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audio-diffusion

使用Hugging Face扩散器包应用扩散模型以合成音乐

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。

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。
dreamlike-diffusion-1.0 - 经过艺术优化的Stable Diffusion图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型深度学习模型艺术创作
Dreamlike Diffusion 1.0通过对Stable Diffusion 1.5的艺术风格优化,提供了更强的艺术创作能力。模型支持512x768等多种分辨率配置,可生成肖像和风景作品。通过Python Diffusers、Gradio界面支持多平台使用,开放非商业用途部署,商业应用需获得授权。关键词dreamlikeart可增强作品的艺术效果。
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。
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。
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。
Awesome-Diffusion-Models - 扩散模型资源与研究的全面综述
Diffusion ModelsGithub图像生成开源项目数据生成机器学习自然语言处理
提供全面的扩散模型资源与研究论文,包括入门帖子、视频、讲座和教程笔记本。涵盖图像生成、分类、分割、音频处理和自然语言处理等应用领域,适用于机器学习和深度学习研究者。访问本页,获取更多详细信息与最新进展,提升对扩散模型的理解与应用。
modular-diffusion - 灵活可扩展的PyTorch扩散模型框架
GithubModular DiffusionPyTorch开源项目扩散模型机器学习模块化设计
Modular Diffusion是一个基于PyTorch的模块化扩散模型框架,为设计和训练自定义扩散模型提供了简洁的API。该框架支持多种噪声类型、调度类型、去噪网络和损失函数,并提供了预构建模块库。Modular Diffusion适用于图像生成和非自回归文本合成等多种应用场景,适合AI研究人员和爱好者使用。其模块化设计简化了新型扩散模型的创建和实验过程。
k-diffusion - 扩散模型框架支持多种采样算法和模型架构
GithubPyTorchk-diffusiontransformer开源项目注意力机制生成模型
k-diffusion是一个基于PyTorch的扩散模型实现框架。它支持分层Transformer模型、多种采样算法和Min-SNR损失加权。该框架提供模型包装器、CLIP引导采样功能,以及对数似然、FID和KID等评估指标的计算。k-diffusion为扩散模型研究和应用提供了实用工具。
Make-An-Audio - 将文本转换为高保真音频的开源扩散模型
GithubMake-An-Audio人工智能开源项目扩散模型文本转音频音频生成
Make-An-Audio是一个开源的文本到音频生成项目,基于条件扩散概率模型。该项目能够从文本等多种模态生成高保真音频,支持文本到音频、音频到音频等多种任务。项目提供了预训练模型和简单的命令行操作,方便用户生成自定义音频。此外,项目还包含了详细的训练和评估流程,以及与其他模型的性能比较。
riffusion-app-hobby - 基于稳定扩散技术的实时音乐开源应用
GithubNext.jsRiffusion实时开源项目稳定扩散音乐生成
Riffusion是一款基于稳定扩散技术的实时音乐生成应用程序,支持Next.js、React、Typescript、three.js、Tailwind和Vercel技术栈。用户可通过安装Node v18或更高版本运行开发服务器,并在本地浏览器中查看应用。项目需要配置推理服务器来快速生成模型输出,适用于大GPU用户。请在二次开发时引用相关工作。
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