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采访Yuki Mitsufuji：文本到听觉的一代
今年早些时候，我们与索尼AI的主要研究科学家Yuki Mitsufuji谈了有关图像产生不同方面的工作。从那以后，Yuki和他的团队将其工作扩展到了Sound Generation，在ICLR 2025上展示了题为：SoundCTM的工作：统一基于得分和一致性模型，用于全频段的文本对单抗一代。我们赶上了Yuki […]
来源:ΑΙhub今年早些时候，我们与索尼AI的主要研究科学家Yuki Mitsufuji谈了有关图像产生不同方面的工作。从那以后，Yuki和他的团队将其工作扩展到了Sound Generation，在ICLR 2025上展示了题为：SoundCTM的工作：统一基于得分和一致性模型，用于全频段的文本对单抗一代。我们赶上了Yuki，以了解更多信息。
我们与Yuki Mitsufuji进行了交谈 ICLR 2025 soundctm：全频段文本对单发的基于得分的统一和一致性模型在我们之前的采访中，您提到实时声音是您正在从事的项目之一。您试图在工作中解决的现有文本之间的发电机有什么问题？
以前的采访为不同类型的多媒体（例如视频游戏和电影）创建声音需要进行大量实验，因为艺术家试图将声音与他们不断发展的创意相匹配。新的基于高质量扩散的文本对开头（T2S）生成模型可以帮助解决此过程，但是它们通常很慢，这使得创作者更难快速实验。现有的T2S蒸馏模型通过1步生成解决了这一限制，但通常质量不足以用于专业使用。此外，尽管上述蒸馏模型中的多步取样可改善样品质量，但语义内容会改变，因为它们每次都不会产生一致的结果。
您能告诉我们有关您介绍的模型吗？这项工作的主要贡献是什么？
声音一致性轨迹模型（soundctm）您是如何开发模型的 - 方法是什么？
CTM（一致性轨迹模型）为了开发SoundCTM，我们通过提出新的功能距离来解决CTM框架的局限性，用于蒸馏损失，用于蒸馏CFG轨迹的策略以及结合了文本条件和无条件学生跳跃的ν-SMPLIPTING。
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