于不同规模的GPU，可灵活搭配使用。通过与其他声学模型级联，系统能进一步提升音频质量并降低性能消耗，为语音转换技术带来新的可能性。

fish-diffusion - 开源框架简化TTS、SVS和SVC模型开发

AI模型Fish DiffusionGithub多说话人开源项目语音合成

Fish Diffusion是一个开源的语音合成训练框架，专注于TTS、SVS和SVC任务。基于扩散模型，它支持多说话人合成和44.1kHz高品质输出。该项目优化了代码结构，提高了训练效率，并提供完整的环境配置和使用指南。Fish Diffusion适合研究人员和开发者探索语音合成技术，同时强调负责任的AI应用。项目特点包括简化的代码结构、多设备训练支持和半精度训练，有助于提高开发效率和降低资源消耗。此外，还提供了详细的数据集准备和模型训练指南，便于用户快速上手。

DiffGesture - 音频驱动协同语音手势生成的扩散模型框架

AI动画Github开源项目扩散模型计算机视觉语音驱动手势生成跨模态学习

DiffGesture是一个基于扩散模型的框架，旨在生成与音频同步的协同语音手势。该框架通过扩散条件生成过程和音频-手势变换器捕捉跨模态关联，并使用手势稳定器和无分类器引导保持时间一致性。DiffGesture生成的手势具有良好的模式覆盖和音频相关性，在多个数据集上展现出优秀性能。

speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术

Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成

该项目开发了一种新型语音重合成方法，采用自监督学习的离散表示技术，分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成，在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外，该技术还可应用于超轻量级语音编解码，以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程，兼容多种数据集和自监督学习方法。

DiffSynth-Studio - 多功能扩散模型引擎支持长视频合成与图像生成

AI绘画DiffSynth StudioGithub图像合成开源项目扩散模型视频生成

DiffSynth Studio是一款开源的扩散模型引擎，整合了ExVideo、Stable Diffusion 3和Kolors等多种AI模型。该引擎支持长视频合成、高分辨率图像生成、卡通渲染和视频风格化等功能。项目持续更新，重点探索扩散模型在视频合成领域的应用潜力。

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