Meta的论文地址:https://ai.meta.com/static-resource/image-decoding
虽然现在相关研究还处于早期阶段，但机器学习方法可以揭示隐藏的结构和因果关系，让数据看起来不再是杂乱无章的一堆数字。
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。
起初，它似乎很有希望。它提供了清晰的架构，选择了正确的框架，甚至将代码整齐地结构化。但兴奋是短暂的，因为它生成的代码不够好，我无法使应用程序启动。
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