Dies ist die Linux-App namens AudioCraft, deren neueste Version als audiocraftv1.3.0sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens AudioCraft mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS:
Audio-Handwerk
BESCHREIBUNG:
AudioCraft ist eine PyTorch-Bibliothek zur Generierung von Text-zu-Audio und Text-zu-Musik, die Forschungsmodelle und Tools für Training und Inferenz enthält. Sie umfasst MusicGen zur Generierung von Musik basierend auf Text (und optional Melodie) und AudioGen für textbasierte Soundeffekte und Umgebungsgeräusche. Beide Modelle arbeiten mit diskreten Audio-Token, die von einem neuronalen Codec (EnCodec) erzeugt werden, der wie ein Tokenizer für Wellenformen fungiert und eine effiziente Sequenzmodellierung ermöglicht. Das Repo bietet Inferenzskripte, Checkpoints und einfache Python-APIs, sodass Sie Clips aus Eingabeaufforderungen generieren oder die Modelle in Anwendungen integrieren können. Es enthält außerdem Trainingscode und Rezepte, sodass Forscher benutzerdefinierte Daten optimieren oder neue Ziele erkunden können, ohne die Infrastruktur von Grund auf neu aufbauen zu müssen. Beispiel-Notebooks, CLI-Tools und Audio-Dienstprogramme helfen beim Prompt-Design, der Konditionierung auf Referenzaudio und der Nachbearbeitung, um sofort einsatzbereite Ausgaben zu erzeugen.
Eigenschaften
- MusicGen für Text-zu-Musik mit optionaler Melodiekonditionierung
- AudioGen für Text-zu-Sound-Effekte und Umgebungsgeräusche
- EnCodec neuronaler Audiocodec für diskrete Tokenisierung und effiziente Modellierung
- Sofort einsatzbereite Prüfpunkte und unkomplizierte Python/CLI-Inferenz
- Trainingsrezepte und Skripte zur Feinabstimmung benutzerdefinierter Datensätze
- Beispiel-Notebooks und Dienstprogramme für Eingabeaufforderung, Konditionierung und Nachbearbeitung
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung ist auch unter https://sourceforge.net/projects/audiocraft.mirror/ verfügbar. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie bequem online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.