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vits
so-
vits
-svc环境安装和AI训练
So-
VITS
-SVC4.0新版整合包使用教程So-
VITS
-SVC项目一直都有在更新,B站视频(指4月26日换源前的视频)里的版本已经比较落后了,并且原版整合包因为做的匆忙,有很多地方做得比较粗糙,所以痛定思痛重写了一个新的真
c2a2o2
·
2023-06-07 14:52
人工智能
so-
vits
-svc4.0 中文详细安装、训练、推理使用教程
SO-
VITS
-SVC4.0详细安装、训练、推理使用步骤本帮助文档为项目so-
vits
-svc4.0的详细中文安装、调试、推理教程,您也可以直接选择官方README文档撰写:Sucial点击跳转B站主页写在开头
Sucial
·
2023-06-07 14:43
python
深度学习
神经网络
人工智能
变换器鲁棒性-2:On the Adversarial Robustness of Vision Transformers
在各种白盒和迁移攻击设置下进行测试,我们发现
ViTs
与卷积神经网络(CNN)相比具有更好的对抗鲁棒性。这一观察结果也适用于certifiedrobustnes
Vinteuil
·
2023-04-19 08:58
改进YOLO系列 | YOLOv5 更换骨干网络之 ConvNeXt
arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf代码地址:https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt视觉识别的“Roaring20年代”始于视觉变换器(
ViTs
迪菲赫尔曼
·
2023-04-18 08:25
YOLOv5/v7进阶实战
深度学习
python
人工智能
手把手教你声音克隆(so-
vits
-svc)
小半-AI合成视频里所使用的技术是so-
vits
-svc,是音频
Yunlord
·
2023-04-13 15:19
人工智能
AIGC
YoloV8改进策略:Conv2Former与YoloV8深度融合,极简网络,极高性能
卷积神经网络2.2、VisionTransformers2.3、其他方法3、模型设计3.1、架构3.2、卷积调制块3.3、Micro设计4、实验4.1实验设置4.2、与其他方法的比较4.3、方法分析4.4、
ViTs
AI浩
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2023-04-12 22:18
YoloV8改进策略——高阶篇
网络
深度学习
人工智能
Rethinking Video
ViTs
: Sparse Video Tubes for Joint Image and Video Learning(TubeViT论文翻译)
RethinkingVideoViTs:SparseVideoTubesforJointImageandVideoLearningAJPiergiovanniWeichengKuoAneliaAngelova论文链接Abstract我们提出了一个将ViT编码器变成一个有效的视频模型的方法,它可以无缝地处理图像和视频输入。通过对输入进行稀疏采样,该模型能够从图像和视频输入中进行训练和推理。该模型易于
v1dv1dv1d
·
2023-04-06 19:37
人工智能
深度学习
计算机视觉
自用教程-
VITS
语音在线合成-本地部署
文章目录**第1步:从huggingface把代码下载到本地****第2步:下载安装MicrosoftC++生成工具**下载地址:https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/visual-cpp-build-tools/**第3步:打开命令提示符****第4步:升级pip至最新版本(我的版本23.0.1)****第5步:安装requirements.txt
影风2712
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2023-04-01 16:57
日常上网规划
python
中文语音合成开源模型总结
近段时间一直忙于语音开源克隆模型的尝试,现总结如下:MockingBird:特点是克隆的声音音色比较像,缺点也很明显,速度慢,5秒左右,可以优化到0.4-1.2秒左右,MOS值偏低;
Vits
:特点是目前公开
wxl781227
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2023-04-01 16:56
深度学习
迁移学习
深度学习
人工智能
如何用
vits
训练模型
要用VitisAI训练模型,需要以下步骤:准备数据集:需要一个训练数据集和一个验证数据集。选择模型:可以选择预训练模型或自定义模型。配置训练环境:需要安装VitisAI,并配置好CUDA和cuDNN。定义训练任务:需要定义损失函数、优化器和评估指标。训练模型:可以使用VitisAI的训练工具进行训练。评估模型:可以使用VitisAI的评估工具对模型进行评估,并确定是否需要进一步调整参数。保存模型:
美丽回忆一瞬间
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2023-04-01 16:12
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
计算机视觉
原神语音本地搭建教程 文字、语音转语音
搭建教程GitHub-Stardust-minus/
vits
:
VITS
:ConditionalVariationalAutoencoderwithAdversarialLearningforEnd-to-EndText-to-Speech
O丶ne丨柒夜
·
2023-04-01 15:43
学习
python
开发语言
基于
VITS
快速微调的本地环境配置、本地训练以及本地推理的教程
该教程能教会读者如何使用本地服务器使用
VITS
微调训练自己的想要的角色的声音并且本地推理,注意只能使用linux版本进行训练,但是推理可以在windows上完成。
cf2xh123
·
2023-04-01 15:01
深度学习
人工智能
so-
vits
-svc3.0 中文详细安装、训练、推理使用教程
SO-
VITS
-SVC3.0详细安装、训练、推理使用步骤2023-3-12文档更新说明:由于特殊原因,本项目文档将停止更新,详情请见原作者首页,感谢各位的支持!
Sucial
·
2023-04-01 15:41
深度学习
神经网络
人工智能
[NAS2](2022CVPR)TF-NAS: Training Free Transformer Architecture Search
先贴一张流程图:Abstract研究背景:ViT已经在几个计算机视觉任务实现了很好的效果,其成就和架构设计高度相关,因此很值得提出TransformerArchitectureSearch(TAS)自动搜索更好的
ViTs
Eavan努力努力再努力
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2023-03-28 07:09
神经架构搜索
大数据
有可能代替Transformer吗?Image as Set of Points 论文阅读笔记
ImageasSetofPoints论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作图像处理中的聚类ConvNet\&
ViTs
最近的进展四、方法4.1上下文聚类流程从图像到点集采用图像点集的特征提取特定任务上的应用
乄洛尘
·
2023-03-22 11:52
模型架构研究
论文阅读
【自监督论文阅读笔记】Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers
除了使自监督方法适应这种架构的效果特别好之外,我们还进行了以下观察:首先,自监督的ViT特征包含关于图像语义分割的显式信息,这在有监督的
ViTs
和卷积网络中都没有那么明显。
YoooooL_
·
2023-03-09 10:52
论文阅读笔记
论文阅读
深度学习
人工智能
微软提出 TinyMIM,首次用掩码预训练改进小型 ViT
出品人:Towhee技术团队顾梦佳掩码图像建模(MIM)在预训练的大型视觉Transformer(
ViTs
)中表现强劲,然而实际生产中更实用的小模型却依然受益不显。
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2023-02-02 18:01
机器学习
MOBILEVITV3: MOBILE-FRIENDLY VISION TRANS- FORMER WITH SIMPLE AND EFFECTIVE FUSION OF LOCAL, GLOBAL
MOBILE-FRIENDLYVISIONTRANS-FORMERWITHSIMPLEANDEFFECTIVEFUSIONOFLOCAL,GLOBAL(一)、引言(二)、实现细节(三)、模型构建块(四)、实验(一)、分类(二)、与
vits
小小小~
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2023-02-02 13:48
Transformer
深度学习
神经网络
人工智能
VITS
论文阅读
论文链接:ConditionalVariationalAutoencoderwithAdversarialLearningforEnd-to-EndText-to-Speech文章目录摘要简介方法VariationalInference概述重建损失KL散度AlignmentEstimation单调对齐搜索/MONOTONICALIGNMENTSEARCH基于文本的持续时间预测对抗训练最后的损失模型
zzfive
·
2023-01-15 07:11
TTS
论文阅读
论文阅读
人工智能
计算机视觉论文速递(一)SepViT:Separable Vision Transformer 可分离视觉Transformer
计算机视觉论文速递(一)SepViT:SeparableVisionTransformer可分离视觉Transformer1.摘要2.简介3.相关工作3.1
ViTs
3.2轻量化模型4.SepViT4.1
Jasper0420
·
2022-12-25 18:22
计算机视觉论文速递
人工智能
深度学习
计算机视觉
目标检测
图像处理
#今日论文推荐# Transformer 落地出现 | Next-ViT实现工业TensorRT实时落地,超越ResNet、CSWin
#今日论文推荐#Transformer落地出现|Next-ViT实现工业TensorRT实时落地,超越ResNet、CSWin由于复杂的注意力机制和模型设计,大多数现有的
ViTs
在现实的工业部署场景中不能像
wwwsxn
·
2022-12-16 08:34
深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
论文笔记 《Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment inRealistic Industrial 》
Abstract由于复杂的注意机制和模型设计,现有的大多数视觉变形器(
ViTs
)在现实工业部署场景中无法像卷积神经网络(CNNs)那样高效,如TensorRT和CoreML。
MarvinP
·
2022-12-16 08:30
transformer
深度学习
人工智能
论文阅读-主干网络(2022)-ConvNext:下一代卷积网络
ConvNext论文:AConvNetforthe2020s地址:https://paperswithcode.com/paper/a-convnet-for-the-2020s论文阅读 ConvNext指出虽然
ViTs
不会算命的赵半仙
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2022-12-15 21:37
深度学习
计算机视觉
卷积神经网络
计算机视觉
主干网络
AdaVITS—基于
VITS
的小型化说话人自适应模型
当前主流的实现小样本音色克隆的可靠方式是说话人自适应(speakeradaption)技术,该技术通常通过在预训练的多说话人文语转换(TTS)模型上使用少量的目标说话人数据进行微调而获得目标说话人的TTS模型。在这一任务上已经有很多相关工作,然而很多时候说话人自适应模型需要运行在手机等资源有限的设备上,需要轻量化的方案。近期,由西工大音频语音与语言处理研究组(ASLP@NPU)和腾讯CSIG合作的
语音之家
·
2022-12-02 16:49
智能语音
深度学习
人工智能
vits
复现gituhb项目--数据处理
在完成
VITS
论文学习后,对github上的官方仓库进行学习,帮助理解算法实现过程中的一些细节;仓库代码基于pytorch实现,链接为https://github.com/jaywalnut310/
vits
zzfive
·
2022-12-02 14:16
github项目代码
TTS
人工智能
深度学习
Positional Encodings in
ViTs
近期各视觉Transformer中的位置编码方法总结及代码解析 1
PositionalEncodingsinViTs近期各视觉Transformer中的位置编码方法总结及代码解析最近CV领域的VisionTransformer将在NLP领域的Transormer结果借鉴过来,屠杀了各大CV榜单。对其做各种改进的顶会论文也是层出不穷,本文将聚焦于各种最新的视觉transformer的位置编码PE(positionalencoding)部分的设计思想及代码实现做一些
Adenialzz
·
2022-12-02 14:14
PyTorch
论文简析
人工智能
python
计算机视觉
算法
机器学习
史上训练最简单,音质最好的语音合成系统
vits
实现的中文TTSGitHub-jaywalnut310/
vits
:
VITS
:ConditionalVariationalAutoencoderwithAdversarialLearningforEnd-to-EndText-to-Speech
dtx525942103
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2022-12-02 14:05
语音识别
python
深度学习
VITS
语音合成完全端到端TTS的里程碑
目录概览:突破点:highlevel的优缺点总结:
VITS
优点缺点:模型详解:看懂需要的前置知识,推荐苏神
Terry_ZzZzZz
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2022-12-02 14:34
TTS
算法
人工智能
语音识别
tts
vits
复现gituhb项目--模型构建
在完成
VITS
论文学习后,对github上的官方仓库进行学习,帮助理解算法实现过程中的一些细节;仓库代码基于pytorch实现,链接为https://github.com/jaywalnut310/
vits
zzfive
·
2022-12-02 14:02
github项目代码
TTS
深度学习
python
人工智能
ConvNext 原文翻译
摘要:视觉识别的“兴盛的20年代”始于VisionTransformer(
VITS
)的引入,它很快取代了ConvNets,成为最先进的图像分类模型。
早起学习晚上搬砖
·
2022-12-01 07:38
深度学习
计算机视觉
人工智能
【自监督论文阅读笔记】Green Hierarchical Vision Transformer for Masked Image Modeling
本文提出了一种使用分层VisionTransformer(
ViTs
),例如SwinTransformer[43],进行掩码图像建模(MIM)的有效方法,允许分层ViT丢弃掩码patches,只对可见patches
YoooooL_
·
2022-11-30 22:15
论文阅读笔记
深度学习
人工智能
论文阅读
transformer
计算机视觉
vits
复现gituhb项目--模型训练
在完成
VITS
论文学习后,对github上的官方仓库进行学习,帮助理解算法实现过程中的一些细节;仓库代码基于pytorch实现,链接为https://github.com/jaywalnut310/
vits
zzfive
·
2022-11-30 11:45
github项目代码
TTS
1024程序员节
MPViT : Multi-Path Vision Transformer for Dense Prediction详解
ViTs
构建了一个简单的多阶段结构(即精细到粗糙),用于使用单尺度patch的多尺度表示。而作者
樱花的浪漫
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2022-11-26 09:08
transformer
深度学习
人工智能
计算机视觉
transformer
[Transformer] Next-ViT: Next Generation Vision Transformer
NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarioshttps://arxiv.org/abs/2207.05501introduction由于复杂的注意力机制和模型设计,大多数现有的
ViTs
Cherry_qy
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2022-11-23 12:10
Transformer
backbone
transformer
深度学习
人工智能
VITS
模型踩坑记录
fgo玉藻前训练集:wav_trans:480条wav_val:25条训练效果不算很满意,主要原因应该是训练集数量不够损失函数从57k开始收敛。后面迭代到了150k次,与前面并无明显差别。500条左右的训练集差不多这样就是极限了还有一点猜测:mooncell玉藻前玉藻前的语音集语调变化明显。语气词、高音也较多,部分语音推测后明显有爆音的音频。训练集text符号没有完全处理?可能这类语调明显的游戏音
团子Yui
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2022-11-23 03:38
test
人工智能
深度学习
语音识别
ICLR2022《HOW DO VISION TRANSFORMERS WORK?》
论文链接:https://arxiv.org/abs/2202.06709代码链接:https://github.com/xxxnell/how-do-
vits
-work1.动机多头自注意力(MSAs)
Love向日葵的兮兮子
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2022-11-21 10:58
Transformer
transformer
深度学习
计算机视觉
【读点论文】A ConvNet for the 2020s,结合swin transformer的结构设计和训练技巧调整resnet网络,在类似的FLOPs和参数量取得更好一点的效果
AConvNetforthe2020sAbstract视觉识别的“咆哮的20年代”始于视觉transformer(
ViTs
)的问世,它迅速取代ConvNets成为最先进的图像分类模型。
羞儿
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2022-11-21 10:27
论文笔记
transformer
深度学习
ConvNeXt
计算机视觉
训练技巧
全面分析Vision Transformer如何work的、优势(从低层原理角度)
论文链接:https://arxiv.org/abs/2202.06709代码链接:https://github.com/xxxnell/how-do-
vits
-work读论文有感,总结一下,经典好文,
showfaker_
·
2022-11-21 10:51
经典论文解读
transformer
深度学习
人工智能
【论文笔记】Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial
NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarios收录于:ECCV2022论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.05501摘要由于复杂的注意力机制和模型设计,大多数现有的
ViTs
m0_61899108
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2022-11-19 13:59
论文笔记
transformer
深度学习
人工智能
Fast-ParC学习笔记
在计算机视觉领域,视觉变压器(
ViTs
)也成为卷积神经网络(ConvNets)的有力替代品,但由于卷积神经网络和视觉变压器都有各自的优点,所以它们无法取代卷积神经网络。例如,vit善于利用注意机制提取
麻花地
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2022-11-14 13:11
经典论文阅读
深度学习
使用模型
学习
深度学习
计算机视觉
即插即用 | Fast-ParC:CNN和ViT通用Trick!即插即涨,即提速!
在计算机视觉领域,视觉Transformer(
ViTs
)也成为卷积神经网络(ConvNets)的有力替代品,但它们还无法取代ConvNet,因为两者都有各自的优点。例如
自动驾驶之心
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2022-11-14 13:39
卷积
大数据
算法
编程语言
python
MOBILEVIT: LIGHT-WEIGHT, GENERAL-PURPOSE, AND MOBILE-FRIENDLY VISION TRANSFORMER通过transformer简化cnn计算
为了学习全局表示,采用了基于自我注意的视觉transformer(
ViTs
)。与cnn不
羞儿
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2022-10-28 05:02
论文笔记
transformer
cnn
深度学习
网络轻量化
计算机视觉
医学影像等小数据集能否用Transformer替代CNN?ICCV 2021 Workshop
本文研究比较了CNN和
ViTs
在三种不同初始化策略下在医学图像任务中的表现,研究了自监督预训练对医学图像领域的影响,并得出了三个结论。IsitTim
Amusi(CVer)
·
2022-10-16 08:36
大数据
计算机视觉
机器学习
人工智能
深度学习
ICCV2021 | 医学影像等小数据集的非自然图像领域能否用transformer?
本文研究比较了CNN和
ViTs
在三种不同初始化策略下在医学图像任务中的表现,研究了自监督预训练对医学图像领域的影响,并得出了三个结论。
CV技术指南(公众号)
·
2022-10-16 08:36
论文分享
计算机视觉
深度学习
ICCV2021
transformer
人工智能
【MobileViT】
MobileViTv1轻量级的卷积神经网络在空间上局部建模,如果想要学习全局表征,可以采用基于自注意的视觉Transformer(ViT),但
ViTs
的参数量比较大,因此作者提出了MobileViT。
小橘AI
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2022-09-07 10:11
论文阅读
机器学习
深度学习
人工智能
三星提出XFormer | 超越MobileViT、DeiT、MobileNet等模型
ViTs
可以通过其self-attention机制学习全局表示,但它们通常是heavy-weight的,不适合移动设备。在本文中提出了CrossFeatureAttention(X
Tom Hardy
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2022-09-07 10:38
算法
大数据
python
计算机视觉
机器学习
A ConvNet for the 2020s 论文阅读
Aconvnetforthe2020s代码摘要:VisionTransformers(
ViTs
)的引入很快取代了ConvNets,成为最先进的图像分类模型。
Mick..
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2022-07-27 07:46
深度学习
java
html
服务器
【读点论文】ViTGAN: Training GANs with Vision Transformers 将视觉transformer和gan结合起来
ViTGAN:TrainingGANswithVisionTransformersAbstract最近,VisionTransformers(
vits
)在图像识别方面表现出了具有竞争力的性能,需要较少的视觉特定的归纳偏差
羞儿
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2022-05-04 07:42
论文笔记
深度学习
计算机视觉
人工智能
GAN
轻量化网络结构MobileViT
ANDMOBILE-FRIENDLYVISIONTRANSFORMERGithub:https://github.com/chinhsuanwu/mobilevit-pytorch2021,苹果公司传统的视觉transformers(
ViTs
watersink
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2022-05-01 11:01
深度学习
深度学习
神经网络
机器学习
How Do Vision Transformers Work?[2202.06709] - 论文研读系列(2) 个人笔记
论文地址:http://arxiv.org/abs/2202.06709代码:https://github.com/xxxnell/how-do-
vits
-workICLR2022-ReviewerKvf7
黄龙士
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2022-03-18 18:00
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