还在对着音乐软件 抠脚 编曲? OUT 啦! 音乐创作领域迎来 核爆级 突破! 全球首个基于扩散模型的端到端音乐模型 DiffRhythm 横空出世, 直接把音乐创作的门槛 夷为平地! 你只需要 动动嘴皮子, 输入歌词和风格,10秒钟后, 一首包含
音乐创作领域投下核弹!DiffRhythm 炸裂问世:10 秒 AI 神曲,人声伴奏一键搞定!

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Play AI 日前开源推出了一款全新语音编辑模型——PlayDiffusion,这是一种基于扩散模型的创新性工具,专为语音局部修改而设计。不同于传统的文本转语音系统需对整段音频重生成,PlayDiffusion 支持直接对语音中的某一部分进行替换、删除或调整,而其他未修改部分将保持完全一致。这种方式不仅极大提高了效率,也让音频编辑进入“所听即所得”的新阶段。用户只需提供目标文本(例如将音频中的“Neo”改为“Morpheus”),模型便可精准识别需替换位置,并智能调整节奏、语调以及说话人的
在最近的科技进展中,英伟达与麻省理工学院(MIT)和香港大学联合推出了名为 Fast-dLLM 的新框架,显著提升了扩散模型(Diffusion-based LLMs)的推理速度,最高可达27.6倍。这一创新的成果为语言模型的应用开辟了新天地。扩散模型被视为自回归模型的有力竞争者,采用了双向注意力机制,使其在理论上能够实现多词元同步生成,从而加快解码速度。然而,实际应用中,扩散模型在推理速度上却常常无法与自回归模型相媲美,因为每一次生成都需要重复计算所有注意力状态,这使得计算成本居高
近日,科技巨头英伟达联合麻省理工学院(MIT)与香港大学,发布了名为 Fast-dLLM 的新框架。这一创新的框架旨在显著提高扩散模型(Diffusion-based LLMs)的推理速度,最高可达27.6倍,为人工智能的应用提供了更为强大的技术支持。 扩散模型的挑战与机遇扩散模型被视为传统自回归模型(Autoregressive Models)的有力竞争者。它采用双向注意力机制(Bidirectional Attention Mechanisms),理论上能够通过同步生成多个词元(Multi-token Generation)来加速解码过程。然而,在实际应用中,扩散模型的推理速度常常不及
一款名为3DV-TON(Textured3D-Guided Consistent Video Try-on via Diffusion Models)的创新技术正式亮相,通过扩散模型实现纹理3D引导的视频试穿体验。据AIbase了解,3DV-TON利用先进的3D几何与纹理建模,结合视频扩散模型,确保服装在动态视频中的一致性与真实感,为电商、时尚和虚拟现实领域带来突破性应用。相关细节已通过学术平台与社交媒体公开。核心功能:3D纹理引导与视频一致性3DV-TON通过整合3D建模与视频生成技术,解决了传统虚拟试穿中动态不一致与纹理失真的难题。AIbase梳理了其主要亮点:
Ostris团队发布Flex.2-preview,一款基于8亿参数的文本到图像扩散模型,专为集成到ComfyUI工作流设计。据AIbase了解,该模型在基于线条、姿态和深度的控制生成能力上表现出色,支持通用控制与图像修补功能,延续了从Flux.1Schnell到OpenFlux.1、Flex.1-alpha的微调进化路径。Flex.2-preview已在Hugging Face开源,凭借Apache2.0许可证与灵活的工作流集成,迅速成为AI艺术创作社区的焦点。核心功能:通用控制与工作流无缝集成Flex.2-preview以其强大的控制能力与ComfyUI原生支持重新定义了文本到图像生成。AIbase梳理
Character.AI 近日宣布推出全新视频生成模型 AvatarFX,这一突破性技术能够将静态图片转化为具有真实感的可说话视频角色,赋予图像中的人物动态表情、唇部同步以及自然肢体动作。AvatarFX 的核心是其最先进的基于扩散模型的动态生成技术。该技术依托经过精心筛选的数据集进行训练,融合了创新的音频条件化、蒸馏和推理策略,使得用户能够以极高的速度生成高保真、时间一致性强的视频。无论是长序列的叙事,还是多个角色之间的对话,AvatarFX 都能够完美应对,带来令人惊艳的视觉体验