3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesDiffusion-Based
Trains a denoising diffusion model on 1D sequence data and then samples new sequences by reversing the noise process.
Distinct from Sequence Generation: Distinct from general Sequence Generation: specifically uses a denoising diffusion process (noise-to-sequence) rather than autoregressive or other generative methods.
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Awesome Diffusion-Based GitHub Repositories
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- lucidrains/denoising-diffusion-pytorch
lucidrains/denoising-diffusion-pytorch
10,614GitHub पर देखेंImplementation of Denoising Diffusion Probabilistic Model in Pytorch
Trains a diffusion model on 1D sequence data and samples new sequences by reversing the noise process.
Pythonartificial-intelligencedeep-learninggenerative-model - datawhalechina/fun-rec
datawhalechina/fun-rec
7,177GitHub पर देखेंfun-rec is a learning guide and framework for building personalized recommendation systems, covering everything from deep learning ranking to generative recommendation paradigms. It provides instructional content on constructing industrial-grade architectures that span offline data processing and real-time online serving. The project distinguishes itself by focusing on generative recommendation, treating the suggestion process as a sequence-to-sequence task using large language models and transformer models to generate item identifiers rather than traditional ranking lists. It also emphasizes
Utilizes denoising diffusion models to generate synthetic training sequences for improved model robustness.
Pythonalgorithm-engineeringdeep-learninginterview-questions - microsoft/muzic
microsoft/muzic
4,928GitHub पर देखेंMuzic AI-संचालित संगीत विश्लेषण, रचना और संश्लेषण के लिए एक डीप लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म और फ्रेमवर्क है। यह एक संगीत जनरेशन फ्रेमवर्क और विश्लेषण टूल के रूप में कार्य करता है, जो प्रतीकात्मक और ऑडियो संगीत के निर्माण और व्याख्या को व्यवस्थित करने के लिए बड़े भाषा मॉडल्स और स्वायत्त एजेंटों का उपयोग करता है। यह प्रोजेक्ट अपनी क्रॉस-मॉडल क्षमताओं द्वारा प्रतिष्ठित है, जो ज़ीरो-शॉट वर्गीकरण और सूचना पुनर्प्राप्ति के लिए प्राकृतिक भाषा और प्रतीकात्मक संगीत को एक साझा संयुक्त एम्बेडिंग स्पेस में मैप करता है। यह विभिन्न प्रकार के विशेष आर्किटेक्चर को नियोजित करता है, जिसमें ऑडियो संश्लेषण के लिए डिफ्यूज़न फ्रेमवर्क, लंबी-अनुक्रम संरचनात्मक स्थिरता के लिए डुअल-ग्रेन अटेंशन मैकेनिज्म और एक हाइब्रिड सिस्टम शामिल है जो न्यूरल नेटवर्क के साथ संगीत सिद्धांत नियमों को जोड़ता है। यह प्लेटफ़ॉर्म टेक्स्ट और लिरिक्स से MIDI अनुक्रमों के निर्माण, न्यूरल सिंगिंग वॉयस सिंथेसिस और स्वचालित लिरिक्स ट्रांसक्रिप्शन सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह संगीत संरचना मॉडलिंग, विशेषता-आधारित प्रतीकात्मक जनरेशन और स्वायत्त एजेंटों के माध्यम से बाहरी संगीत टूल्स के ऑर्केस्ट्रेशन के लिए टूल्स भी प्रदान करता है। सहायक यूटिलिटीज में बड़े पैमाने पर MIDI बाइनराइजेशन, डेटासेट एन्कोडिंग और मेलोडी नोट निष्कर्षण और स्पीच-टू-फोनम एलाइनमेंट के लिए ऑडियो सिग्नल प्रोसेसिंग के लिए डेटा इंजीनियरिंग पाइपलाइन शामिल हैं।
Synthesizes diverse audio music tracks using a denoising diffusion framework on universal representations.
Pythonai-musicdeep-learningmusic
