VITS模型（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一種先進的語音合成模型，它結合了變分推理（variational inference）、標準化流（normalizing flows）和對抗訓練技術。該模型通過隱變數而非頻譜來連線語音合成中的聲學模型和聲碼器，在隱變數上進行隨機建模，並利用隨機時長預測器來提高合成語音的多樣性。這意味著，即使輸入相同的文本，VITS模型也能合成出不同聲調和韻律的語音。
VITS模型的生成器可以看作是一個最大化變分下界（ELBO）的條件變分自編碼器（Variational AutoEncoder, VAE）。在訓練過程中，模型實際生成梅爾頻譜以指導訓練，但在推斷時不需要生成梅爾頻譜。先驗編碼器的輸入包括從文本生成的音素和音素、隱變數之間的對齊信息，這些信息幫助確定每一個音素的發音時長。
VITS模型使用線性譜而非梅爾頻譜作為後驗編碼器的輸入，以提高後驗編碼器提供的信息的解析度。為了生成更加逼真的樣本，提高先驗分布的表達能力是非常重要的，因此引入了標準化流，以便在文本編碼器產生的簡單分布和隱變數z對應的複雜分布間進行可逆變換。
總的來說，VITS模型是一種高表現力的語音合成系統，它通過結合多種先進技術，實現了語音合成質量的顯著提升，特別是在語音多樣性和自然度方面。