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天天电玩城手游版

徐从梦 2025-05-14 游戏 4040 人已围观

IT之家 5 月 13 日消息⑤,科技媒体 marktechpost 昨日发布博文⑱,报道称英伟达携手麻省理工学院⑧,推出了 Audio-SDS⑱,一种基于文本条件的音频扩散模型扩展技术⑭。

音频扩散模型近年来在生成高质量音频方面表现卓越⑦,但其局限在于难以优化明确且可解释的参数①。

英伟达和 MIT 的科研团队首次将 Score Distillation Sampling方法应用于音频领域⑮,结合预训练模型的生成能力与参数化音频表示❸,无需大规模特定数据集⑯,可应用于 FM 合成器参数校准⑧、物理冲击音合成和音源分离三大任务⑳。

SDS 技术广泛应用于文本生成 3D 图像和图像编辑中⑫,英伟达融合该技术推出 Audio-SDS⑩,结合预训练模型的生成先验知识⑨,能够直接根据高级文本提示调整 FM 合成参数⑬、冲击音模拟器或分离掩码②。

研究团队通过基于解码器的 SDS②、多步去噪和多尺度频谱图等方法⑦,实验结果表明⑬,Audio-SDS 在主观听觉测试和客观指标上均表现出色⑫。

Audio-SDS 的创新在于⑫,它用单一预训练模型支持多种音频任务❶,消除了对大规模领域特定数据集的依赖⑭。尽管如此②,研究团队也指出④,模型覆盖范围▓、潜在编码伪影和优化敏感性等问题仍需解决⑲。

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