传统的基于扩散的声音转换模型通常需要多个迭代步骤来逐渐生成目标音频，这个过程可能既复杂又耗时。然而，CoMoSVC通过创新的模型设计和算法优化，实现了快速且高效的一步采样，大大减少了转换所需的时间，同时保持了音频质量。
BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型，具备更好的性能和商用能力。BakLLaVA在多个基准测试中优于LLaVA213B，并且可以在某些数据上进行微调和推理。虽然BakLLaVA在训练过程中使用了LLaVA的语料库，不允许商用，但BakLLaVA2则采用了更大的数据集和更新的架构，超越了当前的LLaVA方法，具备商用能力。
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