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利用次路线线性近似模型加速图像生成
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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
本文提出了一种基于普通微分方程的线性扩散模型（LinDiff），用于快速推理和高采样质量。通过补丁处理方法减少计算复杂性和实现嘈杂语音的全局建模。使用对抗性训练改善样本质量，并在条件语音合成中进行测试。实验结果表明，该模型可以合成高质量语音，速度更快。
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关键要点
- 提出了一种基于普通微分方程的线性扩散模型（LinDiff）。
- 模型旨在实现快速推理和高采样质量。
- 通过补丁处理方法减少计算复杂性，进行嘈杂语音的全局建模。
- 使用对抗性训练改善样本质量。
- 在条件语音合成中进行测试，实验结果显示模型合成高质量语音。
- 模型在更快的合成速度下，合成质量与自回归模型相媲美。
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