模型将几乎免费地部署在CPU上，而不是API服务。
在得到一系列离散代码之后，就可以像处理语言词向量一样，输入到预训练的大语言模型，最终生成翻译的文本内容。
而令科学家感到惊喜的是，他们发现先前很多认为是噪声的信号，却被机器学习认为是可以做出预测的主要信号。
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。
DreamTalk能够生成高质量的动画，使人物脸部动作看起来非常真实。除了逼真的嘴唇动作，它还能展现丰富的表情，使动画更加生动。此外，DreamTalk支持多种语言，无论是中文、英文还是其他语言，都能很好地同步。