Ming-UniAudio - Ant Open Source Unified Audio Multimodal Generation Model

Что такое Ming-UniAudio?

Ming-UniAudio - это унифицированная модель мультимодальной генерации звука с открытым исходным кодом от Ant Group, которая поддерживает смешанный ввод и вывод текста, аудио, изображений и видео. Используя архитектуру многомасштабного трансформатора и смешанного эксперта (MoE), она эффективно обрабатывает кросс-модальную информацию с помощью механизма маршрутизации с учетом модальности, что значительно повышает эффективность вычислений. Модель отлично справляется с задачами синтеза речи, клонирования голосовых отпечатков, генерации нескольких диалектов и кросс-модальных аудиотекстов, а также способна выполнять высококачественную генерацию в режиме реального времени. Модель с открытым исходным кодом обеспечивает масштабируемое решение для исследовательского сообщества, способствуя развитию мультимодальных технологий и практическому применению инноваций.

Особенности Ming-UniAudio

• Унифицированная мультимодальная обработка: Поддерживает смешанный ввод и генерацию аудио, текста, изображений и видео для унифицированного моделирования и взаимодействия между различными модальностями.
• Сплошной синтез речи и клонированиеГенерация речи высокого качества, клонирование нескольких диалектов и персонализация голосовых отпечатков.
• Совместная подготовка нескольких миссий: Обработка нескольких типов аудио с помощью дискретной токенизации последовательностей в сочетании с LLM для совместного обучения и точной настройки, адаптированной к задачам, не требующим внимания.
• Эффективная вычислительная архитектура: Использование многомасштабной трансформаторной структуры для оптимизации конструкции кодека и повышения эффективности и качества генерации.

Основные преимущества Ming-UniAudio

• Унифицированные возможности мультимодальной обработки: Поддерживает смешанный ввод и генерацию аудио, текста, изображений и видео, позволяя унифицировать моделирование и взаимодействие между модальностями с помощью единой модели, без необходимости полагаться на несколько независимых моделей.
• Эффективная вычислительная архитектураМногомасштабная конструкция трансформатора и MoE (Mixed Expert) в сочетании с механизмами маршрутизации, учитывающими специфику модальности, значительно повышает эффективность вычислений и использование ресурсов.
• Высококачественный синтез и клонирование речиВстроенный усовершенствованный аудиодекодер поддерживает генерацию речи на нескольких диалектах, индивидуальную настройку голосовых отпечатков и реагирование в режиме реального времени, а также отличается естественностью и адаптивностью речи.
• Многозадачная кооперация: Одновременная оптимизация перцептивных и генеративных задач с помощью дискретной последовательной токенизации и стратегий поэтапного обучения, достижение ведущих уровней в таких эталонных тестах, как понимание аудио и генерация текста.
• Открытый исходный код и масштабируемость: Полностью открытый код и модельные веса для поддержки дальнейших исследований и разработок в сообществе, а также для популяризации мультимодальных технологий и инновационных приложений.

Что является официальным сайтом Ming-UniAudio?

• Веб-сайт проекта:: https://xqacmer.github.io/Ming-Unitok-Audio.github.io/
• Репозиторий Github:: https://github.com/inclusionAI/Ming-UniAudio
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-UniAudio-16B-A3B

Люди, для которых подходит Ming-UniAudio

• Исследования и разработки в области искусственного интеллекта: Для задач гибридной обработки и генерации аудио, текста, изображений и видео необходима единая мультимодальная модель.
• Аппликаторы речевых технологийСинтез речи, клонирование голоса и генерация нескольких диалектов, например, для интеллектуальных ассистентов, создателей аудиоконтента.
• Команда по разработке мультимодальных продуктовПоиск эффективных вычислительных архитектур и решений с открытым исходным кодом для интеграции перцептивных и генеративных возможностей в реальные приложения.
• Демонстратор оптимизации вычислительных ресурсов: Озабоченность эффективностью модели, необходимость использования MoE с механизмами модальной маршрутизации для улучшения использования ресурсов.