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。
在浏览器里用两种合成声音朗读波兰语文字。ONNX 模型在你自己的设备上用 WebGPU 或 WebAssembly 运行,不会向服务器发送任何内容。
Matcha-TTS-PL v2 是一款工具包,属于开发类,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 machinekind/matcha-tts-pl-v2 --repo-type space --local-dir matcha-tts-pl-v2 cd matcha-tts-pl-v2
这是 Matcha-TTS-PL v2 的浏览器试玩页,Matcha-TTS-PL v2 是一个波兰语文字转语音系统。它提供两种合成声音,名为 male_voxcpm_2 和 female_voxcpm_2,用 VoxCPM2 设计,并不模仿真实的人。所有语音处理都在你自己的设备上运行,所以不会向服务器发送文字。
适合想听浏览器里生成的波兰语语音的人,也适合想研究或复用浏览器内语音方案的开发者。
| 行业 | 使用者 | 使用方式 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 媒体 | 内容创作者 | 不用账号,把波兰语文字变成语音音频 | 创作者用每种声音试一句旁白 |
| 软件 | 网页开发者 | 研究 ONNX 模型如何在页面里用 WebGPU 或 WebAssembly 运行 | 开发者阅读仓库里的 JavaScript 文件 |
| 教育 | 语言老师 | 让学习者听到被朗读出来的波兰语文字 | 老师用每种声音播放一个句子 |
| 研究 | 语音研究人员 | 在同一段文字上比较 Studio 和 Edge 两种方案 | 研究人员切换方案,听有什么差别 |
如果你需要波兰语以外的语言的语音,可以跳过它。
你可以在下面这些地方使用它。
| 使用场景 | 适合谁 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 听波兰语文字 | 任何人 | 来自两种合成声音之一的语音音频 |
| 比较方案 | 研究人员 | 同一段文字的 Studio 输出和 Edge 输出对照 |
| 研究浏览器语音 | 开发者 | 一个用 ONNX Runtime Web 和 espeak-ng 的可运行示例 |
在线使用只需要浏览器。本地副本在下载这一步需要 Python。
pip install -U huggingface_hub hf download machinekind/matcha-tts-pl-v2 --repo-type space --local-dir matcha-tts-pl-v2 cd matcha-tts-pl-v2
打开页面,选一种声音,输入波兰语文字。选中一种声音会触发一次性的模型下载,浏览器会保留它。然后播放语音。高级开关可以把随机的时长预测器换成固定的那个。
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| Studio | 使用所选声音的 ONNX 图,一个带有自己 HiFi-GAN 声码器的声学模型 |
| Edge | 使用编码器、解码器和一个小声码器,并以 0.5 秒的块流式输出音频 |
| 高级开关 | 打开确定性的时长预测器,代替随机的那个 |
你选女声,输入一个简短的波兰语句子。页面第一次会下载这种声音的模型,然后把句子作为语音播放出来,整个过程都在你的浏览器里。
文字转语音就是让程序把书面文字朗读出来。这里整个程序都在你的浏览器标签页里运行。先打开这个 Space 的页面,选一种声音,输入一个简短的句子。
从底层看,模型通过 ONNX Runtime Web 运行,有 WebGPU 时用 WebGPU,否则用 WebAssembly。音素化用的是 espeak-ng 的 WebAssembly 构建,覆盖波兰语和它检测到的英语单词,效果链则是普通的 JavaScript。时长默认是随机的,来自一个对每个音素抽样一次的流匹配预测器,所以重复运行的结果可能不同。
每种声音第一次使用时都需要下载模型。
在浏览器里用两种合成声音朗读波兰语文字。ONNX 模型在你自己的设备上用 WebGPU 或 WebAssembly 运行,不会向服务器发送任何内容。
由 machinekind 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:这是 Matcha-TTS-PL v2 的浏览器试玩页,Matcha-TTS-PL v2 是一个波兰语文字转语音系统。它提供两种合成声音,名为 male_voxcpm_2 和 female_voxcpm_2,用 VoxCPM2 设计,并不模仿真实的人。所有语音处理都在你自己的设备上运行,所以不会向服务器发送文字。
适合谁:适合想听浏览器里生成的波兰语语音的人,也适合想研究或复用浏览器内语音方案的开发者。
行业 | 使用者 | 使用方式 | 例子
媒体 | 内容创作者 | 不用账号,把波兰语文字变成语音音频 | 创作者用每种声音试一句旁白
软件 | 网页开发者 | 研究 ONNX 模型如何在页面里用 WebGPU 或 WebAssembly 运行 | 开发者阅读仓库里的 JavaScript 文件
教育 | 语言老师 | 让学习者听到被朗读出来的波兰语文字 | 老师用每种声音播放一个句子
研究 | 语音研究人员 | 在同一段文字上比较 Studio 和 Edge 两种方案 | 研究人员切换方案,听有什么差别
如果你需要波兰语以外的语言的语音,可以跳过它。
用在哪里:你可以在下面这些地方使用它。
使用场景 | 适合谁 | 得到什么
听波兰语文字 | 任何人 | 来自两种合成声音之一的语音音频
比较方案 | 研究人员 | 同一段文字的 Studio 输出和 Edge 输出对照
研究浏览器语音 | 开发者 | 一个用 ONNX Runtime Web 和 espeak-ng 的可运行示例
如何设置:在线使用只需要浏览器。本地副本在下载这一步需要 Python。
pip install -U huggingface_hub
hf download machinekind/matcha-tts-pl-v2 --repo-type space --local-dir matcha-tts-pl-v2
cd matcha-tts-pl-v2
如何使用:打开页面,选一种声音,输入波兰语文字。选中一种声音会触发一次性的模型下载,浏览器会保留它。然后播放语音。高级开关可以把随机的时长预测器换成固定的那个。
工具 | 作用
Studio | 使用所选声音的 ONNX 图,一个带有自己 HiFi-GAN 声码器的声学模型
Edge | 使用编码器、解码器和一个小声码器,并以 0.5 秒的块流式输出音频
高级开关 | 打开确定性的时长预测器,代替随机的那个
示例:你选女声,输入一个简短的波兰语句子。页面第一次会下载这种声音的模型,然后把句子作为语音播放出来,整个过程都在你的浏览器里。
新手与专家:文字转语音就是让程序把书面文字朗读出来。这里整个程序都在你的浏览器标签页里运行。先打开这个 Space 的页面,选一种声音,输入一个简短的句子。
从底层看,模型通过 ONNX Runtime Web 运行,有 WebGPU 时用 WebGPU,否则用 WebAssembly。音素化用的是 espeak-ng 的 WebAssembly 构建,覆盖波兰语和它检测到的英语单词,效果链则是普通的 JavaScript。时长默认是随机的,来自一个对每个音素抽样一次的流匹配预测器,所以重复运行的结果可能不同。
你输入波兰语文字
espeak-ng 把它变成音素
ONNX 模型生成语音
效果链处理音频
你听到结果
注意事项:每种声音第一次使用时都需要下载模型。
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 5 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 |
|---|---|---|---|---|
| Matcha-TTS-PL v2 本页 | 1 | static | mit | |
| InferenceSupport共有 static | 764 | static | afl-3.0 | |
| Huggy共有 static | 463 | static | cc-by-nc-sa-4.0 | |
| Z-Image Lookalike LoRA Index共有 static | 189 | static | apache-2.0 | |
| Granite Docling 258M WebGPU共有 static | 163 | static | apache-2.0 | |
| DINOv3 Web共有 static | 162 | static | apache-2.0 |
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。
LibertAIDAI · 工具包
以每权重 2.9 位的 EXL3 量化运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是一份 196 GiB 的副本,适合在自己硬件上部署大模型的人。困惑度与原模型相差不大。
facebook · 工具包
根据文字描述或音频提示生成短音乐片段,是 facebook MusicGen 的 small 检查点。适合想在自己电脑上试用文字生成音乐的开发者和音乐爱好者。
alpindale · 工具包
用一个只有约 984 个权重的小型神经网络,为 C 源代码的每个字符打上语法高亮标签,通过一个小小的 C 程序运行。适合对手工设计的网络好奇的开发者和研究者。
prithivMLmods · 工具包
在浏览器或你自己的电脑上,用一个 Gradio 应用试用 FLUX.2 Klein 图像模型的一组 LoRA。适合制作或测试 AI 图片的人。
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。