Neural Amp Modeler 开发者 Steve Ack 发布了一款免费的失真踏板效果插件 ParametricOD，采用基于神经网络的算法，但相比同类插件具有更低的CUP负载并同时保持高精度的建模。

自 2019 年首次推出 Neural Amp Modeler 以来，吉他领域出现了许多建模产品。如 Kemper Profiling、Neural Capture、Tone Modeling、ToneSnap等等，这些产品都专注于模拟特定的“快照”音色，从而让人们产生了“神经网络算法无法模拟真实设备旋钮和开关的效果”的误解。然而，这是不准确的。ParametricOD 在优化设计方面做了许多工作来解决这个问题，可让你随心所欲地进行调整。此外，该插件的 CPU 负载远低于同类插件，并且仍能达到 Neural Amp Modeler的精度，这是通过使用经过优化的更轻量级的神经网络架构来实现的。ParametricOD 适用于 Windows/Mac（兼容 Apple silicon）系统，支持 VST3/AU 插件格式。

官方视频（原视频地址：https://youtu.be/WYVzdTE3Tsg）

免费下载：https://www.neuralampmodeler.com/post/the-first-publicly-available-parametric-neural-amp-model