# Install from PyPI
pip install outetts
# Interface Usage
import outetts
# Configure the model
model_config = outetts.HFModelConfig_v1(
    model_path="OuteAI/OuteTTS-0.2-500M",
    language="en",  # Supported languages in v0.2: en, zh, ja, ko
)
# Initialize the interface
interface = outetts.InterfaceHF(model_version="0.2", cfg=model_config)
# Optional: Create a speaker profile (use a 10-15 second audio clip)
speaker = interface.create_speaker(
audio_path="path/to/audio/file",
transcript="Transcription of the audio file."
)
# Optional: Load speaker from default presets
interface.print_default_speakers()
speaker = interface.load_default_speaker(name="male_1")
output = interface.generate(
    text="%Prompt Text%%.",
    temperature=0.1,
    repetition_penalty=1.1,
    max_length=4096,
# Optional: Use a speaker profile
    speaker=speaker,
)
# Save the synthesized speech to a file
output.save("output.wav")@Machine_learn
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  👍2
  Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  Are They the Same? Exploring Visual Correspondence Shortcomings of Multimodal LLMs
🖥  Github: https://github.com/zhouyiks/CoLVA/tree/main
📕  Paper: https://arxiv.org/pdf/2501.04670v1.pdf
⭐️  Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/bdd100k
@Machine_learn
@Machine_learn
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  👍1
  📃 Bioinformatics perspectives on transcriptomics: A comprehensive review of bulk and single-cell RNA sequencing analyses
📎 Study the paper
@Machine_learn
📎 Study the paper
@Machine_learn
👍1
  📄 Application of Artificial Intelligence In Drug-target Interactions Prediction: A Review
📗 Journal: npj Biomedical Innovations
🗓Publish year: 2025
📎 Study the paper
@Machine_learn
  📗 Journal: npj Biomedical Innovations
🗓Publish year: 2025
📎 Study the paper
@Machine_learn
Mathematicians and physicists alike will jump on this Representation theory primer by Etingof, Hensel, Golberg++
📕 Paper
@Machine_learn
📕 Paper
@Machine_learn
❤1
  📃Understanding When and Why Graph Attention Mechanisms Work via Node Classification 
 
📎 Study the paper
  
@Machine_learn
  📎 Study the paper
@Machine_learn
Forwarded from Papers
با عرض سلام پروژه جدیدمون شروع شد. 
هدف اصلی این پروژه اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی میباشد که از اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها ارائه می شود. برای این منظور ۵۰۰۰ مقاله در این زمینه جمع اوری شده است. جزئیات بیشتر در لینک گیت قرار دارد.
Project Title: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining
Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec
Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Impact factor: 20.8
۷ نفر دیگر امکان اضافه شدن به این پروژه رو دارند. هر شخص نیاز هست که حدودا داده های ۴۰۰ مقاله رو بررسی کند. زمان تقریبی هر مقاله ۵-۱۰ دقیقه می باشد. هزینه مشارکت در مقاله:
🔹  2- 600$
🔺  3- 500$
💠  4- 400$
🔺  5- 300$
🔹  6- 200$
🔸  7- 200$
جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین.
@Raminmousa
هدف اصلی این پروژه اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی میباشد که از اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها ارائه می شود. برای این منظور ۵۰۰۰ مقاله در این زمینه جمع اوری شده است. جزئیات بیشتر در لینک گیت قرار دارد.
Project Title: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining
Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec
Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Impact factor: 20.8
۷ نفر دیگر امکان اضافه شدن به این پروژه رو دارند. هر شخص نیاز هست که حدودا داده های ۴۰۰ مقاله رو بررسی کند. زمان تقریبی هر مقاله ۵-۱۰ دقیقه می باشد. هزینه مشارکت در مقاله:
جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین.
@Raminmousa
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  ❤3👍3
  
  Papers
با عرض سلام پروژه جدیدمون شروع شد.  هدف اصلی این پروژه  اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی میباشد که از  اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها  ارائه  می شود. برای…
دوستان این مقاله هم If اش بالاست و هم یک کار بنیادیه. جزئیات کار داخل گیت هست.
  
  GitHub
  
  GitHub - Ramin1Mousa/MedicalRec: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining
  MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining - Ramin1Mousa/MedicalRec
  Continual Forgetting for Pre-trained Vision Models (CVPR2024)
🖥  Github: https://github.com/bjzhb666/GS-LoRA
📕  Paper: https://arxiv.org/abs/2501.09705v1
🧠  Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@Machine_learn
@Machine_learn
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  ❤2
  LatentSync: Audio Conditioned Latent Diffusion Models for Lip Sync
Paper: https://arxiv.org/pdf/2412.09262v1.pdf
Code: https://github.com/bytedance/LatentSync
@Machine_learn
  Paper: https://arxiv.org/pdf/2412.09262v1.pdf
Code: https://github.com/bytedance/LatentSync
@Machine_learn
  Papers
با عرض سلام پروژه جدیدمون شروع شد.  هدف اصلی این پروژه  اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی میباشد که از  اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها  ارائه  می شود. برای…
از این پروژه نفرات ۲ ، ۳، ۶ و ۷ رزرو شدن...!🔸 🔹 🔺 
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  👍1
  با عرض سلام پروژه جدیدمون شروع شد. 
هدف اصلی این پروژه اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی میباشد که از اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها ارائه می شود. برای این منظور ۵۰۰۰ مقاله در این زمینه جمع اوری شده است. جزئیات بیشتر در لینک گیت قرار دارد.
Project Title: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining
Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec
Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Impact factor: 20.8
۷ نفر دیگر امکان اضافه شدن به این پروژه رو دارند. هر شخص نیاز هست که حدودا داده های ۴۰۰ مقاله رو بررسی کند. زمان تقریبی هر مقاله ۵-۱۰ دقیقه می باشد. هزینه مشارکت در مقاله:
🔹  2- 600$❌ 
🔺  3- 500$❌ 
💠  4- 400$✅ 
🔺  5- 300$✅ 
🔹  6- 200$❌ 
🔸  7- 200$❌ 
جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین.
تنها نفرات ۴ و ۵ باقی مانده....!
@Raminmousa
هدف اصلی این پروژه اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی میباشد که از اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها ارائه می شود. برای این منظور ۵۰۰۰ مقاله در این زمینه جمع اوری شده است. جزئیات بیشتر در لینک گیت قرار دارد.
Project Title: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining
Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec
Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Impact factor: 20.8
۷ نفر دیگر امکان اضافه شدن به این پروژه رو دارند. هر شخص نیاز هست که حدودا داده های ۴۰۰ مقاله رو بررسی کند. زمان تقریبی هر مقاله ۵-۱۰ دقیقه می باشد. هزینه مشارکت در مقاله:
جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین.
تنها نفرات ۴ و ۵ باقی مانده....!
@Raminmousa
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  GitHub
  
  GitHub - Ramin1Mousa/MedicalRec: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining
  MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining - Ramin1Mousa/MedicalRec
❤1👍1
  