Bert-VITS2\bert\deberta-v3-large Bert-VITS2\bert\deberta-v2-large-japanese-char-wwm Bert-VITS2\bert\chinese-roberta-wwm-ext-large emo(2.1)和clap(2.2)模型链接 (防止缺东西推荐两个都下) https://hf-mirror.com/audeering/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/blob/main/pytorch_model.b...
1. 依照 https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v3/tree/main补充 \Bert-VITS2\bert\bert-base-japanese-v3 路径下所有缺失的文件 2. 依照https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-large-japanese-v2/tree/main 补充 \Bert-VITS2\bert\bert-large-japanese-v2 路径下所有缺失文件 3. 依照https...
没错，是Bert-vits2，没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了V...
等着就行,跟SVC类似,每1000步会在autodl-tmp/workdir/Bert-VITS2/Data这个文件夹里保存一个模型,我一般推荐4000步、5000步的模型可以听听效果了,没有大问题的话,就可以继续往后炼,10000步的模型差不多就可以用了,但是我还是推荐你10000步以后的每个保存下来的模型,都听一下,挑个最好的。 最后,模型差不多了,...
本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。 本地配置HuggingFace 首先注册HuggingFace平台: https://huggingface.co/join 随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌: 这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。
gitclonehttps://github.com/Stardust-minus/Bert-VITS2 随后安装项目的依赖: cdBert-VITS2pip3install-r requirements.txt 接着下载bert模型放入到项目的bert目录。 bert模型下载地址: 中:https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large
git clone https://github.com/Stardust-minus/Bert-VITS2 随后安装项目的依赖: cd Bert-VITS2 pip3 install -r requirements.txt 接着下载bert模型放入到项目的bert目录。 bert模型下载地址: 中:https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large ...
本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。 本地配置HuggingFace 首先注册HuggingFace平台: https://huggingface.co/join 随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌: 这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。
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