2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
声明:本文来自于微信公众号 新智元（ID:AI_era），作者:新智元，授权站长之家转载发布。但仍然很困难预测地震之所以如此困难，是因为专家们能知道的事情实在是太少了。
CoMoSVC实现歌声转换的过程包括几个关键步骤。首先，它设计了一个基于扩散的教师模型，通过学习大量的歌声数据，这个模型能够理解和模仿不同歌手的声音特征。接着，利用自我一致性属性，CoMoSVC进一步提炼出一个学生模型，简化了模型结构，以便于快速有效地进行声音转换。
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