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

FontDiffuser - 多尺度内容聚合与风格对比学习的字体生成模型

AAAI2024AI字体生成FontDiffuserGithub一次性生成开源项目扩散模型

FontDiffuser是一个基于多尺度内容聚合和风格对比学习的字体生成模型。它能够生成新颖字符和风格,支持跨语言生成(如中文到韩文)。该模型在处理复杂字符和大幅风格变化方面表现优异,达到了领先水平。FontDiffuser生成的结果可与InstructPix2Pix结合用于进一步装饰。项目开源并提供在线演示。

diffae - 基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑

Diffusion AutoencodersGithub图像处理开源项目深度学习生成模型计算机视觉

diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架，用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型，支持FFHQ、LSUN等数据集，实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本，为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。

ponyDiffusion-V6-XL-Turbo-DPO - 基于Diffusers的高效文本生成图像模型

AI绘图GithubHuggingfacePony DiffusionSafetensorsText-to-Image开源项目模型深度学习模型

Pony Diffusion V6 XL Turbo DPO的Diffusers版本保留了原模型的文本到图像生成能力。该版本采用Diffusers框架，提高了处理效率和兼容性。模型支持Safetensors格式，适用于创建多样化的图像内容。这一开源项目为艺术创作和设计应用提供了有力工具。

GST-Tacotron - PyTorch实现的自动语音合成与风格控制模型

GST-TacotronGithubPyTorch中文支持多说话人数据集开源项目语音合成

GST-Tacotron是一个基于PyTorch的端到端语音合成系统实现，实现无监督风格建模、控制与转移技术。该项目已增加对Blizzard数据集的支持，同时提供了预训练模型，专门针对中文数据集进行训练。支持简单的命令行操作以训练模型和生成.wav格式的语音文件，方便研究人员和开发者在多说话人数据集上进行语音合成实验。

stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉

Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练，能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口，内置内容审核机制，主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入，使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。

spleeter - 音乐源分离工具

DeezerGithubPythonSpleeterTensorflow开源项目音频分离

Spleeter是Deezer开发的音乐源分离库，提供预训练模型，支持多种分离模式。适用于个人和专业音频处理，包括2声部、4声部及5声部模型。通过命令行或作为Python库使用，支持快速安装。此外，Spleeter还可通过Docker使用，兼容多种操作系统，为处理音频文件提供多种高效方案。

NeuralSVB - NeuralSVB 基于深度学习的歌声美化系统

AI歌声美化GithubNeuralSVB开源项目深度学习语音处理音频生成

NeuralSVB是一个开源的歌声美化系统，基于深度学习技术自动优化歌唱质量。该系统通过分析和调整音高、音色和表现力，改善歌声效果。项目提供了训练代码、预训练模型和自建数据集PopBuTFy，为歌声合成技术的研究和开发提供了重要资源。

SOME - 快速精准的歌声转MIDI工具支持自定义模型训练

AI音乐GithubMIDI提取器SOME开源项目歌声转MIDI音乐技术

SOME是一个开源的歌声转MIDI序列工具，专为音乐制作和AI歌声合成设计。它具有处理速度快、资源需求低的特点，支持自定义训练。SOME能生成非整数MIDI值，适用于DiffSinger的方差标注。通过预训练模型，SOME可用于生成MIDI文件或处理DiffSinger数据集。该项目遵循MIT许可证，为相关领域提供了高效的解决方案。

ParallelWaveGAN - 通过Pytorch实现多种高效声码器模型

GithubHiFi-GANMelGANParallelWaveGAN多扬声器模型实时语音合成开源项目

ParallelWaveGAN项目以非官方形式用Pytorch实现了多种声码器模型，如Parallel WaveGAN、MelGAN等，支持实时语音合成并兼容ESPnet-TTS、NVIDIA's Tacotron2等系统。可帮助用户搭建适应多种语言的声音合成器。

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。

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