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

LayerDiffuse - 基于潜在透明度的图层扩散技术突破图像处理新境界

AI绘图GithubLayerDiffuse图像处理开源项目潜在透明度透明图层扩散

LayerDiffuse是一个开源图像处理项目，专注于利用潜在透明度实现透明图层扩散。目前支持Stable Diffusion WebUI和Diffusers CLI平台，未来将扩展到Gradio、Colab和Huggingface Space。项目计划发布数据集和训练代码，为图像处理领域提供新的技术方案。通过创新的图层处理工具，LayerDiffuse开启了图像创作的无限可能。

WaveRNN - 高效神经音频合成技术

GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成

WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术，并包含Tacotron训练支持，提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放，并附有详细使用指南与多样化的自定义功能，以便进行高质量的文本到语音转换。

Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS

GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器

该项目采用非自回归Transformer技术，集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术，如Fastformer和Long-Short Transformer，力求在文本到语音转换领域取得领先成果。

stable-diffusion-v1-5 - 先进的AI文本到图像生成模型

GithubHuggingfacediffusers人工智能开源项目机器学习模型模型卡环境影响

Stable Diffusion v1.5是一款基于扩散技术的文本到图像生成模型。该模型能够根据文本描述生成高质量、多样化的图像，适用于艺术创作、设计辅助等多个领域。通过简单的文本提示词，用户可以控制图像生成过程。Stable Diffusion v1.5在图像质量和多样性方面较前代有显著提升，为AI图像生成领域提供了有力支持。

tango - 利用扩散模型和大语言模型实现先进的文本到音频生成

GithubTango人工智能开源项目文本转音频生成潜在扩散模型音频生成

Tango是一个创新的文本到音频生成模型,结合了潜在扩散模型和大语言模型技术。该模型使用冻结的Flan-T5作为文本编码器,训练UNet扩散模型生成音频。尽管训练数据集较小,Tango的性能仍可媲美最先进模型。Tango 2版本通过在Audio-alpaca数据集上的DPO对齐训练进一步提升了生成质量。项目开源了模型代码和预训练权重,为音频生成研究提供了有价值的资源。

Awesome-Diffusion-Models - 扩散模型资源与研究的全面综述

Diffusion ModelsGithub图像生成开源项目数据生成机器学习自然语言处理

提供全面的扩散模型资源与研究论文，包括入门帖子、视频、讲座和教程笔记本。涵盖图像生成、分类、分割、音频处理和自然语言处理等应用领域，适用于机器学习和深度学习研究者。访问本页，获取更多详细信息与最新进展，提升对扩散模型的理解与应用。

StoryDiffusion - 实现长序列图像和视频的一致性生成

AI生成GithubStoryDiffusion一致性自注意力开源项目长序列图像生成长视频生成

StoryDiffusion是一个专注于长序列图像和视频生成的AI项目。该项目采用一致性自注意力机制，实现角色连贯的图像生成，并通过运动预测器在压缩图像语义空间中预测条件图像间的运动。StoryDiffusion不仅能生成连贯的漫画，还可创作长时间、高质量的视频，为故事创作和视觉内容生成提供了新的技术方案。

vocal-remover - 使用深度学习的开源伴奏提取工具

GithubPyTorchvocal-remover开源项目模型训练深度学习音源分离

这款基于深度学习的开源工具可以从歌曲中提取伴奏。用户能够下载最新版本并安装相关的要求包，通过简单命令将音轨分离为伴奏和人声轨道。支持在CPU和GPU上运行，并提供诸如Test-Time-Augmentation和后处理等高级选项以提升分离质量。项目同样允许用户使用自己的数据集训练模型，非常适用于需要高质量音频源分离的应用。

dreamtalk - 音频驱动的表情丰富说话头像生成系统

AI表情生成DreamTalkGithub开源项目扩散模型生成说话人头像音频驱动

DreamTalk是一个创新的音频驱动说话头像生成系统，采用扩散概率模型技术。该系统能生成高质量、表情丰富的说话头像视频，适应多种说话风格。DreamTalk在处理歌曲、多语言语音、噪声音频和非常规肖像等多样化输入时表现优异。通过结合扩散概率模型，DreamTalk实现了准确的唇形同步和生动的面部表情，为不同说话风格提供了灵活支持。

deep-speaker - 深度学习语者嵌入系统，适用语者识别与验证

Deep SpeakerGithubKerasTensorflow开源项目神经网络说话人嵌入

本系统利用神经网络将语音映射到超球面，通过余弦相似度计算语音相似度，实现语者识别、验证与聚类。基于TensorFlow和Keras实现，支持多版本，提供可训练和预训练模型。适用于需大规模数据处理和高性能计算的用户，并提供详细的训练与测试指南。

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