个性化扩散模型微调方法DiffuseKronA:个性化扩散模型微调方法,大幅减少参数、合成高质量图像
针对文本到图像生成模型领域中的个性化主题驱动模型,出现了一些令人印象深刻的进展,如DreamBooth和BLIP-Diffusion。这些模型普遍存在着对微调的需求较高和参数规模庞大的限制。综合对比实验结果,DiffuseKronA在视觉质量、文本对齐性、可解释性、参数效率和模型稳定性等方面均优于LoRA-DreamBooth,为T2I生成模型的领域带来了重大进展。
MyShell AI开发高质量语音合成工具MeloTTS 支持中英混合发音
MeloTTS是由MyShellAI开发的一个高质量的多语言文本到语音库。这个库支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言,使其在全球范围内具有广泛的应用价值。它遵循MIT许可证,适用于商业和非商业用途。
微软研究人员推新AI方法,用合成数据改进高质量文本嵌入
微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法,用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤,就取得了令人瞩目的成果。该研究的训练过程极大地减少了对中间预训练的需求,相较于当前的多阶段系统,更加简洁高效。
再见设计师!COLE AI系统利用多模型联合生成高质量设计
微软亚洲研究院和北京大学的研究人员联手开发了一款名为COLE的AI系统,旨在通过多个AI模型的联合工作,为用户提供可编辑的图形设计。COLE的名字来源于亨利·科尔,他被认为是1843年第一张图形化圣诞卡的创作者。尽管目前COLE尚未公开提供,但研究人员表示他们的Github项目网页上将很快发布演示版本,使更多人能够了解和体验这一引人注目的图形设计生成框架。
Google的E3 TTS 通过扩散模型提供高质量音频合成方法
Google的研究团队提出了一种名为E3TTS的简便端到端扩散式文本到语音模型。该模型通过扩散模型保留时间结构,能够直接接受纯文本输入并生成音频波形。它简化了端到端TTS系统的设计,经过实验证明具有出色的性能。