DiffSinger

通过浅层扩散机制进行歌唱语音合成

DiffSinger PyTorch 声音合成 DiffSpeech LJSpeech Github 开源项目

DiffSinger项目通过PyTorch实现高效的浅层扩散机制声音合成。该项目支持多样的模型训练配置，涵盖基础、辅助解码器及浅层版本，并提供实时控制音调、音量和语速的功能，以适应不同的声音合成需求。适用于LJSpeech等数据集，适合从事音频合成研究与开发的专业人士。

文档

tango-full - 基于扩散模型的高质量文本到音频生成工具

GithubHuggingfaceTANGO开源项目文本转音频模型深度学习生成式人工智能语音合成

TANGO是一个开源的文本到音频生成工具，基于潜在扩散模型实现。它可根据文本提示生成包括人声、动物声、自然声和人工音效在内的多种逼真音频。TANGO采用Flan-T5作为文本编码器，结合UNet架构的扩散模型进行音频生成，在客观和主观评估中均优于现有技术。该项目提供了完整的模型代码、训练流程和预训练权重，为音频生成研究提供了有力支持。

AnimateDiff - 为文本到图像模型赋予动画生成能力的即插即用模块

AnimateDiffGithub开源项目文本生成动画社区模型稳定扩散运动模块

AnimateDiff是一个即插即用模块，可将文本到图像模型转变为动画生成器，无需额外训练。通过学习可迁移的运动先验，它适用于Stable Diffusion系列的多种变体。该项目支持使用社区模型生成动画、MotionLoRA控制以及SparseCtrl RGB和草图控制等功能。AnimateDiff增强了文本到视频模型的控制能力，能生成高质量动画。

tree-diffusion - 基于扩散模型的语法树生成框架

GithubPython依赖Tree Diffusion开源项目模型权重训练评估

Tree Diffusion 是一个开源的深度学习框架，专注于高效生成语法树。该框架结合了扩散模型和变异策略，能在复杂语法约束下快速生成有效的树结构。项目提供完整代码库、预训练模型和使用指南，支持多种编程语言和自定义语法。Tree Diffusion 在程序合成、代码生成和自然语言处理等领域具有广泛应用前景，为研究人员和开发者提供了强大的工具。

HunyuanDiT-v1.2-Diffusers - 基于多分辨率扩散技术的中文图像生成模型

GithubHuggingfaceHunyuanDiT中文理解人工智能图像生成多分辨率开源项目模型

HunyuanDiT-v1.2-Diffusers是一个开源的文本到图像生成模型，基于多分辨率Diffusion Transformer架构实现中英文文本理解。模型在文本-图像一致性、AI伪影控制、主体清晰度和美学评分等维度进行了测试评估，支持长文本输入和中国文化元素理解，可用于多样化的图像生成场景。

DeepSpeech - 开源的深度学习语音识别引擎

GithubProject DeepSpeechTensorFlow开源开源项目机器学习语音识别

DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎，基于百度的Deep Speech研究，并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取，支持和贡献指南请参阅相应文件。

UDiffText - 基于字符级扩散模型的高质量图像文本合成框架

GithubUDiffText图像生成字符级编码开源项目扩散模型文本合成

UDiffText是一个基于字符级扩散模型的文本合成框架，能在任意图像中生成高质量文本。该框架适用于合成和真实图像，可进行场景文本编辑、任意文本生成和精确的文本到图像生成。项目包含完整的训练和评估流程，支持LAION-OCR、ICDAR13等多个数据集。UDiffText为文本合成和图像处理领域提供了新的解决方案。

soundstorm-pytorch - 基于PyTorch的高效并行音频生成模型

GithubPytorchSoundStorm人工智能开源项目深度学习音频生成

SoundStorm是Google DeepMind开发的高效并行音频生成模型，本项目提供其PyTorch实现。该模型将MaskGiT技术应用于Soundstream的残差向量量化编码，采用Conformer架构。项目包含完整的训练和生成代码，支持原始音频处理和文本到语音转换。此实现整合了多个相关模型，旨在促进前沿语音合成技术的应用与研究。

dasp-pytorch - 基于PyTorch的可微分音频信号处理器库

GithubPyTorch信号处理开源项目深度学习神经网络音频处理

dasp-pytorch是一个基于PyTorch的可微分音频信号处理库。它实现了混响、失真、动态范围处理、均衡和立体声处理等功能，可用于虚拟模拟建模、参数估计、自动DSP和风格迁移。该库支持CPU和GPU批处理，有助于加速训练和优化性能。作为开源项目，dasp-pytorch在Apache 2.0许可下可免费用于学术和商业目的。

DiffMorpher - 扩散模型驱动的高质量图像变形技术

DiffMorpherGithub图像变形开源项目扩散模型深度学习计算机视觉

DiffMorpher是一项基于扩散模型的图像变形技术。该项目结合AdaIN和重新调度采样方法，实现高质量、连续的图像变形。DiffMorpher不仅适用于人脸，还能处理各种一般物体的变形，拓展了图像编辑的应用范围。项目同时推出MorphBench，作为评估一般物体图像变形效果的首个基准数据集。

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