GPT-SoVITS
1 min de données vocales peut également être utilisé pour entraîner un bon modèle TTS ! (clonage vocal à peu d'exemples)
Convertissez un court échantillon vocal en discours réaliste ou affinez avec juste une minute de données vocales.
Depuis le README
docker compose run --service-ports <GPT-SoVITS-CU126-Lite|GPT-SoVITS-CU128-Lite|GPT-SoVITS-CU126|GPT-SoVITS-CU128>
- The appropriate architecture image (amd64/arm64) will be automatically pulled during Docker Compose
- Docker Compose will mount all files in the current directory. Please switch to the project root directory and pull the latest code before using the Docker image
- Optionally, build the image locally using the provided Dockerfile for the most up-to-date changes
Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment1 min de données vocales peut également être utilisé pour entraîner un bon modèle TTS ! (clonage vocal à peu d'exemples)
GPT-SoVITS compte 59.9k étoiles sur GitHub. Il a été forké 6.5k fois. GPT-SoVITS est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2024. GPT-SoVITS est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : text-to-speech, tts, vits, voice-clone.
Qu'est-ce que GPT-SoVITS ?
1 min de données vocales peut également être utilisé pour entraîner un bon modèle TTS ! (clonage vocal à peu d'exemples)
GPT-SoVITS est-il open source ?
GPT-SoVITS est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
GPT-SoVITS est-il gratuit ?
Oui. GPT-SoVITS est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est GPT-SoVITS ?
GPT-SoVITS est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage GPT-SoVITS est-il écrit ?
GPT-SoVITS est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/rvc-boss-gpt-sovits.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.