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：基于PyTorch构建的高性能优化器库，可轻松实现函数优化和基于梯度的元学习它包括两个主要功能：TorchOpt提供了功能优化器，可以为PyTorch启用类似JAX的可组合功能优化器。使用TorchOpt，可以轻松地在PyTorch中使用函数式优化器进行神经网络优化，类似于JAX中的Optax。借助函数式编程的设计，TorchOpt为基于梯度的元学习研究提供了高效、灵活且易于实现的可微优化器。它在很大程度上减少了实现复杂的元学习算法所需的工作量。

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：Audiocraft是一个用于音频生成深度学习研究的PyTorch库，包含了最先进的EnCodec音频压缩器，以及MusicGen，一个简单且可控的音频生成模型。AudioCraftPlus是原版AudioCraft的一体化WebUI，在其基础上添加了许多优质功能。AudioGen模型多波段扩散定制模型支持生成元数据和音频信息选项卡单声道转立体声多重提示/带结构提示的提示分段视频输出定制音乐延续