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@stateofai_ja
@stateofai_ja ついに来た。巨大な画像×テキストデータセットでおなじみの LAION が今度は 63万ペアの「オーディオ×テキスト」で訓練した CLIP 的なモデル「CLAP」を OSS としてリリース。 画像生成 AI で起こった CLIP 主導の革命がオーディオ分野でも起こりつつある。目が離せない t.co/wGzejJvOsn
@stealthinu
@stealthinu CLIPの音版であるCLAPが公開。想像力が乏しすぎて良い案が浮かばないがいろんな効果音とかをテキストから自動生成したりするのはすぐできるようになりそう。 / “GitHub - LAION-AI/CLAP: Contrastive Language-Audio Pretraining” t.co/9BnJoRGBrA
@Prgckwb
@Prgckwb Audio版CLIP出てたんだ、CVみたいにココから音声の生成も急発展するのかしら t.co/u7MxfYkj0j
@JJitsev
@JJitsev LAION goes audio - LAION-CLAP. Using same idea as CLIP did when using contrastive InfoNCE loss for image-text pairs for audio-text pairs. First publication out of MILA-LAION collaboration. Good to see cooperations working again so well. t.co/Vw3kXGcZGH
@digitalhealthxx
@digitalhealthxx We are glad to announce our new work collaborating with t.co/YRgR6Nvkfz: a large-scale text-audio contrastive learning model with a large-scale text-audio dataset! Paper: t.co/ci2slsLsz0 Code & Model: t.co/JR40vK4MHv… Dataset: t.co/Go23n6HHTV t.co/0tTFgxZCWw
@kawamuramasahar
@kawamuramasahar CLAP : contrastive language-audio pretraining to develop audio representation by combining audio data with natural language descriptions using LAION-Audio-630K, large collection of 633526 audio-text pairs from different data sources t.co/lzo41ZVfz4 t.co/k8DrxKvdgd

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