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【AI论文与新生技术】Zero-shot:精细增益零样本视频采样
将时间维度纳入用于视频生成的预训练图像扩散模型中是一种流行的方法。然而,这种方法计算量要求较高,并且需要大规模视频数据集。更重要的是,图像和视频数据集之间的异构性通常会导致图像专业知识的灾难性遗忘。最近从图像扩散模型中直接提取视频片段的尝试在一定程度上缓解了这些问题。 然而,这些方法只能生成具有简单运动的简短视频片段,无法捕获细粒度运动或非网格变形。在本文中,我们提出了一种新颖的零样本视频采样算法…- 926
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【AI论文与新生技术】CosyVoice:基于监督语义标记的可扩展多语言零样本文本转语音合成器
近年来,基于大语言模型(LLM)的文本转语音(TTS)因其高自然度和零样本能力而成为主流。在此范例中,语音信号被离散化为令牌序列,这些序列由 LLM 以文本作为提示进行建模,并由基于令牌的声码器重构为波形。显然,语音标记在基于 LLM 的 TTS 模型中发挥着至关重要的作用。 当前的语音标记是以无监督的方式学习的,缺乏明确的语义信息和与文本的对齐。在本文中,我们建议用有监督的语义标记来表示语音,这…- 1.1k
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AI工具MimicBrush“模仿笔刷”:通过参考模仿进行零样本图像编辑
考虑到用户的多样化需求,图像编辑是一项实用但具有挑战性的任务,其中最难的部分之一是精确描述编辑后的图像应该是什么样子。在这项工作中,我们提出了一种新的编辑形式,称为模仿编辑,以帮助用户更方便地发挥创造力。具体来说,为了编辑感兴趣的图像区域,用户可以自由地直接从一些野外参考(例如,网上遇到的一些相关图片)中汲取灵感,而不必处理参考和源之间的配合。这种设计要求系统自动找出参考文献的预期内容来执行编辑。…- 1.6k
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FlashSpeech:高效的大规模零样本语音合成系统
语言模型和扩散模型极大地推进了大规模零样本语音合成的最新进展。然而,这两种方法的生成过程都很慢并且计算量大。使用较低的计算预算实现高效的语音合成以达到与以前的工作相当的质量仍然是一个重大挑战。 音频样本:https://flashspeech.github.io/ AI工具专区: https://heehel.com/category/ai-soft AIGC专区: https://heehel.…- 297
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