...的「智能涌现」:10万小时数据训练,亚马逊祭出10亿参数BASE TTS

在表5的MUSHRA结果中,可以注意到语音自然度从BASE-small到BASE-medium有明显改善,但从BASE-medium到BASE-large的改善幅度较小:BASETTSvs.行业baseline总体来说,BASETTS生成的语音最自然,与输入文本的错位最少,与参考说话人的语音最相似,相关结果如表6和表7所示:语音编码解码器...

DDColor双解码器技术:高度真实的AI图像着色工具

DDColor是一款照片级、真实感的图像着色工具,利用双解码器技术,自学图片内容,实现历史黑白照片和动漫场景的高度真实上色效果。工作原理包括编码器分析图像、多尺度特征提取、上色决策和解码器输出结合,同时引入色彩丰富度损失函数,创新性提高生成图像的色彩饱和度和吸引力。详细信息可访问项目地址。备注:资讯来源站长之家A...

AI日报:AutoGLM智能体可自动帮点外卖;敏神重磅更新Flux版ic-light...

用户只需输入简单命令,AI即可自动完成各种在线任务,降低了使用门槛。然而,隐私和安全问题也需引起关注,谷歌需要加强保障措施以保护用户数据安全。AiBase提要:??谷歌研发的“ProjectJarvis”AI工具可接管浏览器和电脑,简化操作流程。????用户通过简单命令,AI自动完成在线任务,提高工作效率。??谷歌需...

摆脱人工标注魔咒!趣丸科技MaskGCT模型用10万小时数据,教会AI自己...

而趣丸科技这次祭出的MaskGCT,则完全抛弃了这种老旧的模式。它采用了掩码生成式编解码器Transformer的架构,简单来说,就是用一个类似BERT的模型,先把语音转换成语义特征,再根据这些语义特征,用另一个模型预测声学特征,最后合成语音。VideoPlayerMediaerror:Format(s)notsupportedorsource(s)notfoundDown...

微软打破Decoder-Only架构!大幅降低GPU内存需求,网友:把Llama3...

而交叉解码器使用交叉注意力(cross-attention)来重用自解码器生成的共享KV缓存:在自解码器生成的KV缓存基础上进行堆叠,以获得最终的输出向量;同样使用因果掩码来维持自回归生成;允许交叉解码器层间高效地重用KV缓存,减少了对GPU内存的需求。总的来说,自解码器和交叉解码器的模块设计与Transformer的解码器层类似,包含...

万字长文解构中国如何复刻 Sora:模型架构、参数规模、数据规模...

解码器把第二步生成的LatentTokens还原成Image/Video,这个一般是第一步Tokenizer的反向过程,但也可以单独训练一个解码器(www.e993.com)2024年11月10日。上面这个框架跟大语言模型(LLM)基本上是一致的,只不过语言模型里的文本模态的Tokenizer/De-Tokenizer是非常简单的输入输出接口,我们熟知的GPT主要是第二步。

netty系列之:netty中的核心编码器base64

Base64Dialect类型的dialect,表示选择的base64编码类型。ByteBufAllocator的allocator,表示返回的ByteBuf的生成方式。netty中的base64编码和解码器刚刚我们介绍了netty中提供的新的Base64工具类,这个工具类提供了将ByteBuf中数据进行编码和解码的方法。接下来我们看一下netty是如何使用这个工具类实现netty中的base64编码...

搜索专业化:必应提供计算机编码/解码器查询服务

IT之家讯4月4日消息,微软的必应搜索开始提供更加专业的计算机行业搜索内容。现在用户可以搜索HTML、URL和Base64等编码/解码器相关内容。HTML编码器:转换所有适用的字符到相应的HTML实体。确定的字符在HTML中有特殊的重要性,并且应该被转换为正确的HTML实体来实现其存在价值。

...的“智能涌现”:10万小时数据训练,亚马逊祭出10亿参数BASE TTS

然后,研究者评估了对语音编码进行声学解码的两种方法:基于扩散的解码器和语音编码解码器。在完成这些结构消融后,研究者评估了BASETTS在数据集大小和模型参数的3种变体中的涌现能力,并由语言专家进行了评估。此外,研究者还进行了主观的MUSHRA测试以衡量自然度,以及自动可懂度和说话人相似度测量,还报告了...

Transformer再胜Diffusion!谷歌发布新一代文本-图像生成模型Muse...

给定一个输入的文本标题,将其传递给冻结参数的T5-XXL编码器,可以得到一个4096维的语言嵌入向量,然后将这些向量线性地投射到Transformer模型(base和超分辨率)的hiddensize维度上。2.使用VQGAN进行SemanticTokenizationVQGAN模型由一个编码器和一个解码器组成,其中的量化层(quantizationlayer)将输入图像映射成来自一...