@TencentHunyuan: AuK 正式发布。音频版 Nano banana 开源基础模型,用于统一语音生成与编辑…

X AI KOLs Timeline 模型

摘要

AuK 是一个开源基础模型,用于统一语音生成与编辑,支持零样本TTS和通过自然语言指令进行内容编辑等任务。

🚀 AuK 正式发布。音频版 Nano banana🍌 一个开源基础模型,用于统一语音生成与编辑。 自然语言指令 + 参考音频。单一界面。 零样本TTS。指令控制生成。内容编辑。Whisper转换。去口音。音色/风格/情感编辑。速度/音高控制。增强、降噪、多说话人及音乐分离。 同时发布 AuK-Flash:4步推理。在匹配条件下速度提升约4.5倍。 代码、权重和演示已上线。试用并分享你的反馈。 🤗 论文与点赞:https://huggingface.co/papers/2609.08936… ⭐ GitHub与星标:https://github.com/Tencent-Hunyuan/AuK…
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/09/11 06:32

🚀 AuK 正式发布。用于音频的迷你香蕉🍌

一款统一语音生成与编辑的开源基础模型。 自然语言指令 + 参考音频。单一接口。 零样本文本转语音。指令控制生成。内容编辑。Whisper转换。去口音。音色/风格/情绪编辑。速度/音高控制。增强、降噪、多说话人与音乐分离。 同时发布 AuK-Flash:4步推理。在匹配条件下快约4.5倍。 代码、权重和演示现已上线。欢迎试用并反馈。

🤗 论文与点赞:https://huggingface.co/papers/2609.08936… ⭐ GitHub与星标:https://github.com/Tencent-Hunyuan/AuK…


论文页面 - AuK技术报告:一个用于语音生成与编辑的开源基础模型

来源:https://huggingface.co/papers/2609.08936 发布于9月8日

当日论文排名第二(https://huggingface.co/papers/date/2026-09-09) 作者:

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

摘要

AuK是一个开源基础模型,通过自然语言指令和音频上下文,统一语音生成与编辑,采用多模态语言模型、联合VAE、混合整流流Transformer以及高效蒸馏以实现快速推理。

我们推出AuK,一个通过自然语言指令和音频上下文的通用接口,统一语音生成与编辑(https://huggingface.co/papers?q=dit)的开源基础模型。为支持这一广泛的能力集,我们构建了约30.3亿指令-音频实例和195万小时的有效监督数据,涵盖五大任务类别:语音生成、内容编辑(https://huggingface.co/papers?q=dit)、增强与分离、副语言编辑(https://huggingface.co/papers?q=dit)和声学编辑(https://huggingface.co/papers?q=dit)。AuK结合了一个用于语义条件的多模态大语言模型(https://huggingface.co/papers?q=multimodal%20large%20language%20model)、一个在语音、通用音频和音乐上联合训练的用于声学条件的VAE(https://huggingface.co/papers?q=VAE),以及一个执行双流MMDiT(https://huggingface.co/papers?q=MMDiT)块后接统一单流DiT(https://huggingface.co/papers?q=DiT)块进行生成的混合整流流Transformer(https://huggingface.co/papers?q=rectified-flow%20Transformer)。训练从仅生成任务的预热开始,进而进行联合生成-编辑(https://huggingface.co/papers?q=dit)预训练。然后我们应用互补的后训练策略:用于开放式编辑(https://huggingface.co/papers?q=dit)的人类反馈偏好优化(https://huggingface.co/papers?q=preference%20optimization)和用于语音生成的基于奖励的强化学习(https://huggingface.co/papers?q=reinforcement%20learning)。为降低推理成本,我们进一步使用一致性初始化(https://huggingface.co/papers?q=consistency%20initialization)和任务路由解耦DMD(https://huggingface.co/papers?q=Decoupled%20DMD)蒸馏模型。由此产生的AuK-Flash在不需要分类器无关引导(https://huggingface.co/papers?q=classifier-free%20guidance)的情况下执行4步推理,并在匹配条件下比完整模型快4.5倍的墙上时钟加速。实验证明,其在零样本和指令控制的语音生成以及通用指令引导编辑(https://huggingface.co/papers?q=dit)方面表现领先,同时在信号级修复任务上也具有竞争力。我们开源了源代码和模型权重以支持可复现性和进一步研究。

查看arXiv页面(https://arxiv.org/abs/2609.08936)查看PDF(https://arxiv.org/pdf/2609.08936)项目页面(https://auk-project.github.io/)GitHub395(https://github.com/Tencent-Hunyuan/AuK)添加到收藏夹(https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2609.08936)

在您的代理中获取此论文:

hf papers read 2609\.08936

没有最新CLI?curl \-LsSf https://hf\.co/cli/install\.sh \| bash

引用本文的模型4

tencent/AuK 文本转语音• 更新于1天前 • 179 • 77(https://huggingface.co/tencent/AuK)

tencent/AuK-Flash 文本转语音• 更新于2天前 • 129 • 42(https://huggingface.co/tencent/AuK-Flash)

drbaph/AuK-comfyui 文本转语音• 更新于约17小时前 • 3(https://huggingface.co/drbaph/AuK-comfyui)

AEmotionStudio/auk-models 文本转语音• 更新于约16小时前(https://huggingface.co/AEmotionStudio/auk-models)

引用本文的数据集0

无链接此论文的数据集

在数据集README.md中引用arxiv.org/abs/2609.08936以从本页面链接它。

引用本文的空间2

包含本文的收藏夹1

相似文章

tencent/AuK

Hugging Face Models Trending

腾讯已开源 AuK,这是一个15亿参数的基础模型,用于语音生成与编辑,通过统一的自然语言指令接口支持零样本TTS、内容编辑等功能。