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Meta-DiffuB：一种带有元探索的上下文化序列到序列文本扩散模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
文章介绍了一种新扩散模型，通过在连续语音表示空间进行前向扩散和在离散语音单位空间进行后向扩散，保留语义结构并结合两种模型。在无文本直接语音翻译任务中，该方法将解码步骤从500减少到50，并取得了相当的效果。
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关键要点
- 提出了一种新的扩散模型，结合了连续和离散扩散模型。
- 在连续语音表示空间中应用前向扩散，在离散语音单位空间中应用后向扩散。
- 该方法在无文本直接语音翻译任务中进行了大量实验。
- 与自回归基线方法相比，解码步骤从500减少到50。
- 该方法在效果上与计算密集型的自回归基线方法相当。
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