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4 天
L'IA di Nvidia che trasforma i testi in canzoni
Secondo Nvidia, Fugatto è in grado di cambiare totalmente il modo in cui viene scritta la musica: ha la capacità di generare ...
6 天
Nvidia presenta Fugatto: l’intelligenza artificiale che crea suoni mai sentiti prima
Nvidia rivoluziona l'audio generativo ideando Fugatto, un'intelligenza artificiale capace di creare suoni inediti e trasformare musica e voci con straordinaria originalità.
smarthome.hwupgrade
6 天
Bang & Olufsen presenta i nuovi auricolari wireless Beoplay Eleven (499€)
Questi nuovi auricolari promettono prestazioni avanzate grazie a miglioramenti nella cancellazione attiva del rumore, nella ...
6 天
Fugatto, l'IA generativa di NVIDIA può riprodurre suoni mai sentiti prima
Utilizzando testo e audio come input, un nuovo modello di intelligenza artificiale generativa di NVIDIA ribattezzato Fugatto ...
6 天
Nvidia è riuscita a creare suoni inesistenti grazie all'IA
Nvidia ha presentato Fugatto, un nuovo modello di intelligenza artificiale in grado di trasformare e combinare suoni, musica ...
notebookcheck
6 天
Fugatto 1 di Nvidia può sintetizzare l'audio per creare nuovi suoni
Nvidia ha presentato un nuovo modello di AI generativa in grado di sintetizzare l'audio per creare suoni unici. L'azienda ...
十轮网科技资讯 on MSN
6 天
Nvidia Fugatto最新AI声音生成技术 输入文本即可创作新声音
Nvidia最近公布一款名为Fugatto的全新AI音乐编辑工具,其核心技术能生成音效,例如把小号声转变成猫叫声。Fugatto可以通过文本与音频输入,创造出全新音乐、声音及语音效果。 Fugatto能根据特定提示生成音乐、改变人声的口音或音调等 ...
十轮网科技资讯 on MSN
6 天
AI改变口音、合成前所未有声音,NVIDIA推新模型“Fugatto”
NVIDIA开发全新生成式AI模型“Fugatto”,以文本和音频输入来创造声音、对话及音乐。 Fugatto(全名为Foundational Generative Audio Transformer Opus ...
腾讯网
6 天
英伟达携全新AI模型“颠覆”音频界:可创作音乐、修改人声
财联社11月26日讯(编辑 黄君芝)据报道,英伟达(Nvidia)开发了一种新型人工智能(AI)模型,可以创造声音效果,改变人的发音方式,并使用自然语言提示生成音乐。这个模型被命名为Fugatto,即Foundational Generative ...
腾讯网
6 天
英伟达新推出的人工智能音频发生器将带来前所未闻的声音
英伟达(Nvidia)的Fugatto是为“电影或音频制作”而设计的,但它也可以产生像狗一样的萨克斯管嚎叫声。英伟达想让你知道,你最奇怪的音频奇想现在都将是可能的。该公司最新的人工智能项目,连同它的人工智能NPC和游戏内聊天机器人,是一个名为“Fug ...
6 天
NVIDIA发布“声音魔法棒”Fugatto:用文字就能玩转音乐!
Fugatto 的诞生是 NVIDIA 在语音建模、音频编码和音频理解等领域多年研究积累的结晶。 它使用了25亿个参数,并在配备32个 NVIDIA H100Tensor Core GPU 的 NVIDIA DGX 系统集群上进行了训练。
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