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

AsyncDiff - 通过异步去噪实现扩散模型并行加速

AsyncDiffGithub加速推理开源项目异步去噪扩散模型模型并行

AsyncDiff是一种创新的扩散模型加速方案，通过将模型分割并在多设备上异步并行处理来提高效率。这种方法巧妙利用了扩散步骤间的相似性，将顺序去噪转变为异步过程，有效打破了组件间的依赖关系。AsyncDiff不仅大幅降低了推理时间，还保持了生成质量。目前已支持Stable Diffusion、ControlNet和AnimateDiff等多种主流扩散模型。

speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术

Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成

该项目开发了一种新型语音重合成方法，采用自监督学习的离散表示技术，分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成，在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外，该技术还可应用于超轻量级语音编解码，以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程，兼容多种数据集和自监督学习方法。

DiffSynth-Studio - 多功能扩散模型引擎支持长视频合成与图像生成

AI绘画DiffSynth StudioGithub图像合成开源项目扩散模型视频生成

DiffSynth Studio是一款开源的扩散模型引擎，整合了ExVideo、Stable Diffusion 3和Kolors等多种AI模型。该引擎支持长视频合成、高分辨率图像生成、卡通渲染和视频风格化等功能。项目持续更新，重点探索扩散模型在视频合成领域的应用潜力。

CoMoSpeech - 一步实现高质量语音和歌声合成的一致性模型

CoMoSpeechGithub一步采样一致性模型开源项目快速推理语音合成

CoMoSpeech是一种创新的语音合成方法，通过单步扩散采样实现高质量语音生成。该模型从扩散教师模型中提炼一致性模型，在保持音频质量的同时显著提高推理速度。在文本转语音和歌声合成任务中，CoMoSpeech展现出优异性能，推理速度超过实时150倍，大幅提升了基于扩散采样的语音合成的实用性。

DiffSHEG - 基于扩散模型的实时语音驱动3D表情和手势生成技术

3D表情和手势DiffSHEGGithub实时生成开源项目扩散模型语音驱动生成

DiffSHEG是一种基于扩散模型的实时语音驱动3D表情和手势生成技术。该方法能够生成与语音同步的全息3D表情和手势，适用于不同长度的语音输入。DiffSHEG为虚拟人物动画和人机交互领域提供了新的解决方案，有助于创建更具表现力的虚拟角色。

modular-diffusion - 灵活可扩展的PyTorch扩散模型框架

GithubModular DiffusionPyTorch开源项目扩散模型机器学习模块化设计

Modular Diffusion是一个基于PyTorch的模块化扩散模型框架，为设计和训练自定义扩散模型提供了简洁的API。该框架支持多种噪声类型、调度类型、去噪网络和损失函数，并提供了预构建模块库。Modular Diffusion适用于图像生成和非自回归文本合成等多种应用场景，适合AI研究人员和爱好者使用。其模块化设计简化了新型扩散模型的创建和实验过程。

riffusion-model-v1 - 基于稳定扩散的实时音乐生成模型

GithubHuggingfaceRiffusion人工智能开源项目机器学习模型音乐生成音频处理

Riffusion是一个基于稳定扩散技术的文本到音频模型，能够生成音频频谱图并转换为实时音乐。该模型通过微调Stable Diffusion v1.5实现，可根据文本提示生成和修改频谱图像。Riffusion主要应用于音乐创作、教育工具和生成模型研究。项目提供开源代码、模型文件和Web应用程序，使用户能够直接体验实时音乐生成。该开源项目包含完整的模型文件、推理代码和种子图像库，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。

denoising-diffusion-pytorch - 生成模型新方法：Pytorch中的Denoising Diffusion

Denoising Diffusion Probabilistic ModelGithubLangevin采样Pytorch开源项目扩散模型生成建模

Denoising Diffusion Probabilistic Model在Pytorch中的实现，通过去噪得分匹配估计数据分布梯度，并使用Langevin采样生成样本。这种方法可能成为GANs的有力竞争者。项目支持多GPU训练，提供详细的安装和使用指南，是研究人员和开发者的高效工具，支持1D序列数据和图像数据的生成和训练。

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。

deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术

DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型

DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台，支持多语种和多数据集，包括英语、日语和韩语，适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南，旨在简化用户的使用过程，并能灵活定制个性化的语音合成应用。

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