要約
この研究では、画像セグメンテーションと音声変換という人工知能における 2 つの重要なアプリケーションに対して、HuggingFace プラットフォームで利用可能なツールの包括的な評価を示します。
主な目的は、各カテゴリ内の上位 3 つのツールを特定し、これらのツールを Linux システムにインストールして構成することでした。
画像セグメンテーションには ResNet-50 バックボーンを備えた SAM や DETR モデルなどの事前トレーニング済みセグメンテーション モデルの力を活用し、音声変換には so-vits-svc-fork モデルを活用しました。
このペーパーでは、実装プロセス中に遭遇する方法論と課題を詳しく掘り下げ、AutoVisual Fusion Suite という名前の統合プロジェクトにおけるビデオ セグメンテーションと音声変換の成功した組み合わせを紹介します。
要約(オリジナル)
This study presents a comprehensive evaluation of tools available on the HuggingFace platform for two pivotal applications in artificial intelligence: image segmentation and voice conversion. The primary objective was to identify the top three tools within each category and subsequently install and configure these tools on Linux systems. We leveraged the power of pre-trained segmentation models such as SAM and DETR Model with ResNet-50 backbone for image segmentation, and the so-vits-svc-fork model for voice conversion. This paper delves into the methodologies and challenges encountered during the implementation process, and showcases the successful combination of video segmentation and voice conversion in a unified project named AutoVisual Fusion Suite.
arxiv情報
| 著者 | Amirreza Hashemi |
| 発行日 | 2024-01-12 10:06:44+00:00 |
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