AudioGen/MusicGen

倉庫指標

Star

19,476 star (19,476 star)

PR 合併指標

平均合併 16天 9小時 (平均合併 16天 9小時)30 天內合併 25 個 PR (30 天內合併 25 個 PR)

描述

貢獻者指南

研究方向

探索在 Candle 中實作 AudioGen 和 MusicGen 模型。查閱現有文獻和程式碼庫（例如 Hugging Face Transformers）以理解其架構。考慮提出一個分步計劃，將這些模型添加到 candle 倉庫中，重點關注最小化依賴並利用現有的 candle 原語。

技術棧

rust

領域

machine learningai

議題類型

功能

難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。

5

預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。

超過 1 週

活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。

較久未更新

清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。

不清晰

前置要求

RustCandle frameworkAudio model knowledge

新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。

10