यह ऑडियोक्राफ्ट नाम का एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण audiocraftv1.3.0sourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
ऑडियोक्राफ्ट नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट
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ऑडियोक्राफ्ट
वर्णन
ऑडियोक्राफ्ट, टेक्स्ट-टू-ऑडियो और टेक्स्ट-टू-म्यूजिक जनरेशन, पैकेजिंग रिसर्च मॉडल और प्रशिक्षण एवं अनुमान हेतु टूलिंग के लिए एक PyTorch लाइब्रेरी है। इसमें टेक्स्ट (और वैकल्पिक रूप से मेलोडी) पर आधारित संगीत निर्माण के लिए MusicGen और टेक्स्ट-कंडीशन्ड साउंड इफेक्ट्स और पर्यावरणीय ऑडियो के लिए AudioGen शामिल है। दोनों मॉडल एक न्यूरल कोडेक (EnCodec) द्वारा निर्मित असतत ऑडियो टोकन पर काम करते हैं, जो तरंगों के लिए एक टोकनाइज़र की तरह काम करता है और कुशल अनुक्रम मॉडलिंग को सक्षम बनाता है। यह रेपो अनुमान स्क्रिप्ट, चेकपॉइंट और सरल पायथन API प्रदान करता है ताकि आप प्रॉम्प्ट से क्लिप जनरेट कर सकें या मॉडल को एप्लिकेशन में शामिल कर सकें। इसमें प्रशिक्षण कोड और रेसिपी भी शामिल हैं, ताकि शोधकर्ता कस्टम डेटा पर फ़ाइन-ट्यूनिंग कर सकें या बिना किसी नए बुनियादी ढाँचे का निर्माण किए नए उद्देश्यों की खोज कर सकें। उदाहरण नोटबुक, CLI टूल और ऑडियो यूटिलिटीज़ प्रॉम्प्ट डिज़ाइन, संदर्भ ऑडियो पर कंडीशनिंग और पोस्ट-प्रोसेसिंग में मदद करते हैं ताकि साझा करने के लिए तैयार आउटपुट तैयार किए जा सकें।
विशेषताएं
- वैकल्पिक मेलोडी कंडीशनिंग के साथ टेक्स्ट-टू-म्यूजिक के लिए म्यूजिकजेन
- टेक्स्ट-टू-साउंड प्रभाव और परिवेशीय ऑडियो के लिए ऑडियोजेन
- असतत टोकनीकरण और कुशल मॉडलिंग के लिए एनकोडेक न्यूरल ऑडियो कोडेक
- उपयोग के लिए तैयार चेकपॉइंट और सीधा पायथन/सीएलआई अनुमान
- कस्टम डेटासेट पर फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए प्रशिक्षण रेसिपी और स्क्रिप्ट
- संकेत, कंडीशनिंग और पोस्ट-प्रोसेसिंग के लिए उदाहरण नोटबुक और उपयोगिताएँ
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/audiocraft.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।
