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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⑨，报道称英伟达携手麻省理工学院⑬，推出了 Audio-SDS⑦，一种基于文本条件的音频扩散模型扩展技术②。

音频扩散模型近年来在生成高质量音频方面表现卓越⑬，但其局限在于难以优化明确且可解释的参数⑨。

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❶，无需大规模特定数据集⑲，可应用于 FM 合成器参数校准⑯、物理冲击音合成和音源分离三大任务①。

SDS 技术广泛应用于文本生成 3D 图像和图像编辑中❷，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⑫，能够直接根据高级文本提示调整 FM 合成参数⑭、冲击音模拟器或分离掩码⑳。

研究团队通过基于解码器的 SDS②、多步去噪和多尺度频谱图等方法①，实验结果表明⑳，Audio-SDS 在主观听觉测试和客观指标上均表现出色⑥。

Audio-SDS 的创新在于⑨，它用单一预训练模型支持多种音频任务⑥，消除了对大规模领域特定数据集的依赖⑥。尽管如此⑭，研究团队也指出⑭，模型覆盖范围⑧、潜在编码伪影和优化敏感性等问题仍需解决④。

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