vits

VITS 源码解析2-模型概述

VITs是文本到语音(Text-to-Speech,TTS)任务中最流行的技术之一，其实现思路是将文本语音信息融合到了HiFiGAN潜空间内,通过文本控制HiFiGAN的生成器，输出含文本语义的声音。

迪三·2024-09-15 14:00

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

MB-iSTFT-VITS 项目教程

MB-iSTFT-VITS项目教程MB-iSTFT-VITSLightweightandHigh-FidelityEnd-to-EndText-to-SpeechwithMulti-BandGenerationandInverseShort-TimeFourierTransform

邱敬镇·2024-09-09 12:15

推荐项目：VITS2 Chinese - 轻松转化你的中文语音至文本

傅尉艺Maggie·2024-09-09 12:14

探索MB-iSTFT-VITS：一款高效的语音合成工具

探索MB-iSTFT-VITS：一款高效的语音合成工具MB-iSTFT-VITSLightweightandHigh-FidelityEnd-to-EndText-to-SpeechwithMulti-BandGenerationandInverseShort-TimeFourierTransform

张姿桃Erwin·2024-09-09 12:44

Vits2.3-Extra-v2:中文特化，如何训练及推理（新手教程）

环境：Vits2.3-Extra-v2:中文特化修复版auto_DataLabeling干声10分钟左右.wav问题描述：Vits2.3-Extra-v2:中文特化，如何训练及推理（新手教程）解决方案：

玩电脑的辣条哥·2024-02-12 06:42

bert-vits2本地部署报错疑难问题汇总

环境：bert-vits2.3win和wsl问题描述：bert-vits2本地部署报错疑难问题汇总解决方案：问题1:Conda安装requirements里面依赖出现ERROR:Nomatchingdistributionfoundforopencc

玩电脑的辣条哥·2024-02-12 06:12

WSL下如何使用Ubuntu本地部署Vits2.3-Extra-v2:中文特化修复版（新手从0开始部署教程）

以上3.硬盘固态500G以上4.显卡N卡8G显存以上20系2070以上本案例英伟达407012G5.网络可连github软：Win10专业版19045以上WSL2-Ubuntu22.041.bert-Vits2.3Extra-v2

玩电脑的辣条哥·2024-02-12 06:11

TTS | 保姆级端到端的语音合成VITS论文详解及项目实现(超详细图文代码)

----------------------------------️语音合成VITS相关系列直达️-------------------------------------VITS：TTS|保姆级端到端的语音合成

夏天｜여름이다·2024-02-09 15:31

Swin-UMamba：结合基于ImageNet的预训练和基于Mamba的UNet模型

然而，现有方法在建模长距离全局信息方面面临挑战，其中卷积神经网络（CNNs）受限于其局部感受野，而视觉转换器（ViTs）则受到其注意力机制高二次复杂度的困扰。

AI浩·2024-02-06 22:52

最新模型VMamba：颠覆视觉Transformer，下一代主流Backbone？

ViTs在性能方

深蓝学院·2024-02-06 21:39

For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.

环境：wslubuntu22.04vits2问题描述：RuntimeError:CUDAerror:unknownerror[rank0]:CUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall

玩电脑的辣条哥·2024-02-03 07:04

VITS:Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning forEnd-to-End Text-to-Speech——TTS

笔记地址：https://flowus.cn/share/4c8c251b-cb8e-4f21-aa9e-139c1c3cf883【FlowUs息流】Vits论文地址：proceedings.mlr.pressAbstract

pied_piperG·2024-01-27 09:42

基于GPT3.5逆向和本地Bert-Vits2-2.3 的语音智能助手

文章目录一、效果演示二、操作步骤三、架构解析一、效果演示各位读者你们好，我最近在研究一个语音助手的项目，是基于GPT3.5网页版的逆向和本地BertVits2-2.3文字转语音，能实现的事情感觉还挺多，目前实现【无需，国内网络发送消息，返回答案文字和语音】，网站已上线并未公开链接，以下是演示GIF：二、操作步骤前端使用uni-app完成，登录后主页中选中【AI助手】跳转到对话页面输入对话，并发送自

佩洛君·2024-01-24 07:56

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之DINO attention map

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出DINOattentionmap可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io

微凉的衣柜·2024-01-21 21:26

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之CLIP注意力机制可视化

视觉模型注意力机制出发,阐述了注意力机制在多模态模型如CLIP,及diffusion模型中的应用.本文给出CLIP注意力机制可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io

微凉的衣柜·2024-01-21 21:26

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之mean attention distance (MAD)

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出meanattentiondistance可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io

微凉的衣柜·2024-01-21 21:24

LOSS损失函数值是什么意思？

环境：Bert-VITS2-v2.3问题描述：LOSS损失函数值是什么意思？解决方案：在机器学习和深度学习中，损失函数（LossFunction）用来衡量模型预测值与实际值之间的差异或误差。

玩电脑的辣条哥·2024-01-21 08:19

如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face

本次分享如何快速部署本地训练的Bert-VITS2语音模型到HuggingFace

刘悦的技术分享·2024-01-19 14:40

Vits——语音模型Vits部署

本地安装环境gitclonehttps://huggingface.co/spaces/zomehwh/vits-uma-genshin-honkaicdvits-uma-genshin-honkai创建

Irving.Gao·2024-01-16 22:42

Python - Bert-VITS2 自定义训练语音

目录一.引言二.前期准备1.Conda环境搭建2.Bert模型下载3.预训练模型下载三.数据准备1.音频文件批量处理2.训练文件地址生成3.模型训练配置生成4.训练文件重采样5.Tensorpt文件生成四.模型训练1.预训练模型2.模型训练3.模型收菜五.总结一.引言前面我们通过视频OCR技术识别老剧台词、通过Wave2Lip技术实现人声同步、通过GFP_GAN实现图像人脸增强，还通过Real-E

BIT_666·2024-01-14 22:35

【文献解读】“MOBILEViT：轻量级、通用目的、移动友好的视觉变换器”。

MobileViT旨在结合CNN和ViTs的优势，旨在构建一

风筝超冷·2024-01-14 08:54

Bert-VITS2 v2.1.0部署简单教程（加处理数据集脚本）

有不懂的可以去GitHub加作者的群或者加我的讨论群869029039有偿接代训练，加群找管理私聊拉取最新分支gitclonehttps://github.com/fishaudio/Bert-VITS2

Alanovo·2024-01-12 18:19

Python - Bert-VITS2 语音推理服务部署

目录一.引言二.服务搭建1.服务配置2.服务代码3.服务踩坑三.服务使用1.服务启动2.服务调用3.服务结果四.总结一.引言上一篇文章我们介绍了如果使用conda搭建Bert-VITS2最新版本的环境并训练自定义语音

BIT_666·2024-01-12 17:47

Conv2Former：一种transformer风格的卷积特征提取方式

我们都知道ViTs推动了设计识别模型的发展，近几年使用的也相当的多，通常就是CNN网络引入注意力机制，往往可以获得不错的性能，因为相比较与卷积cnn，self-attention能够模拟全局成对依赖关系

夏天是冰红茶·2024-01-08 07:54

Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法

Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert

刘悦的技术分享·2024-01-07 04:08

Image as Set of Points

卷积网络（ConvNets）将图像视为矩形的有组织像素，并通过局部区域的卷积运算提取特征；视觉转换器（ViTs）将图像视为一系列补丁，并通过全局范围内的注意力机制提取特征。

让AI服务于我·2024-01-04 01:11

如何将 Python 项目打包成 exe，另带卸载功能！

像之前的stablediffusion的AI绘画，和so-vits-svc音色替换等源码的部署文档都很完善了。尽管如此，对于刚入门的和本地环境搭建各种踩坑的同学，又急于一试就显得不太友好了。

北桥苏·2024-01-02 16:53

LSKA（大可分离核注意力）：重新思考CNN大核注意力设计

静静AI学堂·2023-12-29 06:17

Bert-vits2最终版Bert-vits2-2.3云端训练和推理(Colab免费GPU算力平台)

本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和Jupyter

刘悦的技术分享·2023-12-28 14:00

搭建本地vits

搭建本地vits遇见的报错pyopenjtalk-0.3.0.tar.gz报错信息解决方案报错信息CollectingpyopenjtalkUsingcachedpyopenjtalk-0.3.0.tar.gz

类人_猿·2023-12-23 10:19

Bert-vits2-2.3-Final，Bert-vits2最终版一键整合包(复刻生化危机艾达王)

刘悦的技术分享·2023-12-23 00:05

云端开炉,线上训练,Bert-vits2-v2.2云端线上训练和推理实践(基于GoogleColab)

假如我们一定要说深度学习入门会有一定的门槛，那么设备成本是一个无法避开的话题。深度学习模型通常需要大量的计算资源来进行训练和推理。较大规模的深度学习模型和复杂的数据集需要更高的计算能力才能进行有效的训练。因此，训练深度学习模型可能需要使用高性能的计算设备，如图形处理器（GPU）或专用的深度学习处理器（如TPU），这让很多本地没有N卡的同学望而却步。GoogleColab是由Google提供的一种基

刘悦的技术分享·2023-12-20 13:53

Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)

近日，Bert-vits2-v2.2如约更新，该新版本v2.2主要把Emotion模型换用CLAP多模态模型，推理支持输入textprompt提示词和audioprompt提示语音来进行引导风格化合成，

刘悦的技术分享·2023-12-19 10:05

【论文阅读笔记】A Recent Survey of Vision Transformers for Medical Image Segmentation

【论文概述】本文是关于医学图像分割中视觉变换器（VisionTransformers，ViTs）的最新综述。文中详细回顾了ViTs及其与卷积神经网络（CN

cskywit·2023-12-19 05:51

TTS | emotional-vits情绪语音合成的实现

本文主要介绍了情绪语音合成项目训练自己的数据集的实现过程~innnky/emotional-vits:无需情感标注的情感可控语音合成模型，基于VITS(github.com)目录0.环境设置1.数据预处理

夏天｜여름이다·2023-12-18 22:52

基于 librosa和soundfile对音频进行重采样 (Bert-VITS2 必备)

基于librosa和soundfile对音频进行重采样一、前言在玩bert-vits2的时候有对音频进行重采样的需求，故写了一下批量对音频进行重采样的脚本。

风吹落叶花飘荡·2023-12-17 21:01

AI模型训练——入门篇（一）

、HuggingFace与NLP自从ChatGPT3问世以来的普及性使用，大家或许才真正觉察AI离我们已经越来越近了，自那之后大家也渐渐的开始接触stablediffusion、midjourney和vits

MonsterQy·2023-11-30 19:25

Bert-VITS2本地部署遇到的错误

关于Bert-VITS2本地部署遇到的错误1、在下载python中相关依赖时报错building‘hdbscan.

佚名涙·2023-11-30 11:45

conda环境下module ‘PIL.Image‘ has no attribute ‘ANTIALIAS‘

1问题描述在训练语音模型时，出现如下错误：Traceback(mostrecentcalllast):File"/opt/Bert-VITS2-2.0.2.1/train_ms.py",line660,

智慧医疗探索者·2023-11-29 02:03

本地训练,立等可取,30秒音频素材复刻霉霉讲中文音色基于Bert-VITS2V2.0.2

之前我们使用Bert-VITS2V2.0.2版本对现有的原神数据集进行了本地训练，但如果克隆对象脱离了原神角色，我们就需要自己构建数据集了，事实上，深度学习模型的性能和泛化能力都依托于所使用的数据集的质量和多样性

刘悦的技术分享·2023-11-28 10:34

本地训练,开箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基于现有数据集训练(原神刻晴)

但事实上，在语音识别和自然语言处理层面，即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型，对于预算有限的同学们来说，也没必要花冤枉钱上“云端”了，本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2V2.0.2

刘悦的技术分享·2023-11-25 23:57

so-vuts-svc 全版本详细安装、训练、推理使用步骤

本帮助文档为项目so-vits-svc的详细中文安装、调试、推理教程，您也可以直接选择官方README文档撰写：Sucial点击跳转B站主页写在开头：与3.0版本相比，4.0和4.1版本的安装、训练、推理操作更为简单因为

Sucial·2023-11-23 09:36

风火编程--深度学习算法介绍

深度学习算法介绍缺陷检测uflow目标位置检测yolo\图片转视频sadtalker文本转语音so-vits-svc论文总结工具chatpaper图像去模糊EfficientFrequencyDomain-basedTransformersforHigh-QualityImageDeblurring

风火编程·2023-11-20 07:53

总结 CNN 模型：将焦点转移到基于注意力的架构

直到2021年VisionTransformers(ViTs)出现，这个领域才开始发生变化。现在，是时候采用受Transformer架构启发的基于注意力的模型了，使我们能够有效地适应各种数据集变化。

无水先生·2023-11-20 04:41

AI语音克隆

安装下载安装github代码库gitclonehttps://github.com/Plachtaa/VITS-fast-fine-tuning.git安装文档中日语言模型网站目前支持的任务:从10条以上的短音频克隆角色声音从

遂古之初，谁传道之·2023-11-18 18:47

conda环境下Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions问题解决

1问题描述在训练Bert-VITS2模型时，系统报错，错误信息如下：terminatecalledafterthrowinganinstanceof'c10::Error'what():CUDAerror

智慧医疗探索者·2023-11-12 10:28

AIGC：使用bert_vits2实现栩栩如生的个性化语音克隆

1VITS2模型1.1摘要单阶段文本到语音模型最近被积极研究，其结果优于两阶段管道系统。以往的单阶段模型虽然取得了较大的进展，但在间歇性非自然性、计算效率、对音素转换依赖性强等方面仍有改进的空间。

智慧医疗探索者·2023-11-10 18:38

YoloV5改进策略：独家原创，LSKA（大可分离核注意力）改进YoloV5，比Transformer更有效，包括论文翻译和实验结果

文章目录摘要论文：《LSKA（大可分离核注意力）：重新思考CNN大核注意力设计》1、简介2、相关工作3、方法4、实验5、消融研究6、与最先进方法的比较7、ViTs和CNNs的鲁棒性评估基准比较8、结论YoloV5

静静AI学堂·2023-11-07 04:43

YoloV7改进策略：独家原创，LSKA（大可分离核注意力）改进YoloV7，比Transformer更有效，包括论文翻译和实验结果

文章目录摘要论文：《LSKA（大可分离核注意力）：重新思考CNN大核注意力设计》1、简介2、相关工作3、方法4、实验5、消融研究6、与最先进方法的比较7、ViTs和CNNs的鲁棒性评估基准比较8、结论YoloV7

静静AI学堂·2023-11-07 04:41

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