Naive模型是一个轻量级的svc模型,可以作为浅扩散的前级,训练方式与扩散模型一致,示例配置文件在configs/config_naive.yaml。其所需的预处理和扩散模型是一样的。 python train.py -c configs/config_naive.yaml 推理时使用-nmodel指向模型文件以使用,此时必须要浅扩散深度-kstep。
这里,作者以VITS的SVC场景为例,提供Grad-TTS融合进VITS的思想和代码。 思想:1,训练原始VITS模型具体实现,略~~~2,训练插件Diffusion模型 1)冻结原始VITS模型所有参数 2)训练Diffusion模型学习Flow推理结果与wave后验编码结果Z之间的noise3,Diffusion可以减少Flow推理结果与真值之间的Gap,可以减缓过平滑问题 代码:VITS...
我们使用volcano作业来启动分布式训练,所以需要一个volcano的yaml,如下: apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job metadata: name: vj-sd spec: minAvailable:2schedulerName: volcano plugins: env:[]svc:[]tasks: - replicas:2name: worker policies: - action: TerminateJob event: PodFailed - act...
* `batch_size`:单次训练加载到GPU的数据量,调整到低于显存容量的大小即可 * `vocoder_name` : 选择一种声码器,默认为`nsf-hifigan`. ### diffusion.yaml * `cache_all_data`:加载所有数据集到内存中,某些平台的硬盘IO过于低下、同时内存容量 **远大于** 数据集体积时可以启用 * `duration`:训练时音频...
BENTOML_CONFIG=configuration.yaml bentoml serve service:svc --production 我们可以运行以下的脚本来测试 /txt2img 和/img2img 这两个接口,生成结果会被保存为 output.jpg curl -X POST <http://127.0.0.1:3000/txt2img> -H 'Content-Type: application/json' -d "{\\"prompt\\":\\"View of a cyb...
训练过程, 2到4,是输入 x0,原始图片,从q分布里面采样一个,比如q分布都是人脸的图像 t,扩散步骤数,经过几步加噪到随机噪声 e,从标准正态分布中采样的一个噪声 5,对损失函数梯度下降 损失函数, E,第t步的真实噪声 Eθ,Unet网络,θ是参数, 网络的输入是Xt和t,Xt通过上面的推导和用x0和噪声表达出;t,需...
最详细的AI音色转换So-vits-SVC4.1本地配置/训练/推理/使用教程 806 0 07:54 App MockingBird-mainCPU一键包 2009 6 10:49:38 App 【2025最详细】B站强推!AI Agent智能体开发实战指南!迪哥手把手教你零基础创建大模型,效率远超独自摸索! 1764 28 30:51:54 App 导师不教我来教!这绝对是2025年人工智能...
svc/stable-diffusion-serve-svc 8000# Download `stable_diffusion_req.py`curl -LO https://raw.githubusercontent.com/ray-project/serve_config_examples/master/stable_diffusion/stable_diffusion_req.py# Set your `prompt` in `stable_diffusion_req.py`.# Send a request to the Stable Diffusion model....
文件位于.\configs\_base_\datasets\naive_svc.py 运行“2b.调整模型参数.bat”,对照注释修改配置文件 文件位于.\configs\_base_\trainers\base.py 第五步:训练 运行“3a.开始训练.bat”开始训练。 运行“3c.Tensorboard.bat”,输入Version_n的序号来打开启动服务,然后在浏览器内输入http://localhost:6006/打开...
提取特征并训练分类器 features_list = [] labels_list = [] for images, labels in dataloader: features = extract_features(images) features_list.append(features) labels_list.append(labels) features = torch.cat(features_list) labels = torch.cat(labels_list) # 使用SVM进行分类 classifier = SVC()...