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s2fft

基于JAX和PyTorch的球谐变换Python库

S2FFT是一个用于计算球面和旋转群傅里叶变换的Python库。基于JAX和PyTorch实现,S2FFT提供可微分的球谐变换和维格纳变换,支持在GPU和TPU等硬件加速器上运行。该库采用高度并行化的新算法结构,提供多种优化选项和采样方案,包括等角采样和HEALPix采样。用户可根据可用资源和所需角分辨率灵活选择。

ParallelWaveGAN - 通过Pytorch实现多种高效声码器模型
GithubHiFi-GANMelGANParallelWaveGAN多扬声器模型实时语音合成开源项目
ParallelWaveGAN项目以非官方形式用Pytorch实现了多种声码器模型,如Parallel WaveGAN、MelGAN等,支持实时语音合成并兼容ESPnet-TTS、NVIDIA's Tacotron2等系统。可帮助用户搭建适应多种语言的声音合成器。
vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型,采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本,旨在通过增强模型结构和训练机制,有效提升语音自然度和特征相似性,同时显著降低对音素转换的依赖,从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频,支持开箱即用的转换学习。
vector-quantize-pytorch - Pytorch向量量化库,可应用于图像和音乐生成
DeepmindGithubJukeboxOpenAIVQ-VAE-2Vector Quantization开源项目
本向量量化库来源于Deepmind的TensorFlow实现,并转化为Pytorch库,使用指数移动平均法来更新字典。它在高质量图像(如VQ-VAE-2)和音乐(如Jukebox)生成中已取得成功,支持多种残差VQ方法、代码簿初始化和正则化,显著提升了量化效果和稳定性。
dynamax - JAX驱动的概率状态空间模型库
GithubJAX开源项目概率模型状态空间模型隐马尔可夫模型高斯状态空间模型
Dynamax是一个利用JAX开发的概率状态空间模型库,包含隐马尔可夫模型和线性高斯状态空间模型等。该库提供低级推理算法和面向对象接口,与JAX生态系统兼容。Dynamax支持状态估计、参数估计、在线滤波、离线平滑和未来预测等功能。库中包含丰富示例和文档,便于使用和学习。
geoopt - 黎曼流形优化的PyTorch扩展库
GithubPyTorchgeoopt开源项目流形深度学习黎曼优化
geoopt是一个专门用于黎曼流形优化的PyTorch扩展库。它提供多种黎曼流形、优化器和采样器,实现流形感知优化。该库支持自定义张量和参数,包括投影、平行传输等流形操作,以及RiemannianSGD、RiemannianAdam等优化器。geoopt适用于非欧几里得空间中的各类机器学习任务优化。
rotary-embedding-torch - 为Transformer模型提供旋转位置编码的PyTorch库
GithubPytorchRotary Embeddings位置编码开源项目深度学习神经网络
rotary-embedding-torch库为PyTorch中的Transformer模型提供旋转位置编码。它能高效地将旋转信息融入张量的任意轴,适用于固定和学习的位置编码。该库支持轴向相对位置编码、长度外推和序列位置插值等功能,可应用于多种Transformer模型。rotary-embedding-torch以简单的方式实现了先进的位置编码效果,同时保持较低的计算开销。
s4 - 多种序列建模模型的官方实现和实验
GithubHiPPOHydraPyTorchPytorch-LightningS4开源项目
该页面提供多种序列建模模型的官方实现和实验,包括HiPPO、LSSL、SaShiMi、DSS、HTTYH、S4D、S4ND等。内容涵盖相关模型的源代码概述和具体实验复现,并详细说明如何设置环境、训练模型及生成序列。页面还介绍了优化器超参数、数据集管理和实验配置的详细信息,特别适合使用PyTorch和PyTorch-Lightning进行数据和模型训练的用户。
gsplat - 开源CUDA加速3D高斯渲染库
3D渲染CUDA加速Githubgsplat图形库开源项目高斯散射
gsplat是一个基于CUDA的开源高斯渲染库,支持Python接口。该库利用3D高斯分布实现实时辐射场渲染,性能优于原始论文实现。gsplat可应用于3D高斯模型训练、2D图像拟合和大规模场景实时渲染。库提供PyPI和源码安装方式,包含多个示例和基准测试。项目持续改进中,欢迎开发者参与贡献。
Transfer-Learning-Library - 高效且易用的迁移学习库,支持多种算法和任务
APIGithubPyTorchTLlibTransfer Learning开源项目机器学习
Transfer Learning Library (TLlib) 是一个开源的迁移学习库,基于PyTorch设计,具备高性能和易用性。该库支持多种方法,如域对齐、域转换和半监督学习,适用于分类、回归、目标检测、分割和关键点检测等任务。提供丰富的示例代码和详细文档,并支持pip安装。这是研发新算法或应用现有算法的理想工具,适用于研究和工程实践。
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