SpeechT5 是一种革命性的语音处理模式！微软 SpeechT5 语音处理模型的惊人性能
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声音
生成对抗网络(GAN)
人人都会说英语的时代已经到来！适用于多种语言的零镜头语音合成技术让任何人都能像母语人士一样轻松发音！
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肢体瘫痪者的语音识别功能
![[LDDGAN]用于最快推理的扩散模型](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/lddgan-520x300.png)
[LDDGAN]用于最快推理的扩散模型
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扩散模型
Diffusion2GAN：将扩散模型的知识提炼为条件 GAN
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生成图像
![[DIFFUSSM] 与注意力无关的扩散](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/July2024/diffussm_1_-520x300.png)
[DIFFUSSM] 与注意力无关的扩散模型
[DIFFUSSM] 与注意力无关的扩散模型
生成图像
![[HiFi-GAN]基于 GAN 的声码](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/July2024/hifi-gan-520x300.png)
[HiFi-GAN]基于 GAN 的声码器，能在单 GPU 上生成 22 KHz 音频
[HiFi-GAN]基于 GAN 的声码器，能在单 GPU 上生成 2 ...
文字转语音
ADD：具有对抗学习和知识提炼功能的扩散模型
ADD：具有对抗学习和知识提炼功能的扩散模型
生成图像
PCC-GAN：利用基于三维点的上下文聚类 GAN 重建高质量 PET 图像
PCC-GAN：利用基于三维点的上下文聚类 GAN 重建高质量 PET ...
生成对抗网络(GAN)
基于GAN的图像生成方法，彻底改变了注释数据集的生成。
基于GAN的图像生成方法，彻底改变了注释数据集的生成。
生成图像
GT-GAN，它也统一了缺失的数据列，并实现了时间序列数据的合成。
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生成对抗网络(GAN)
使用GAN的基于自我注意的时间序列归纳网络STING。
使用GAN的基于自我注意的时间序列归纳网络STING。
时间序列
Teach Augment：通过使用教师模型来优化数据的扩充。
Teach Augment：通过使用教师模型来优化数据的扩充。
数据增强
一个新的手势生成的GAN，考虑到了人类的情感!
一个新的手势生成的GAN，考虑到了人类的情感!
生成对抗网络(GAN)
从关注到基于GAN的方法的图像标题生成技术的总结。
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图片说明。
一个新的GAN，其编辑性能得到了改善!
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生成对抗网络(GAN)
GAN反转与变形金刚!
GAN反转与变形金刚!
生成对抗网络(GAN)
测试精度可以从GAN样本中推断出来!
测试精度可以从GAN样本中推断出来!
生成对抗网络(GAN)
新的视频生成的GANs，应用了INRs!
新的视频生成的GANs，应用了INRs!
生成对抗网络(GAN)