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巨人网络&清华大学开源 DiaMoE-TTS,多方言语音合成大模型框架

巨人网络AI Lab与清华大学电子工程系SATLab研究团队近日联合发布一项重大突破:首创多方言语音合成大模型框架DiaMoE-TTS,并宣布将数据、代码、方法全方位开源,旨在推动方言语音合成的公平与普惠。 在当前通用TTS(文本转语音)大模型能力惊人的时代,方言TTS(Dialect TTS)仍是业界难以触及的“灰色地带”。现有的工业级方言模型过于依赖巨量的专有数据,导致方言从业者和研究者面临缺乏统一语料构建方法和端到端开源框架的困境。 由双方联合首创的DiaMoE-TTS框架,为这一难题提供了一套开源的完整解决方案,其性能在一定程度上可媲美工业级方言TTS模型。该方案的关键创新在于: 统一的IPA表达体系:基于语言学家的专业经验,构建了一个统一的国际音标(IPA)表达体系。 数据高效性:该框架仅依赖开源方言ASR(自动语音识别)数据,解决了巨量专有数据依赖的痛点。 在推出广东话、四川话、上海话等中文方言版本之前,该研究团队已在英语、法语、德语、荷兰比尔茨语等多语种场景中进行过验证,证明该方法具备全球范围内的多语言可扩展性与稳健性。 巨人网络AI Lab与清华大学电子工程系SATLa...

字节跳动开源 FaceCLIP:文本驱动的高保真人脸生成技术上线

字节跳动近日发布了FaceCLIP,一款专注于人脸理解与生成的视觉-语言模型。该工具通过文本提示和参考图像即可生成保持身份一致性的多样化人脸图像,在多模态AI的人脸语义处理领域实现了新的技术突破。 FaceCLIP的核心技术在于其身份保持型图像生成框架。用户输入一张参考人脸照片和文本描述后,模型能够生成保留原始身份特征的新图像,同时根据文本指令调整表情、姿态和风格等属性。与传统方法不同,FaceCLIP摒弃了适配器模块,转而采用多模态编码策略同步捕获身份信息和文本语义,实现了人脸特征与文本提示的深度融合。 从技术架构来看,FaceCLIP基于开源基础模型构建,提供了两个主要版本。FaceCLIP-SDXL版本采用FaceCLIP-L-14和FaceCLIP-bigG-14编码器训练,而FaceT5-FLUX版本则集成了FaceT5编码器,进一步增强了文本到图像的转换精度。这些设计使模型在处理复杂场景描述时具备更强的灵活性,例如能够准确生成"戴眼镜的老年男性在咖啡厅阅读"等具体场景,同时保持参考人脸的核心识别特征。 在性能表现方面,官方数据显示FaceCLIP在真实感、身份保持度和文本对...

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