以下是为您提供的开源文字转语音相关信息:
?Xiaohu.AI日报「1月20日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?自动化蛋白质设计系统:-能自行设计、测试新蛋白质,无需人类干预。-自主学习蛋白质结构与功能关系,并自行设计和测试。-在糖苷水解酶领域,创造出比原始蛋白质更稳定的新蛋白质。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748683726417256771?s=20 2⃣️?️WhisperSpeech:开源文本到语音系统-通过对OpenAI Whisper模型的反向工程实现。-生成发音准确、自然的语音输出。?https://github.com/collabora/WhisperSpeech?https://x.com/xiaohuggg/status/1748572050271420663?s=20 3⃣️?DiffusionGPT:文本到图像生成系统:-由字节跳动开发,结合多领域图像生成模型。-通过LLM理解文本提示,选择适合的图像模型生成图像。?http://diffusiongpt.github.io?https://x.com/xiaohuggg/status/1748554598368121184?s=20 4⃣️?Stable Video Diffusion最新进展:-视频效果和清晰度显著提升。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748548848933642366?s=20 5⃣️?#AppleVisionPro全方位介绍和使用指南:-提供中英文字幕,视频全长10分钟。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748540618215924156?s=20
?Xiaohu.AI日报「1月20日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?自动化蛋白质设计系统:-能自行设计、测试新蛋白质,无需人类干预。-自主学习蛋白质结构与功能关系,并自行设计和测试。-在糖苷水解酶领域,创造出比原始蛋白质更稳定的新蛋白质。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748683726417256771?s=20 2⃣️?️WhisperSpeech:开源文本到语音系统-通过对OpenAI Whisper模型的反向工程实现。-生成发音准确、自然的语音输出。?https://github.com/collabora/WhisperSpeech?https://x.com/xiaohuggg/status/1748572050271420663?s=20 3⃣️?DiffusionGPT:文本到图像生成系统:-由字节跳动开发,结合多领域图像生成模型。-通过LLM理解文本提示,选择适合的图像模型生成图像。?http://diffusiongpt.github.io?https://x.com/xiaohuggg/status/1748554598368121184?s=20 4⃣️?Stable Video Diffusion最新进展:-视频效果和清晰度显著提升。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748548848933642366?s=20 5⃣️?#AppleVisionPro全方位介绍和使用指南:-提供中英文字幕,视频全长10分钟。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748540618215924156?s=20
|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||StyleTTS 2:一个开源的媲美Elevenlabs的文本转语音工具|结合文本角色内容+场景音=快速生成有声小说。|语音|多样化的语音风格:StyleTTS 2能够自动生成多种不同的语音风格,无需依赖特定的参考语音。<br>更自然的语音:采用特殊的训练方法,使得生成的语音更加贴近真人的说话方式。<br>高效生成:利用扩散模型技术,高效地生成不同风格的语音。<br>精确的语音控制:提供对语音的精确控制,包括语速、语调等方面。<br>接近真人的语音合成:在测试中,生成的语音质量接近于真人录音。<br>适应不同说话者:即使没有特定说话者的样本,也能生成高质量的语音。|工作原原理及特点:<br>StyleTTS 2利用风格扩散和与大型语音语言模型(SLM)的对抗性训练来实现接近人类水平的TTS合成。<br>这个模型与其前身不同之处在于,它通过扩散模型将风格建模为一个潜在的随机变量,以生成最适合文本的风格,而不需要参考语音,实现了高效的潜在扩散,同时受益于扩散模型提供的多样化语音合成。<br>1、非自回归架构:与传统的自回归TTS模型不同,StyleTTS 2采用非自回归架构。它在生成语