【AiBase提要:】为了解决这一问题，著名人工智能教授李飞飞团队推出了Wild2Avatar，这是一种专为视频中被遮挡人物设计的神经渲染方法。
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。
该方法利用专有的大型语言模型在约100种语言的文本嵌入任务中生成了各种合成数据。与复杂的预训练阶段不同，该方法使用基本的对比损失函数，将开源的仅解码的大型语言模型在生成的合成数据上进行微调。
通过24/7支持、处理常见查询并将复杂问题引导给人工代理来增强客户服务。