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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⑨，报道称英伟达携手麻省理工学院③，推出了 Audio-SDS⑪，一种基于文本条件的音频扩散模型扩展技术⑨。

音频扩散模型近年来在生成高质量音频方面表现卓越③，但其局限在于难以优化明确且可解释的参数⑮。

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⑧，结合预训练模型的生成能力与参数化音频表示⑦，无需大规模特定数据集⑰，可应用于 FM 合成器参数校准⑳、物理冲击音合成和音源分离三大任务⑫。

SDS 技术广泛应用于文本生成 3D 图像和图像编辑中⑮，英伟达融合该技术推出 Audio-SDS⑧，结合预训练模型的生成先验知识⑲，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❶。

研究团队通过基于解码器的 SDS⑮、多步去噪和多尺度频谱图等方法⑬，实验结果表明⑮，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⑧，它用单一预训练模型支持多种音频任务⑫，消除了对大规模领域特定数据集的依赖⑬。尽管如此❷，研究团队也指出⑳，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⑫。

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