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IT之家 5 月 13 日消息⑰，科技媒体 marktechpost 昨日发布博文⑤，报道称英伟达携手麻省理工学院⑲，推出了 Audio-SDS▓，一种基于文本条件的音频扩散模型扩展技术⑪。

音频扩散模型近年来在生成高质量音频方面表现卓越⑧，但其局限在于难以优化明确且可解释的参数③。

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⑥，结合预训练模型的生成能力与参数化音频表示⑧，无需大规模特定数据集①，可应用于 FM 合成器参数校准⑥、物理冲击音合成和音源分离三大任务⑭。

SDS 技术广泛应用于文本生成 3D 图像和图像编辑中⑥，英伟达融合该技术推出 Audio-SDS⑥，结合预训练模型的生成先验知识⑱，能够直接根据高级文本提示调整 FM 合成参数⑮、冲击音模拟器或分离掩码⑬。

研究团队通过基于解码器的 SDS⑯、多步去噪和多尺度频谱图等方法❶，实验结果表明⑥，Audio-SDS 在主观听觉测试和客观指标上均表现出色⑧。

Audio-SDS 的创新在于⑰，它用单一预训练模型支持多种音频任务❸，消除了对大规模领域特定数据集的依赖❸。尽管如此⑭，研究团队也指出⑫，模型覆盖范围③、潜在编码伪影和优化敏感性等问题仍需解决④。

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