Diffusion SVC 2.0 即将到来,可在v2.0_dev分支提前体验:前往分支 最近更新:使用本仓库的naive模型和浅扩散模型搭配可以用极低训练成本达到比单纯扩散模型更好的效果,强力推荐。但是小网络的naive模型泛化能力较弱,在小数据集上可能会有音域问题,这个时候naive模型微调不能训练太多步数(这会让底模退化),前级也可以考虑...
every_n_train_steps:每n步保存一次模型,建议值:1000 在naive_svc.py或者hifi_svc.py中: train=dict( batch_size:批大小,依据使用显卡的显存进行调节 第5步:开始训练 1.在启动器内输入 5并且选择第3步使用的配置文件,如需中断训练按下Ctrl+C即可 第6步:继续训练 1.在启动器内输入 6并且选择第3步使用的...
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Diffusion-SVC 此仓库是DDSP-SVC仓库的扩散部分的单独存放。可单独训练和推理。 最近更新:使用本仓库的naive模型和浅扩散模型搭配可以用极低训练成本达到比单纯扩散模型更好的效果,强力推荐。但是小网络的naive模型泛化能力较弱,在小数据集上可能会有音域问题,这个时候naive模型微调不能训练太多步数(这会让底模退化),...
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