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IT之家 5 月 13 日消息⑲，科技媒体 marktechpost 昨日发布博文⑪，报道称英伟达携手麻省理工学院②，推出了 Audio-SDS⑱，一种基于文本条件的音频扩散模型扩展技术⑤。

音频扩散模型近年来在生成高质量音频方面表现卓越⑩，但其局限在于难以优化明确且可解释的参数⑩。

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❸，结合预训练模型的生成能力与参数化音频表示①，无需大规模特定数据集⑯，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⑯。

SDS 技术广泛应用于文本生成 3D 图像和图像编辑中⑬，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❸，能够直接根据高级文本提示调整 FM 合成参数❶、冲击音模拟器或分离掩码②。

研究团队通过基于解码器的 SDS⑤、多步去噪和多尺度频谱图等方法⑩，实验结果表明⑰，Audio-SDS 在主观听觉测试和客观指标上均表现出色⑩。

Audio-SDS 的创新在于⑧，它用单一预训练模型支持多种音频任务⑮，消除了对大规模领域特定数据集的依赖⑲。尽管如此⑨，研究团队也指出❶，模型覆盖范围⑱、潜在编码伪影和优化敏感性等问题仍需解决④。

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