【AiBase提要:】DeWave简单介绍
2024年，如何挖掘用户好感依然是国货品牌们的重要课题。
研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法，当应用于降级的面部图像时，可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力，引用了各种方法，如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等，DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复，确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同，提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验，而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。
不同于传统的迭代采样过程，CoMoSVC实现了一步采样，即能够在单次操作中完成声音的转换，大大加快了处理速度。同时，它在保持高音质转换的同时，优化了推理速度，确保转换后的音频既自然又忠实于目标歌手的风格。