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IT之家 5 月 13 日消息⑳，科技媒体 marktechpost 昨日发布博文❸，报道称英伟达携手麻省理工学院⑭，推出了 Audio-SDS④，一种基于文本条件的音频扩散模型扩展技术③。

音频扩散模型近年来在生成高质量音频方面表现卓越⑮，但其局限在于难以优化明确且可解释的参数⑳。

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④，结合预训练模型的生成能力与参数化音频表示⑳，无需大规模特定数据集⑬，可应用于 FM 合成器参数校准⑲、物理冲击音合成和音源分离三大任务⑰。

SDS 技术广泛应用于文本生成 3D 图像和图像编辑中⑰，英伟达融合该技术推出 Audio-SDS▓，结合预训练模型的生成先验知识⑫，能够直接根据高级文本提示调整 FM 合成参数⑫、冲击音模拟器或分离掩码⑬。

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❸，实验结果表明⑤，Audio-SDS 在主观听觉测试和客观指标上均表现出色⑦。

Audio-SDS 的创新在于❷，它用单一预训练模型支持多种音频任务⑬，消除了对大规模领域特定数据集的依赖⑮。尽管如此⑪，研究团队也指出①，模型覆盖范围❸、潜在编码伪影和优化敏感性等问题仍需解决⑲。

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