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diffusion-GAN
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新的扩散GAN模型生成具有情感的符号音乐
研究人员开发了一种新颖的、集成了生成对抗网络（GAN）的扩散模型，以应对生成离散数据的符号音乐所面临的挑战。该新模型将符号音乐表示为类似图像的钢琴卷帘，并使用变分自编码器获取潜在表示，从而实现高效训练。所提出的扩散GAN模型显著减少了采样时间，仅需15次去噪步骤，而符号音乐生成通常需要数百甚至数千次，并允许控制生成音乐的情感。
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MeanVoiceFlow2 将零样本语音转换推理速度提升 9 倍
研究人员开发了 MeanVoiceFlow2，这是一种一步零样本语音转换的进步，可显著提高推理速度。这个新框架将基于流的转换模块与更高效的内容编码器联合优化，解决了 MeanVoiceFlow 等先前模型中的一个关键瓶颈。通过转换蒸馏和扩散 GAN 训练等技术，MeanVoiceFlow2 在保持说话人相似性的同时，实现了更高的感知质量，并且比其前身快约九倍。