小型语言模型(SLM)已经出现,成本效益和可持续发展的考虑将加速这一趋势。
Meta的论文地址:https://ai.meta.com/static-resource/image-decoding
不同于传统的迭代采样过程,CoMoSVC实现了一步采样,即能够在单次操作中完成声音的转换,大大加快了处理速度。同时,它在保持高音质转换的同时,优化了推理速度,确保转换后的音频既自然又忠实于目标歌手的风格。
其次是保持一致性,修正手部的同时不会影响图像的整体质量,保持了图像其他部分的一致性。另外,HandRefiner利用合成数据进行训练,这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异,学习不同手的样子,并找到合适的方式来修正手部。
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