#对抗学习

VITS是一种结合变分自编码器和对抗学习的端到端TTS系统，能够提升语音合成的自然度。通过变分推理和正态化流，以及随机时长预测器，VITS实现了多样节奏的语音合成。实验结果表明，该方法在LJ Speech数据集上的表现优于现有的TTS系统，接近真实语音的水平。

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。

通过对单步扩散模型（例如SD-Turbo）进行对抗性学习，img2img-turbo实现了高效的图像翻译。该方法适用于配对和未配对任务，并通过优化生成器架构来提升推理速度和结果多样性。CycleGAN-Turbo和pix2pix-turbo在Sketch2Image和Edge2Image等多个图像翻译任务中均表现出色。

Neural Structured Learning (NSL) 利用图结构和对抗扰动等信号，提高神经网络模型的准确性和鲁棒性，特别适用于标注数据较少的情况。NSL 提供了 Keras 和 TensorFlow 的 API，帮助开发者在训练时融合结构化信号，兼容各种神经网络。结构化信号仅在训练阶段使用，对推理流程没有影响。

该项目汇集了领域自适应技术的最新研究论文、代码和相关资源。内容涵盖无监督、半监督、弱监督等多个子领域,以及计算机视觉、自然语言处理等应用场景。论文按主题分类整理,并提供代码实现链接,方便研究人员快速了解该领域前沿进展,是领域自适应研究的重要参考资料库。

DIAMBRA Arena是一个开源的强化学习环境平台，集成了多款经典街机格斗游戏。它提供符合OpenAI Gym/Gymnasium标准的Python接口，支持单人和双人模式，适用于多种强化学习研究场景。该平台兼容主流操作系统，安装简便，并配有详细文档和示例。用户注册后可免费使用，还能参与在线竞赛。

RADAR-Vicuna-7B是一款基于RoBERTa架构的AI文本检测模型，通过检测器与改写器的对抗学习方式训练而成。该模型利用OpenWebText数据集，能够有效识别大型语言模型生成的文本。RADAR采用创新的对抗训练方法提升检测能力，但仅限非商业用途。研究人员和开发者可通过Google Colab或Hugging Face API轻松使用该模型进行AI文本识别。