HiFi-GAN 音声合成

DM-GAN

AI GitHub リポジトリ

テキストから画像への合成のためのDynamic Memory Generative Adversarial NetworksのPyTorch実装です。このリポジトリは、CVPR2019の論文に基づいた、テキスト説明からの画像生成のためのコード、事前学習済みモデル、および評価スクリプトを提供します。DM-GANは、テキストから画像への合成のためのDynamic Memory Generative Adversarial NetworksのPyTorch実装です。このリポジトリは、CVPR2019の論文に基づいた、テキスト説明からの画像生成のためのコード、事前学習済みモデル、および評価スクリプトを提供します。

StyleGAN-XL

AI GitHub リポジトリ

大規模で多様なデータセットから高解像度画像を生成するためのAIモデルです。StyleGANアーキテクチャを拡張し、画像合成の品質と多様性を向上させます。このプロジェクトでは、トレーニング、サンプル生成、画像反転および編集のためのコードを提供します。StyleGAN-XLは、大規模で多様なデータセットから高解像度画像を生成するためのAIモデルです。StyleGANアーキテクチャを拡張し、画像合成の品質と多様性を向上させます。このプロジェクトでは、トレーニング、サンプル生成、画像反転および編集のためのコードを提供します。

Voicebox

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ユーザーが音声プロジェクトをクローン、音声入力、作成できるオープンソースのAI音声スタジオです。音声合成と操作のためのプラットフォームを提供し、開発者や音響エンジニアに最適です。Voiceboxは、ユーザーが音声プロジェクトをクローン、音声入力、作成できるオープンソースのAI音声スタジオです。音声合成と操作のためのプラットフォームを提供し、開発者や音響エンジニアに最適です。

StyleSwin: Transformer-based GAN

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高解像度画像生成のために設計されたTransformerベースの敵対的生成ネットワーク（GAN）です。Swin Transformerと新しいダブルアテンションメカニズムを活用し、計算効率とモデリング能力のバランスを取り、最大1024x1024の解像度で優れた結果を達成します。StyleSwinは、高解像度画像生成のために設計されたTransformerベースの敵対的生成ネットワーク（GAN）です。Swin Transformerと新しいダブルアテンションメカニズムを活用し、計算効率とモデリング能力のバランスを取り、最大1024x1024の解像度で優れた結果を達成します。

WaveGlow

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NVIDIAによるテキストから音声合成のためのオープンソースのフローベースのニューラルネットワークです。メルスペクトログラムを与えると、自動回帰ステップなしで直接音声オーディオを生成します。単一の尤度ベースのコスト関数で訓練されています。PyTorchコードと事前訓練済みモデルは、音声合成ボコーダーを構築またはベンチマークする研究者やエン…WaveGlowは、NVIDIAによるテキストから音声合成のためのオープンソースのフローベースのニューラルネットワークです。メルスペクトログラムを与えると、自動回帰ステップなしで直接音声オーディオを生成します。単一の尤度ベースのコスト関数で訓練されています。PyTorchコードと事前訓練済みモデルは、音声合成ボコーダーを構築またはベンチマークする研究者やエン…

Audiocraft

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オーディオ生成および処理のためのPyTorchライブラリです。制御可能な音楽生成のためのMusicGenや、テキストからサウンドへのAudioGenなどの最先端モデルを提供します。このライブラリには、オーディオ圧縮器であるEnCodecと、研究用のトレーニングコードも含まれています。Audiocraftは、オーディオ生成および処理のためのPyTorchライブラリです。制御可能な音楽生成のためのMusicGenや、テキストからサウンドへのAudioGenなどの最先端モデルを提供します。このライブラリには、オーディオ圧縮器であるEnCodecと、研究用のトレーニングコードも含まれています。

効率的で非自己回帰的なオーディオ生成のためのAIモデルです。高品質なオーディオを従来の数百分の一の速度で生成し、音声と音響条件の一貫性を維持します。話される内容、話者の声、話者のターンを制御して、自然な対話セグメントを合成できます。SoundStormは、効率的で非自己回帰的なオーディオ生成のためのAIモデルです。高品質なオーディオを従来の数百分の一の速度で生成し、音声と音響条件の一貫性を維持します。話される内容、話者の声、話者のターンを制御して、自然な対話セグメントを合成できます。

説明的なテキストキャプションに基づいてオーディオサンプルを作成する自己回帰型生成AIモデルです。ソースの分離、実世界のノイズの処理、テキストアノテーションの不足といったオーディオ生成における課題に対処します。このモデルは、高忠実度の出力を実現するために、学習済みの離散オーディオ表現上で動作します。AudioGenは、説明的なテキストキャプションに基づいてオーディオサンプルを作成する自己回帰型生成AIモデルです。ソースの分離、実世界のノイズの処理、テキストアノテーションの不足といったオーディオ生成における課題に対処します。このモデルは、高忠実度の出力を実現するために、学習済みの離散オーディオ表現上で動作します。