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IT之家 5 月 13 日消息⑩，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⑤，推出了 Audio-SDS⑦，一种基于文本条件的音频扩散模型扩展技术①。

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②。

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⑫，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⑫、物理冲击音合成和音源分离三大任务⑮。

SDS 技术广泛应用于文本生成 3D 图像和图像编辑中⑦，英伟达融合该技术推出 Audio-SDS⑲，结合预训练模型的生成先验知识③，能够直接根据高级文本提示调整 FM 合成参数⑱、冲击音模拟器或分离掩码⑯。

研究团队通过基于解码器的 SDS⑧、多步去噪和多尺度频谱图等方法③，实验结果表明❶，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⑭，它用单一预训练模型支持多种音频任务⑪，消除了对大规模领域特定数据集的依赖⑨。尽管如此❶，研究团队也指出⑪，模型覆盖范围⑬、潜在编码伪影和优化敏感性等问题仍需解决⑪。

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