在推理阶段,bert-vits2模型需要调整一些参数以获得最佳性能。以下是一些关键的推理参数及其说明: 1. 学习率(Learning Rate):学习率是用于优化模型权重的参数。在推理阶段,您需要选择一个适当的学习率。较低的学习率可能导致训练时间增加,而较高的学习率可能导致模型收敛到不好的局部最小值。 2. 批量大小(Batch ...
很慢,需要更多轮的迭代才能达到收敛。 3. 学习率还与其他超参数(如 batchsize)相互关联,需要根据具体任务和数据集来进行调 整。 如何设置学习率: 一般来说建议越大越好(在不会 Loss:NaN 或 Loss:0.99/1 的前提下)以下是 fp32/bf16 的建 议参数,如果是 fp16,建议根据实际情况缩小一些。 作者:某超雄诗人 ...
很久不见,最近真是忙得不行,闲下来折腾了一下Bert-VITS2,中文的效果确实很不错,日语苦于缺少预训练模型,自训练又没那么多数据,所以作罢。最近看到中日的预训练模型发布,用亚托莉的数据集试了一下,效果比我想象的好很多,但离完美还差一点距离。因为自身和其他原因不
Bert-vits2项目近期炸裂更新,放出了v2.0.2版本的代码,修正了存在于2.0先前版本的重大bug,并且重炼了底模,本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新,支持了三语言训练及混合合成,并且做到向下兼容,可以推理老版本的模型,本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。 具体的更新日志请参见官网: https...
右侧参数为推理设备和语言,默认是使用cuda和中文。 如果是没有N卡的同学,也可以选择用cpu进行本地推理。 随后将推理文本写入文本框: 这里值得一提的是,Bert-vits2解决了长文本报错的问题,如果是长文本,只需要打开自动切分的选项即可,系统会根据文本中的标点进行切割,减少每次推理的token数量,从而避免报错。
本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(ada wong)。 本地调试JupyterNoteBook 众所周知,GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理,但是每一个JupyterNoteBook文件脚本最多只能运行12小时,随后就会被限制,所以为了避免浪费宝贵的GPU使用时...
本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(ada wong)。 本地调试JupyterNoteBook 众所周知,GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理,但是每一个JupyterNoteBook文件脚本最多只能运行12小时,随后就会被限制,所以为了避免浪费宝贵的GPU使用时...
In the case of inference, the input to the BERTVITS2推理参数model typically includes two pieces of text: a premise and a hypothesis. The premise is a statement or a piece of information that serves as the background or context, while the hypothesis is a claim or a statement that needs ...
右侧参数为推理设备和语言,默认是使用cuda和中文。 如果是没有N卡的同学,也可以选择用cpu进行本地推理。 随后将推理文本写入文本框: 这里值得一提的是,Bert-vits2解决了长文本报错的问题,如果是长文本,只需要打开自动切分的选项即可,系统会根据文本中的标点进行切割,减少每次推理的token数量,从而避免报错。
推理第一步,先去改一下配置文件,因为这个项目比较新,所以用户体验不是特别好,大家忍耐一下,马上就完事了~ 我们在autodl-tmp/workdir/Bert-VITS2这个路径下,找到一个叫config.yml的文件。双击点开它。 找到105行。 把这行的路径model: "Data/maolei/models/G_0.pth",换成你自己的。