预训练模型(底模)是指使用大量高质量数据集训练得来的模型。使用底模辅助你的训练将可以极大增强模型的性能并大幅减少训练难度。整合包会根据你所选择的编码器、网络结构在训练时自动加载底模。目前整合包内含有以下底模: 关于浅扩散步数(训练) 在v2.3.6 之前的版本,浅扩散模型是训练完整 1000 步深度的,但在大多...
预训练模型(底模)可以大大减少小数据集的训练难度。整合包内已经自带了底模,并会在训练时自动加载。但是目前Vec768l12编码器有一个更强的底模。你可以自行下载并替换原来的底模。 将下载的底模分别改名为G_0.pth和D_0.pth 替换到pre_trained_model/768l12目录下同名文件 下载地址: 在开始之前 为了避免在之后...
So-VITS-SVC 4.0飞浆版本梅花亲自指定预训练底模,包括生成模型、判别模型、HuBERT 4.0的onnx模型文件。 - 飞桨AI Studio
1. 提供4.1训练底模,需自行下载,下载地址:https://huggingface.co/Sucial/so-vits-svc4.1-pretrain_model 还包含扩散模型训练底模 2. 提供4.0训练底模,需自行下载,下载地址:https://huggingface.co/datasets/ms903/sovits4.0-768vec-layer12/tree/main/sovits_768l12_pre_large_320k 并需要改名为G_0.pth...
预训练底模文件 G_0.pth 与D_0.pth 放在logs/32k目录下 预训练底模为必选项,因为据测试从零开始训练有概率不收敛,同时底模也能加快训练速度 预训练底模训练数据集包含云灏 即霜 辉宇·星AI 派蒙 绫地宁宁,覆盖男女生常见音域,可以认为是相对通用的底模 底模删除了optimizer speaker_embedding等无关权重, ...
1.把checkpoint_best_legacy_500.pt文件放进hubert目录,把G_0.pth,D_0.pth放进logs/44k目录(底模也可以先不放,先试运行一下,因为底模要是版本不对,也有可能报错的,会加大我们排错的难度),以及数据集放在dataset_raw目录里,然后打开README_zh_CN.md,在里面按照步骤一步一步运行即可 ...
无底模训练损失过高 无法使用多卡训练 倡导模型数据共享 推一下国内的模型共享平台 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 So-VITS-SVC 4.0 飞浆版本 开屏雷击 什么?这不是PyTorch,这是百度的飞浆(PaddlePaddle)。我们这个AI Studio体积小方便携带,打开一个项目...
重要!请提前下载训练需要用到的底模,参考 2.2.2 预训练底模。 推理:需准备底噪<30dB,尽量不要带混响和和声的干音进行推理。环境依赖本项目需要的环境:NVIDIA-CUDA | Python = 3.8.9(项目建议此版本) | Pytorch(cuda版,非cpu版) | FFmpeg1.1 so-vits-svc4.1 源码使用git 拉取源码。通过以下命令:git...
我需要训练一个16K采样率的底模,使用了混合说话和歌声数据集,总共30000多条数据,训练到200K步,Mel loss到了在14左右,推理时有电流音。请问一下底模训练时使用了多大规模的数据,训练了多久,Mel loss到了多少呢 日志 无 截图so-vits-svc、logs/44k文件夹并粘贴到此处 ...
从svc-develop-team(待定)或任何其他地方获取 Sovits 底模 扩散模型引用了Diffusion-SVC的 Diffusion Model,底模与Diffusion-SVC的扩散模型底模通用,可以去Diffusion-SVC获取扩散模型的底模 虽然底模一般不会引起什么版权问题,但还是请注意一下,比如事先询问作者,又或者作者在模型描述中明确写明了可行的用途 ...