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Diff-HierVC

分层扩散模型实现高质量零样本语音转换

语音转换Diff-HierVC扩散模型音高生成零样本说话人适应Github开源项目

Diff-HierVC是一种分层语音转换系统，采用DiffPitch和DiffVoice两个扩散模型。DiffPitch生成目标音高，DiffVoice转换语音风格。系统还使用源滤波器编码器和掩蔽先验技术，提高语音风格迁移和说话人适应能力。在零样本语音转换中，Diff-HierVC实现0.83%字错率和3.29%等错率，展现出色的音高生成和语音风格迁移性能。

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介绍相关项目
zero123-xl-diffusers - 基于单张图像的零样本3D对象生成模型
GithubHuggingfaceZero-1-to-3偏见安全模块开源项目模型生成模型研究用途
zero123-xl-diffusers是一个开源的3D对象生成模型，通过零样本学习技术将单张图像转换为3D对象。模型基于Stable Diffusion架构，使用Objaverse数据集训练，主要应用于研究、教育和艺术创作领域。模型集成了安全检查功能，可有效过滤不当内容。目前在文字渲染和人脸生成方面仍有待改进，但为3D内容创作提供了新的技术方案。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型，支持多种语言处理任务，如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练，利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译，是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项，用户可根据需求选择合适的模型。
OpenVoice - 全面掌握多语种声音克隆技术：OpenVoice提供高精度与灵活性
GithubOpenVoice商业使用多语言支持开源项目热门语音克隆音频质量
OpenVoice是一款革命性的语音克隆工具，提供准确的音色复制和灵活的声音风格控制，支持多种语言和口音。V2版本进一步强化了音质，并增设了多种母语级支持，包括英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语，并从2024年4月起免费提供商业使用。OpenVoice已广泛应用于即时语音克隆功能，并在全球范围内持续扩展用户群体。
HunyuanDiT - 实现多分辨率扩散和细粒度中英文理解
GithubHunyuanDiT中英双语多轮对话开源开源项目文本生成图像
HunyuanDiT是一个多分辨率扩散变换器模型，具有细粒度的中英文理解能力。该模型采用优化的变换器结构、文本编码器和位置编码，通过迭代数据流程提升性能。HunyuanDiT支持多轮多模态对话，可根据上下文生成和优化图像。经专业评估，该模型在中文到图像生成方面达到开源模型的先进水平。
NATSpeech - 非自回归文本转语音 （NAR-TTS） 框架
DiffSpeechGithubNATSpeechPortaSpeechPyTorchText-to-Speech开源项目
NATSpeech框架是一款高效的非自回归文本至语音转换系统，特点为便捷的操作、可扩展性强，并采用精准的数据处理技术。框架包括PortaSpeech与DiffSinger两种高质量语音合成技术，适用于高端研究与商业应用，配备详尽的技术文档及安装指导。
distil-large-v2 - 高效精简的Whisper语音识别模型
Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型模型压缩自动语音识别语音识别
distil-large-v2是Whisper语音识别模型的蒸馏版本,推理速度提高6倍,模型体积减少49%,性能接近原始模型。采用编码器-解码器架构,通过精简解码器层数实现加速。支持英语短音频和长音频转录,可作为Whisper辅助模型进行推测解码。基于多个开源数据集训练,适用广泛语音识别场景。
GPT-SoVITS - 少样本声音克隆模型
GPT-SoVITS-WebUIGithubWebUI工具开源项目文本转语音模型训练热门跨语言支持
GPT-SoVITS-WebUI是一款功能强大的在线语音转换和文本转语音工具，支持跨语言转换与实时语音合成。项目集成了自动训练集分段、中文语音识别和文本标记等工具，能够帮助初学者轻松创建训练数据集和GPT/SoVITS模型。GPT-SoVITS支持零样本和少样本文本转语音，是音频处理领域的创新应用。
Sudachi_diffusers - 改进文本到图像生成的稳定扩散模型
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers图像生成开源项目文本生成图像模型
Sudachi_diffusers是一种强调稳定扩散的模型，适用于文本到图像的转换，为用户提供高质量的生成效果。
q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法
GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化
Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度，同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成，还可用于文本引导的图像生成，首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。
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