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- GitHub - jaywalnut310 vits: VITS: Conditional Variational Autoencoder . . .
VITS: Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech
- 细读经典：VITS，用于语音合成带有对抗学习的条件变分自编码器 - 知乎
VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种结合变分推理（variational inference）、标准化流（normalizing flows）和对抗训练的高表现力语音合成模型。
- VITS - Hugging Face
You can find all the original VITS checkpoints under the AI at Meta organization Click on the VITS models in the right sidebar for more examples of how to apply VITS The example below demonstrates how to generate text based on an image with Pipeline or the AutoModel class
- [2106. 06103] Conditional Variational Autoencoder with Adversarial . . .
Several recent end-to-end text-to-speech (TTS) models enabling single-stage training and parallel sampling have been proposed, but their sample quality does not match that of two-stage TTS systems In this work, we present a parallel end-to-end TTS method that generates more natural sounding audio than current two-stage models Our method adopts variational inference augmented with normalizing
- VITS 模型详解与公式推导：基于条件变分自编码器和对抗学习的端到端语音合成模型_vits模型-CSDN博客
在 VITS 中，就是在先验分布上使用了标准化流（normalizing flow）的技术，通过对简单的先验分布进行可逆变换，将其转化为了更加复杂的分布，从而使得先验分布的表达能力提高，更能够捕捉真实样本的分布特征。
- 全面解析VITS在GitHub上的应用与实现 - github中文站
VITS（Variational Inference Text-to-Speech）是一种基于深度学习的语音合成模型，它结合了变分推理和生成对抗网络的优势。 VITS能够生成高质量的自然语音，其特性使其在 文本转语音 （TTS）领域备受关注。
- [语音合成] VITS语音合成保姆级实操流程 - 知乎
这里介绍如何使用开源 VITS 项目训练自有语音数据，实现想要的语音合成效果。仅供学术用途参考，商业用途请自行采集语音数据避免声音侵权。 VITS TTS 保姆级全流程如下所示： VITS是什么？是一个单阶段模型，可以生成比目前主流two-stage models更好的语音。
- python调用VITS模型_mob64ca12f1c6f8的技术博客_51CTO博客
在最近的深度学习研究中，VITS（Variational Inference Text to Speech）模型因其出色的语音合成能力而受到广泛关注。如果你是一名刚入行的小白，想要在 Python 中调用 VITS 模型，以下是一份详细的指南。 整体流程概述 首先，我们需要明确调用 VITS 模型的基本流程。
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