论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.14030v3
曾经，专家们一度非常有信心。
哈佛大学地球与行星科学教授Brendan Meade能够使用神经网络预测余震的位置。加州理工学院的Zachary Ross和其他研究人员使用深度学习技术从噪声水平很高的数据中分辨出地震信号，从而使得科学家检测出更多的地震。
在渲染移动人物的视觉外观时，面对摄像头视野被遮挡的问题是一项巨大的挑战。大多数现有研究在理想条件下渲染3D人物，要求场景清晰且无障碍。然而，在真实世界场景中，可能会有障碍物阻挡摄像头视野，导致人物出现部分遮挡，这使得这些传统方法无法应用。
传统的基于扩散的声音转换模型通常需要多个迭代步骤来逐渐生成目标音频，这个过程可能既复杂又耗时。然而，CoMoSVC通过创新的模型设计和算法优化，实现了快速且高效的一步采样，大大减少了转换所需的时间，同时保持了音频质量。