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扩散模型与指导梯度实现可控音乐制作
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种增强预训练文本转音频模型可控性的新方法，通过时间戳、语调曲线和能量曲线等额外条件实现对生成音频的时间顺序、音高和能量的精细控制。作者整合了现有数据集，使用评估指标评估可控性能，实验结果表明该模型成功实现了细粒度控制，实现了可控的音频生成。
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关键要点
- 提出了一种新的模型，通过额外条件增强文本转音频模型的可控性。
- 额外条件包括时间戳、语调曲线和能量曲线，实现对生成音频的精细控制。
- 使用可训练的控制条件编码器和融合网络，保持预训练模型权重不变。
- 整合现有数据集，创建包含音频和相应条件的新数据集。
- 使用评估指标评估模型的可控性能，实验结果显示成功实现细粒度控制。
- 音频样本和数据集可在指定链接获取。
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