Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
在零样本文字转语音的 Gradio 演示里,用一段 3 到 10 秒的参考录音引导声音,说出你输入的任何文字。
GPT SoVITS V2 Pro Plus 是一款工具包,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download lj1995/GPT-SoVITS-ProPlus --repo-type space --local-dir GPT-SoVITS-ProPlus cd GPT-SoVITS-ProPlus
GPT SoVITS V2 Pro Plus 是用 Gradio 搭建的零样本文字转语音演示。你给它一段约 3 到 10 秒的参考录音,结果里的声音会跟随这段录音的音调、语速和情绪。然后你输入想让它说的文字。它在 Hugging Face 的 GPU 硬件上运行。
想听自己的文字用与一小段样本相符的声音说出来的人,以及研究语音合成的开发者。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 媒体 | 视频和音频创作者 | 用选定的风格为脚本配音 | 录一小段样本再输入脚本 |
| 软件 | 语音应用的开发者 | 测试零样本合成 | 运行 inference_webui.py |
| 教育 | 语言学习者 | 听文字用选定的语气朗读 | 用平静的样本来朗读 |
| 研究 | 语音研究人员 | 研究 GPT-SoVITS 的配置 | 阅读 AR 和 module 文件夹 |
需要录音棚级语音产品的人可以跳过它,因为这是演示。
| 用例 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 克隆声音风格 | 创作者 | 带有你样本语气的语音 |
| 朗读文字 | 任何人 | 你输入的文字的音频 |
pip install -U huggingface_hub hf download lj1995/GPT-SoVITS-ProPlus --repo-type space --local-dir GPT-SoVITS-ProPlus cd GPT-SoVITS-ProPlus pip install gradio==5.34.0 pip install -r requirements.txt python inference_webui.py
在线使用时,访问 Hugging Face 上的这个 Space,添加 3 到 10 秒的参考录音,输入文字并生成语音。在自己的电脑上,运行下面的最后一条命令,再打开 Gradio 提供的本地页面。
python inference_webui.py
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| inference_webui.py | 启动 Gradio 界面 |
| requirements.txt | 列出要安装的 Python 软件包 |
| packages.txt | 列出要安装的系统软件包 |
| configs | 存放配置文件 |
你添加一段简短、清晰的人声录音作为参考,再输入一句话。演示会用跟随参考的语气和节奏说出这句话。
如果你刚接触,用一段约五秒的清晰录音和一句短话。零样本的意思是不需要先用你的声音做训练。
如果你熟悉这个领域,这个 Space 列出了 lj1995/GPT-SoVITS 和 google-bert/bert-base-chinese 两个模型。仓库里有 AR、模块、文本处理和特征提取的文件夹,另外还有一个说话人验证文件。代价是需要 GPU,而且参考片段必须落在 3 到 10 秒的范围内。
在零样本文字转语音的 Gradio 演示里,用一段 3 到 10 秒的参考录音引导声音,说出你输入的任何文字。
由 lj1995 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:GPT SoVITS V2 Pro Plus 是用 Gradio 搭建的零样本文字转语音演示。你给它一段约 3 到 10 秒的参考录音,结果里的声音会跟随这段录音的音调、语速和情绪。然后你输入想让它说的文字。它在 Hugging Face 的 GPU 硬件上运行。
适合谁:想听自己的文字用与一小段样本相符的声音说出来的人,以及研究语音合成的开发者。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
媒体 | 视频和音频创作者 | 用选定的风格为脚本配音 | 录一小段样本再输入脚本
软件 | 语音应用的开发者 | 测试零样本合成 | 运行 inference_webui.py
教育 | 语言学习者 | 听文字用选定的语气朗读 | 用平静的样本来朗读
研究 | 语音研究人员 | 研究 GPT-SoVITS 的配置 | 阅读 AR 和 module 文件夹
需要录音棚级语音产品的人可以跳过它,因为这是演示。
用在哪里:
用例 | 谁用 | 得到什么
克隆声音风格 | 创作者 | 带有你样本语气的语音
朗读文字 | 任何人 | 你输入的文字的音频
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download lj1995/GPT-SoVITS-ProPlus --repo-type space --local-dir GPT-SoVITS-ProPlus
cd GPT-SoVITS-ProPlus
pip install gradio==5.34.0
pip install -r requirements.txt
python inference_webui.py
如何使用:在线使用时,访问 Hugging Face 上的这个 Space,添加 3 到 10 秒的参考录音,输入文字并生成语音。在自己的电脑上,运行下面的最后一条命令,再打开 Gradio 提供的本地页面。
python inference_webui.py
工具 | 作用
inference_webui.py | 启动 Gradio 界面
requirements.txt | 列出要安装的 Python 软件包
packages.txt | 列出要安装的系统软件包
configs | 存放配置文件
示例:你添加一段简短、清晰的人声录音作为参考,再输入一句话。演示会用跟随参考的语气和节奏说出这句话。
新手与专家:如果你刚接触,用一段约五秒的清晰录音和一句短话。零样本的意思是不需要先用你的声音做训练。
如果你熟悉这个领域,这个 Space 列出了 lj1995/GPT-SoVITS 和 google-bert/bert-base-chinese 两个模型。仓库里有 AR、模块、文本处理和特征提取的文件夹,另外还有一个说话人验证文件。代价是需要 GPU,而且参考片段必须落在 3 到 10 秒的范围内。
你添加 3 到 10 秒的参考录音
你输入要朗读的文字
模型匹配声音风格
你播放生成的语音
注意事项:
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face Space。
| 产品 | 点赞 | 构建方式 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|
| GPT SoVITS V2 Pro Plus 本页 | 257 | gradio | mit | |
| MusicGen共有 gradio | 5,116 | gradio | cc-by-nc-4.0 | |
| Kokoro TTS共有 gradio | 3,556 | gradio | apache-2.0 | |
| Background Removal共有 gradio | 2,988 | gradio | mit | |
| Omni Image Editor共有 gradio | 2,922 | gradio | mit | |
| Diffusers Image Outpaint共有 gradio | 2,565 | gradio | apache-2.0 |
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面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
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