内容提要
美团LongCat团队发布了LongCat-AudioDiT模型，采用全新的端到端文本转语音技术，减少信息损失。该模型在Seed基准测试中表现优异，取得最佳的说话人相似度和可懂度，证明了在波形潜空间生成语音的有效性。LongCat-AudioDiT以简化架构和高保真合成为目标，已开源，期待推动语音生成技术的发展。
关键要点
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美团LongCat团队发布了LongCat-AudioDiT模型，采用全新的端到端文本转语音技术，减少信息损失。
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LongCat-AudioDiT模型在Seed基准测试中表现优异，取得最佳的说话人相似度和可懂度。
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该模型直接在波形潜空间进行文本转语音，避免了传统方法中的信息损失与误差累积。
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LongCat-AudioDiT通过识别并纠正训练-推理不匹配问题，提升了语音生成质量。
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模型在Seed-ZH测试集的说话人相似度指标提升至0.818，超过了多个知名模型。
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LongCat-AudioDiT以简化架构和高保真合成为目标，已开源，期待推动语音生成技术的发展。
延伸问答
LongCat-AudioDiT模型的主要创新点是什么？
LongCat-AudioDiT模型的主要创新点在于直接在波形潜空间进行文本转语音，避免了传统方法中的信息损失与误差累积，同时通过自适应投影引导提升了语音生成质量。
LongCat-AudioDiT在Seed基准测试中的表现如何？
LongCat-AudioDiT在Seed基准测试中表现优异，取得了最佳的说话人相似度0.818和可懂度，超过了多个知名模型。
LongCat-AudioDiT是如何解决训练-推理不匹配问题的？
LongCat-AudioDiT通过提出双重约束机制，解决了训练-推理不匹配问题，确保生成语音的音色稳定性。
LongCat-AudioDiT的架构设计有什么优势？
LongCat-AudioDiT的架构设计简化，采用波形潜空间建模，能够有效减少信息损失，提升语音合成的高保真度和个性化细节。
LongCat-AudioDiT的开源情况如何？
LongCat-AudioDiT模型（1B/3.5B）已全部开源，旨在推动语音生成技术的发展。
LongCat-AudioDiT与传统TTS系统相比有什么不同？
LongCat-AudioDiT与传统TTS系统不同之处在于它跳过了中间的声学特征预测，直接在波形潜空间生成语音，减少了误差累积。
