- Теперь можно задавать продолжительность перекрёстного затухания.
- Исправления:
- Исправлена проблема, при которой неиспользуемые элементы модели влияли на производительность при объединении моделей, путём установки их значений в ноль.
1. Это клиентское ПО для выполнения преобразования голоса в реальном времени с использованием различных AI для преобразования голоса. Поддерживаемые AI:
- [Beatrice JVS Corpus Edition](https://prj-beatrice.com/) * экспериментальный * (не по лицензии MIT, см. [readme](https://github.com/w-okada/voice-changer/blob/master/server/voice_changer/Beatrice/)), только для Windows, зависит от процессора (только v1)
Реализация преобразования голоса работает по схеме "сервер-клиент". Вы можете запустить сервер MMVC на отдельном ПК для минимизации влияния на другие ресурсоёмкие процессы, такие как стриминг.
Поддержка Windows, Mac (включая Apple Silicon M1), Linux и Google Colaboratory.
# Как использовать
Это приложение для изменения голоса с использованием MMVC и so-vits-svc.
Есть два основных способа использования, в порядке сложности:
- Использование готового исполняемого файла
- Настройка окружения с Docker или Anaconda
## (1) Использование готовых исполняемых файлов
- Вы можете скачать и запустить исполняемые файлы.
- Смотрите [здесь](tutorials/tutorial_rvc_en_latest.md) для получения руководства. ([устранение неполадок](https://github.com/w-okada/voice-changer/blob/master/tutorials/trouble_shoot_communication_ja.md))
- Теперь попробовать можно на [Google Colaboratory](https://github.com/w-okada/voice-changer/tree/v.2/w_okada's_Voice_Changer_version_2_x.ipynb) (требуется аккаунт ngrok). Вы можете запустить его через кнопку "Открыть в Colab" в верхнем левом углу.
- Мы предлагаем версии для Windows и Mac на [hugging face](https://huggingface.co/wok000/vcclient000/tree/main)
- v2 для Windows
- Пожалуйста, скачайте и используйте `vcclient_win_std_xxx.zip`. Преобразование голоса можно выполнять с использованием мощного процессора без GPU или с использованием DirectML для GPU (AMD, Nvidia). v2 поддерживает как torch, так и onnx.
- Если у вас Nvidia GPU, скачайте `vcclient_win_cuda_xxx.zip` для более быстрого преобразования.
- v2 для Mac (Apple Silicon)
- Пожалуйста, скачайте и используйте `vcclient_mac_xxx.zip`.
- v1
- Для Windows с Nvidia GPU скачайте ONNX (cpu, cuda), PyTorch (cpu, cuda).
- Для Windows с AMD/Intel GPU скачайте ONNX (cpu, DirectML) и PyTorch (cpu, cuda). AMD/Intel GPU поддерживаются только для ONNX моделей.
- Для пользователей Windows: после распаковки zip-файла запустите соответствующий `start_http.bat` файл.
- Для Mac: после распаковки zip-файла дважды щёлкните на `startHttp.command`. Если появится сообщение о невозможности проверки разработчика, нажмите Ctrl и повторно запустите.
- Если подключаетесь удалённо, используйте `.command` (Mac) или `.bat` (Windows) файл с https вместо http.
- Энкодер DDPS-SVC поддерживает только hubert-soft.
- [Скачать с hugging face](https://huggingface.co/wok000/vcclient000/tree/main)
## (2) Использование после настройки окружения с Docker или Anaconda
Клонируйте этот репозиторий и используйте его. Для Windows требуется настройка WSL2. Для Mac нужно настроить виртуальные среды Python, например Anaconda. Этот метод обеспечивает наивысшую скорость в большинстве случаев. **<fontcolor="red"> Даже без GPU можно получить достаточную производительность на современном процессоре </font>(смотрите раздел о производительности в реальном времени ниже)**.
[Видео-инструкция по установке WSL2 и Docker](https://youtu.be/POo_Cg0eFMU)
[Видео-инструкция по установке WSL2 и Anaconda](https://youtu.be/fba9Zhsukqw)
Для запуска Docker смотрите [start docker](docker_vcclient/README_en.md).
Для запуска на Linux с AMD GPU смотрите [руководство](tutorials/tutorial_anaconda_amd_rocm.md).
# Подпись программного обеспечения
Это ПО не подписано разработчиком. Появится предупреждение, но его можно запустить, нажав на иконку с удержанием клавиши Ctrl. Это связано с политикой безопасности Apple. Использование ПО на ваш риск.
