m0_71062934的博客

BiGR模型是一种新型的条件图像生成模型，它通过使用紧凑的二进制潜在代码进行生成训练，以增强生成和表示能力。作为首个在同一框架内统一生成和判别任务的条件生成模型，BiGR在保持高生成质量的同时，能有效地执行视觉生成、辨别和编辑等多种视觉任务。BiGR建立在Llama主干之上，结合了掩码标记预测和二进制转码器。使用加权二进制交叉熵损失进行训练，以重建掩码标记。BiGR可以灵活地用于各种视觉应用，例如以零样本方式进行修复、去除修复、编辑、插值和丰富，而无需针对特定任务进行结构更改或参数微调。

GLM-4-Voice是由智谱公司开发的一款端到端的情感语音模型。GLM-4-Voice由三个部分组成，包括Tokenizer、Decoder和9B模型，其中Tokenizer负责将连续语音转换为离散token，Decoder将token转换回连续语音输出，而9B模型则基于GLM-4-9B进行预训练和对齐，理解和生成离散化的语音。GLM-4-Voice能够模拟不同的情感和语调，如高兴、悲伤、生气、害怕等情绪，并用合适的情绪语气进行回复，这使得它在情感表达上比传统的TTS技术更加自然和细腻。

Mini-Omni是一个专注于音频的端到端会话模型，能够实现实时的语音输入和流式音频输出。这意味着Mini-Omni能够在对话中同时处理语音和文本，而无需依赖额外的自动语音识别（ASR）或文本到语音（TTS）系统。Mini-Omni模型采用了一种文本指导的语音生成方法，结合了批量并行策略，以进一步提升性能。Mini-Omni的架构通过引入适配器来增强音频处理能力，并能够并行生成文本和音频令牌。此外，模型还采用了流式解码技术，以支持实时交互。

Qwen2-Audio是由阿里巴巴集团研发的一款大型音频语言模型。Qwen2-Audio应用技术包括多模态输入处理、预训练与微调、注意力机制、条件文本生成、编码器-解码器架构以及Transformer架构。Qwen2-Audio支持直接语音输入和多语言文本输出，具备语音聊天和音频分析两大功能，并支持超过8种语言，包括中文、英语、粤语、法语等。

MeloTTS是一个用于文本转语音（Text-to-Speech, TTS）的框架，它被设计成高效且可定制的，允许用户训练出具有独特音色和口音的TTS模型。MeloTTS支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言，包括不同口音的英语。MeloTTS模型在CPU上也能实现实时语音合成，具有较快的合成速度。用户可以利用MeloTTS提供的工具和指南来训练新的TTS模型，这意味着可以创造个性化的语音合成效果，比如模仿特定人的声音或创造全新的发音风格。