
CatVTON
CatVTON是一款基于扩散模型的虚拟试穿技术工具,旨在提供高效、低资源需求的虚拟试穿体验。通过在空间维度上简单地拼接服装和人物图像来实现不同类别服装的虚拟试穿,该方法有效地降低了模型复杂度和计算成本,同时保持了高质量的虚拟试衣效果,特别适用于电商平台、时尚设计、个人造型顾问、增强现实应用和虚拟时装秀等场景。
Seed-TTS是由字节跳动开发的一系列大规模自回归文本到语音(TTS)模型。它能够生成高度自然、与人类语音几乎无法区分的语音。这个模型特别擅长学习语音上下文、说话人相似度和自然度等方面的特征,从而产生质量极高的语音输出。
Seed-TTS是由字节跳动开发的一系列大规模自回归文本到语音(TTS)模型。它能够生成高度自然、与人类语音几乎无法区分的语音。这个模型特别擅长学习语音上下文、说话人相似度和自然度等方面的特征,从而产生质量极高的语音输出。
此外,Seed-TTS还具有优越的情感控制能力,可以根据需求生成具有不同情感和语音属性的语音。它甚至能够进行单音色多语言的转换,这意味着只需要一小段音频样本,就可以克隆出自然且感情丰富的音色,以及对情感、语调、说话风格的控制。这使得Seed-TTS在多语言TTS领域中非常有用和灵活。
Seed-TTS:字节跳动推出的多功能语音生成模型
零样本学习情境学习
语音属性控制