pytorch

主要改动 这个模型是mossformer2，原来是一个说话人分离模型，在训练过程中，发现模型在说话人分离的同时具备很强的降噪效果，现在把降噪模型分离出来。 建议使用GPU进行推理，经过测试，GPU的推

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模型由SWIFT框架训练，命令： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \ swift sft \ --model_type qwen2-7b-instruct \ --sft

from https://huggingface.co/yzd-v/DWPose/tree/main 当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通

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merge This is a merge of pre-trained language models created using mergekit. Merge Details Merge Met

BARM - Official Trained Weights (ECCV 2024) Background Adaptation with Residual Modeling for Exempla

4M: Massively Multimodal Masked Modeling A framework for training any-to-any multimodal foundation m

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frameworks: Pytorch license: Apache License 2.0 tasks: text-to-video-synthesis 当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介

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gte-Qwen2-7B-instruct gte-Qwen2-7B-instruct is the latest model in the gte (General Text Embedding)

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主要改动 这个模型是mossformer2，2说话人，支持单声道，16k音频，同时发现模型在说话人分离的同时具备很强的降噪效果。 建议使用GPU进行推理，经过测试，GPU的推理速度是CPU的数十倍。

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