近日,Bert-vits2-v2.2如约更新,该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型,推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成,让推理音色更具情感特色,并且推出了新的预处理webuI,操作上更加亲民和接地气。 更多情报请参见Bert-vits2官网: https://github.com/fishaudio/Bert-VI...
所以,Bert-vits2所谓的Mix模式也仅仅指的是推理,而非训练,当然,虽然没法混合数据集进行训练,但是开多进程进行中文和英文模型的并发训练还是可以的。 Bert-vits2中英文模型混合推理 英文模型训练完成后(所谓的训练完成,往往是先跑个50步看看效果),将中文模型也放入Data目录,关于中文模型的训练,请移步:本地训练,立...
三、模型解压 1.将模型解压到 Bert-VITS2.1\Data 目录 2.模型目录结构 四、模型的推理 1.双击启动webui.bat 等待运行进入 webui 2.点击启动推理 3.选择模型实验名和模型的步数 点击推理 4.输入文本内容 点击生成音频
训练完成后,模型将保存在outputs文件夹中。二、中英文混合推理 数据准备对于中英文混合推理,您需要准备一个中英文混合的数据集,并确保数据集中的中文部分已经进行了相应的中文分词处理。 模型加载在开始推理之前,您需要加载已经训练好的Bert-Vits2英文模型。可以使用以下命令加载模型: from transformers import BertTokenize...
Bert-Vits2 Mac端本地推理 1. 创建虚拟环境 python3 -m venv myenv#myvenv 自己换个名字好了 2. 进入虚拟环境 cdmyenv sourcebin/activate 3.下载Bert-VITS2-Extra https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/archive/refs/tags/Extra.zip 下载后自己解压下 ...
对于笔者这样的穷哥们来讲,GoogleColab就是黑暗中的一道光,就算有训练时长限制,也能凑合用了,要啥自行车?要饭咱也就别嫌饭馊了,本次我们基于GoogleColab在云端训练和推理Bert-vits2-v2.2项目,复刻那黑破坏神角色莉莉丝(lilith)。 配置云端设备 首先进入GoogleColab实验室官网: ...
Bert-vits2-v2.2作为一款强大的自然语言处理工具,在最近的一次更新中,主要将Emotion模型替换为了CLAP多模态模型,使得推理支持输入更加强大。这对于需要进行深度学习模型开发的用户来说,无疑是一大福音。首先,让我们了解一下Bert-vits2-v2.2的新特点。相较于之前的版本,Bert-vits2-v2.2最大的变化就是将Emotion模型升...
bert vits2推理代码 bert vits2推理代码:我们首先从预训练的BERT模型和分词器中加载模型和分词器。然后,我们将输入文本送入分词器进行编码,得到一个包含输入文本的张量。接下来,我们将这个张量送入模型进行推理,得到一个包含预测结果的张量。最后,我们使用softmax函数对预测结果进行处理,得到一个概率分布,这个概率分布...
Bert-vits2中文特化推理一键包,流式推理,流式接口api,接入大模型,koboldcpp/酒馆AIBert-vits2中文特化推理一键包:https://pan.quark.cn/s/c0458725987fNSFW大语言模型Yi-34B-Chat蒸馏版链接:https://pan.quark.cn/s/320075494115koboldcpp 1.60 整合包:https://pan.quark.cn/s/b3bcfe7d7018SillyTavern-1.11....
usp=sharing线下整合包链接:https://pan.baidu.com/s/182LZCu5cyR3nH8EoTBLR-g?pwd=v3uc Bert-vits2 官方地址:https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2Bert-vits2 Fastapi推理页面项目:https://github.com/jiangyuxiaoxiao/Bert-VITS2-UI