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。

CoMoSpeech - 一步实现高质量语音和歌声合成的一致性模型

CoMoSpeechGithub一步采样一致性模型开源项目快速推理语音合成

CoMoSpeech是一种创新的语音合成方法，通过单步扩散采样实现高质量语音生成。该模型从扩散教师模型中提炼一致性模型，在保持音频质量的同时显著提高推理速度。在文本转语音和歌声合成任务中，CoMoSpeech展现出优异性能，推理速度超过实时150倍，大幅提升了基于扩散采样的语音合成的实用性。

Diff-HierVC - 分层扩散模型实现高质量零样本语音转换

Diff-HierVCGithub开源项目扩散模型语音转换零样本说话人适应音高生成

Diff-HierVC是一种分层语音转换系统，采用DiffPitch和DiffVoice两个扩散模型。DiffPitch生成目标音高，DiffVoice转换语音风格。系统还使用源滤波器编码器和掩蔽先验技术，提高语音风格迁移和说话人适应能力。在零样本语音转换中，Diff-HierVC实现0.83%字错率和3.29%等错率，展现出色的音高生成和语音风格迁移性能。

DiffSHEG - 基于扩散模型的实时语音驱动3D表情和手势生成技术

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DiffSHEG是一种基于扩散模型的实时语音驱动3D表情和手势生成技术。该方法能够生成与语音同步的全息3D表情和手势，适用于不同长度的语音输入。DiffSHEG为虚拟人物动画和人机交互领域提供了新的解决方案，有助于创建更具表现力的虚拟角色。

AsyncDiff - 通过异步去噪实现扩散模型并行加速

AsyncDiffGithub加速推理开源项目异步去噪扩散模型模型并行

AsyncDiff是一种创新的扩散模型加速方案，通过将模型分割并在多设备上异步并行处理来提高效率。这种方法巧妙利用了扩散步骤间的相似性，将顺序去噪转变为异步过程，有效打破了组件间的依赖关系。AsyncDiff不仅大幅降低了推理时间，还保持了生成质量。目前已支持Stable Diffusion、ControlNet和AnimateDiff等多种主流扩散模型。

NeuralSVB - NeuralSVB 基于深度学习的歌声美化系统

AI歌声美化GithubNeuralSVB开源项目深度学习语音处理音频生成

NeuralSVB是一个开源的歌声美化系统，基于深度学习技术自动优化歌唱质量。该系统通过分析和调整音高、音色和表现力，改善歌声效果。项目提供了训练代码、预训练模型和自建数据集PopBuTFy，为歌声合成技术的研究和开发提供了重要资源。

riffusion-model-v1 - 基于稳定扩散的实时音乐生成模型

GithubHuggingfaceRiffusion人工智能开源项目机器学习模型音乐生成音频处理

Riffusion是一个基于稳定扩散技术的文本到音频模型，能够生成音频频谱图并转换为实时音乐。该模型通过微调Stable Diffusion v1.5实现，可根据文本提示生成和修改频谱图像。Riffusion主要应用于音乐创作、教育工具和生成模型研究。项目提供开源代码、模型文件和Web应用程序，使用户能够直接体验实时音乐生成。该开源项目包含完整的模型文件、推理代码和种子图像库，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。

SOME - 快速精准的歌声转MIDI工具支持自定义模型训练

AI音乐GithubMIDI提取器SOME开源项目歌声转MIDI音乐技术

SOME是一个开源的歌声转MIDI序列工具，专为音乐制作和AI歌声合成设计。它具有处理速度快、资源需求低的特点，支持自定义训练。SOME能生成非整数MIDI值，适用于DiffSinger的方差标注。通过预训练模型，SOME可用于生成MIDI文件或处理DiffSinger数据集。该项目遵循MIT许可证，为相关领域提供了高效的解决方案。

DDSP-SVC - 低硬件需求语音转换工具，支持多音色训练

AI语音转换DDSP-SVCGithub声音转换开源项目数字声音信号处理深度学习

DDSP-SVC是一个开源AI语音转换项目，适用于普通个人电脑。相比SO-VITS-SVC，该项目具有较低的硬件资源消耗，训练速度接近RVC。项目包含新型Cascade Diffusion模型，支持多音色训练，提供多个预训练模型，满足多种语音转换需求。

FontDiffuser - 多尺度内容聚合与风格对比学习的字体生成模型

AAAI2024AI字体生成FontDiffuserGithub一次性生成开源项目扩散模型

FontDiffuser是一个基于多尺度内容聚合和风格对比学习的字体生成模型。它能够生成新颖字符和风格,支持跨语言生成(如中文到韩文)。该模型在处理复杂字符和大幅风格变化方面表现优异,达到了领先水平。FontDiffuser生成的结果可与InstructPix2Pix结合用于进一步装饰。项目开源并提供在线演示。

diffusers - 模块化的预训练扩散模型库，支持图像、音频和3D结构生成

DiffusersGithubHuggingFace图像生成开源项目音频生成预训练扩散模型

🤗 Diffusers 是一个生成图像、音频和3D结构的预训练扩散模型库，提供易用的推理管道和可定制的模型组件。它支持多种调度器和预训练模型，适用于多种任务和应用场景，并兼容 PyTorch 和 Flax 框架。用户可以简单生成内容或训练自定义扩散模型。

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