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FastDiff

高效生成高保真语音的快速条件扩散模型

FastDiff项目实现了一种高效生成高保真语音的条件扩散模型。该项目在GitHub上提供了开源实现和预训练模型,支持包括LJSpeech、LibriTTS和VCTK在内的多种数据集。适用于语音合成和神经语音编解码等任务,并支持多GPU并行训练。项目还提供了详细的推理和训练指南,以及预处理工具和训练配置示例。FastDiff代码参考了NATSpeech和Tacotron2等项目,广泛适用于研究和实际应用。

easydiffusion - AI图像生成工具
AI图像生成Easy DiffusionGithubStable Diffusion开源项目技术支持热门用户体验
Easy Diffusion 3.0提供一键安装,无需技术知识和预装软件,快速入门AI图像创作。全面支持Stable Diffusion模型,新增多种功能如ControlNet、多LoRA文件支持、嵌入式等,适用于Windows、Linux和Mac系统。适合新手和需求高级功能的用户,配备强大的社区支援。
FCH-TTS - 并行语音合成模型
GithubParallelTTS合成样例声码器开源项目语音合成预训练模型
FCH-TTS采用先进的并行语音合成技术,快速生成高质量语音。支持多语种及多种声音风格,满足多样化应用需求。项目持续迭代,引入诸如SoftDTW损失函数等新功能和优化,同时集成顶尖的声码器技术。FCH-TTS不仅提供预训练模型和丰富的合成示例,还允许用户自定义训练和合成,适用于教育、娱乐及商业多个领域。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像生成模型,实现高质量图像创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目文本到图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型,通过595k步fine-tuning优化,能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域,但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途,不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。
Score-Entropy-Discrete-Diffusion - 基于数据分布比率估计的离散扩散模型
GithubPyTorch实现开源项目离散扩散模型训练代码采样策略预训练模型
Score-Entropy-Discrete-Diffusion 是一个基于 PyTorch 实现的离散扩散模型项目。它通过估计数据分布比率来生成文本,包含噪声调度、前向扩散过程、采样策略和模型架构等模块。该项目支持使用预训练模型,提供条件和非条件文本生成功能,并为离散数据生成研究提供了新思路。项目结构模块化,便于进一步研究和应用开发。
DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成
DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉
DEADiff是一种风格化扩散模型,通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术,实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景,同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成,并在CVPR 2024上发表。
stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道,实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像,主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目,stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
VITS-fast-fine-tuning - 个性化多语言语音合成与转换工具
GithubVITS声音转换多语言开源项目文本转语音语音克隆
VITS-fast-fine-tuning是一个开源的语音合成项目,旨在快速实现个性化的多语言文本转语音和声音转换功能。该工具支持中英日三语合成,允许用户添加自定义声音,并实现角色间的声音转换。项目提供本地训练和Google Colab两种方式,适应不同用户需求。此外,它能从多种音频源(如短音频、长音频、视频和B站链接)克隆声音,为用户提供灵活的声音定制选项。VITS-fast-fine-tuning的微调过程通常只需1小时左右,大大提高了个性化语音模型的开发效率。
Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法
CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间
Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术,通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势,实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差,以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束,Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。
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。
normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成
3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习
Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型,采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成,提供预训练权重、推理和训练代码,以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径,可应用于艺术设计等多个领域。
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