Removedor de Vocal Ultimate GUI

Ferramenta gratuita de separação vocal. Separa a música de fundo e extrai a música de acompanhamento.

Produto ComumMúsicaProcessamento de áudioAprendizado profundo

O Removedor de Vocal Ultimate GUI é uma ferramenta de remoção de vocais que utiliza tecnologia de rede neural profunda. Seu desenvolvedor principal treinou todos os modelos fornecidos, exceto os modelos Demucs v3 e v4 de 4 canais. O aplicativo utiliza modelos avançados de separação de fontes para remover vocais de arquivos de áudio. Funciona de forma eficiente sem pré-requisitos adicionais. Compatível com Windows 10 e superior.

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Removedor de Vocal Ultimate GUI

Removedor de Vocal Ultimate GUI Situação do Tráfego Mais Recente

Removedor de Vocal Ultimate GUI Tendência de Visitas

Removedor de Vocal Ultimate GUI Distribuição Geográfica das Visitas

Removedor de Vocal Ultimate GUI Fontes de Tráfego

Removedor de Vocal Ultimate GUI Alternativas

Removedor de Vocal Ultimate GUI — Ferramenta gratuita de separação vocal. Separa a música de fundo e extrai a música de acompanhamento.

InspireMusic — Conjunto de ferramentas e modelos de geração de música, canções e áudio baseado em PyTorch, que suporta a geração de áudio de alta qualidade.

AudioSep — Modelo de separação de fontes de áudio em domínio aberto baseado em consultas de linguagem natural

AudioCraft — Biblioteca de aprendizado profundo para processamento e geração de áudio

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V é uma estrutura de geração de imagem para vídeo lançada pela Tencent, baseada no HunyuanVideo.

QwQ-32B — QwQ-32B é um poderoso modelo de raciocínio, projetado para resolução de problemas complexos e geração de texto, com desempenho excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B é um poderoso modelo de geração de imagem a partir de texto, focado na geração de imagens de alta qualidade.

UniTok — UniTok é um tokenizador visual unificado para geração e compreensão visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle é uma implementação de código que aprende edição de imagens artísticas com base em poucos dados de pares de amostras.

Dados de Perfil em Infraestrutura DeepSeek — Analisa estratégias de sobreposição de computação e comunicação em V3/R1, fornecendo dados de análise de desempenho para frameworks de aprendizado profundo.

EPLB — Um algoritmo de código aberto para balanceamento de carga de paralelismo de especialistas, projetado para otimizar a alocação de especialistas e o balanceamento de carga em ambientes multi-GPU.

DualPipe — Um algoritmo de paralelismo de pipeline bidirecional para sobreposição de computação e comunicação no treinamento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM é uma biblioteca CUDA para multiplicação de matrizes FP8 eficiente, suportando escalonamento granular e diversas técnicas de otimização.

DeepEP — DeepEP é uma biblioteca de comunicação eficiente para Mixture-of-Experts e comunicação paralela de especialistas.

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

FlashMLA — FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview é o mais recente resultado da série Qwen, construído com base no Qwen2.5-Max, e apresenta poderosas capacidades de raciocínio e aplicações em múltiplas áreas.

Claude 3.7 Sonnet — O Claude 3.7 Sonnet é o mais recente modelo de inteligência artificial da Anthropic, que oferece respostas rápidas e raciocínio profundo.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

BioEmu — BioEmu é um modelo de aprendizado profundo generativo usado para simular conjuntos canônicos de proteínas de forma escalável.

FlashVideo — FlashVideo é um modelo de geração de vídeo de alta resolução e alta eficiência, focado na fluidez de detalhes e fidelidade.

Detecção de Compatibilidade de Modelos DeepSeek — Detecta se o dispositivo pode executar modelos DeepSeek de diferentes escalas, fornecendo uma previsão de compatibilidade.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis ​​latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.

pré-treinamento recursivo — Código de pré-treinamento para modelos de linguagem recorrentes profundos em larga escala, compatível com execução em 4096 GPUs AMD.

Lumina-Video — Lumina-Video é um projeto experimental de geração de vídeo, com suporte à geração de vídeo a partir de texto.

Brain2Qwerty — Uma tecnologia de interface cérebro-computador (ICC) não invasiva que decodifica a atividade cerebral por meio de eletroencefalografia (EEG) ou magnetoencefalografia (MEG) para entrada de texto.

VisoMaster — Software poderoso de substituição e edição de vídeo, utilizando tecnologia de IA para resultados naturais.

MNN — MNN é um mecanismo de inferência leve e de alto desempenho, de código aberto da Alibaba, que suporta vários formatos de modelo principais.

LLaSA_training — LLaSA: amplia o tempo de treinamento e a demanda computacional em tempo de teste da síntese de voz baseada em LLaMA

VideoJAM — VideoJAM é uma estrutura para aprimorar a coerência de movimento em modelos de geração de vídeo.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.