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IT之家 5 月 13 日消息⑨，科技媒体 marktechpost 昨日发布博文⑭，报道称英伟达携手麻省理工学院⑯，推出了 Audio-SDS⑪，一种基于文本条件的音频扩散模型扩展技术⑦。

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

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⑦，结合预训练模型的生成能力与参数化音频表示⑬，无需大规模特定数据集⑪，可应用于 FM 合成器参数校准⑪、物理冲击音合成和音源分离三大任务⑱。

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-SDS⑨，结合预训练模型的生成先验知识⑦，能够直接根据高级文本提示调整 FM 合成参数⑥、冲击音模拟器或分离掩码⑩。

研究团队通过基于解码器的 SDS⑱、多步去噪和多尺度频谱图等方法⑦，实验结果表明⑱，Audio-SDS 在主观听觉测试和客观指标上均表现出色⑭。

Audio-SDS 的创新在于⑳，它用单一预训练模型支持多种音频任务⑯，消除了对大规模领域特定数据集的依赖❶。尽管如此⑰，研究团队也指出③，模型覆盖范围⑮、潜在编码伪影和优化敏感性等问题仍需解决⑤。

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