🌈 应对风格化场景:该方法不仅局限于真实场景，还能应对风格化场景的挑战，通过文本提示如“水彩夜街”和“未来夜城”展示创造力和适应能力。
到2024年，我们将看到更多实时图像、音频和视频生成传播应用。
然而，获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此，如果缺乏足够的平行数据，DeWave方法的性能可能会受到限制。
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。
模型下载地址:https://huggingface.co/damo-vilab/dreamtalk