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BigVGAN

大规模训练的通用神经网络声码器

BigVGAN是一个通过大规模训练实现的通用神经网络声码器。它可高质量合成多语言语音、环境声音和乐器声音等多种音频。项目提供多个预训练模型,支持44kHz采样率和512倍上采样比率。BigVGAN集成自定义CUDA内核,在单个A100 GPU上推理速度提升1.5-3倍。

Forge_VFM4AD - DriveGAN实现高质量可控神经网络环境模拟
Github人工智能基础模型开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
DriveGAN是一种高质量神经网络模拟器,通过无监督学习实现环境组成部分的解耦控制。它可模拟转向控制、场景天气和非玩家对象位置等特征。DriveGAN的全微分特性支持视频序列重新模拟,允许在已记录场景中采取不同行动。该方法在多个数据集上训练,包括160小时真实驾驶数据,性能显著优于现有技术。
encodec_24khz - Meta AI开发的神经网络音频编解码器
EnCodecGithubHuggingfaceMeta AI实时压缩开源项目模型神经网络音频编解码器高保真音频
EnCodec是Meta AI开发的神经网络音频编解码器,采用流式编码器-解码器架构和量化潜在空间。它使用多尺度频谱图对抗性训练,有效减少伪影,产生高质量音频样本。EnCodec在不同带宽下性能优异,适用于实时音频压缩、解码和各种音频处理应用。
speecht5_tts - 基于统一模态预训练的高效语音合成模型
GithubHuggingfaceSpeechT5开源项目文本转语音模型语音合成语音处理预训练模型
SpeechT5是一个基于统一模态预训练框架的语音合成模型。它通过大规模未标记语音和文本数据学习统一表示,提升了语音和文本的建模能力。该模型在语音识别、合成、翻译等多项任务中表现优异。研究者可使用Hugging Face Transformers库轻松实现文本到语音转换,或针对特定需求进行模型微调。SpeechT5为语音处理领域提供了强大而灵活的解决方案。
Voice-Cloning-App - 声音克隆技术应用:从自动合成到多语言支持
GithubPytorchVoice Cloning App人工智能开源项目数据集语音克隆
Voice-Cloning-App,一个基于Python/Pytorch的高效工具,使用户能在多个平台上进行人声合成和训练。特点包括支持多GPU使用、自动化数据集创建、多语言支持及系统的远程训练功能。即将支持更多语音合成技术和GPU型号,优化数据处理效率。
SoundStorm - 并行音频生成技术探索的非官方PyTorch实现
GithubSoundStorm并行处理开源项目深度学习语音合成音频生成
SoundStorm是一个基于谷歌研究的并行音频生成项目的非官方PyTorch实现。该项目采用掩码离散扩散方法,使用HuBERT提取语义并预测声学特征。与原版不同,本实现创新性地使用浅层U-Net组合码本。项目提供完整的数据准备、训练和推理指南,为研究人员提供了探索并行音频生成技术的实用框架。
vits_chinese - 基于BERT和VITS技术的文本到语音合成系统
BERTGithubTTSVITS开源项目文本到语音自然语言处理
vits_chinese项目引入了BERT和VITS技术,通过隐藏的韵律嵌入和自然语言特性,显著提高了文本到语音合成的音质和自然度。此项目不只适于高质量音频生成,也提供模块化蒸馏加速和在线演示,便利学习和开发人员的应用。
dc_tts - 基于深度卷积网络的高效文本到语音转换模型
DC-TTSGithubTensorFlow开源项目文本转语音训练模型语音样本
dc_tts,一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型,使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文,还对不同声音数据进行了深入研究,支持多种语言和数据集,提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型,适用于学术研究和实际应用场景。
anycost-gan - 高效灵活的GAN模型实现实时图像生成与编辑
Anycost GANGithubStyleGAN2交互式编辑图像合成开源项目计算成本
Anycost GAN是一种新型生成对抗网络,可在不同计算资源下生成一致的高质量图像。该模型支持多分辨率和自适应通道训练,实现实时图像编辑。项目提供预训练模型、演示和评估代码,方便研究人员和开发者探索高效GAN技术。
SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果
GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率
本项目展示了使用生成对抗网络(GAN)如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练,支持多种深度学习框架,如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore,未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南,并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员,项目中展示了技术实现的详细结果,还提供了参考文献和讨论资源。
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