Multi Model RVC Inference

マルチモデルRVC推論

HuggingfaceまたはGoogle Colabのための簡略化されたRVC推論

情報

それなしでは、元のRVCをサポートしてください。この推論はできません。

特徴

• サポートV1およびV2モデル✅
• YouTubeオーディオダウンローダー✅
• Demucs（Voice Splitter）[ダウンロードモデルに必要なインターネット]✅
• TTSサポート✅
• マイクサポート✅
• Huggingfaceスペースの推論[CPU層のみ]✅
  • YouTubeと入力パスを削除します
  • GPU要件のためにクレープサポートを削除します

自動インストール

これらのコマンドを実行する前に、最初にFFMPEGをインストールします。

• Windowsはstart.batを実行してモデルと依存関係をダウンロードします。
  run.batを実行して推論を実行します
• macos＆linuxのmacos＆linux。スクリプトを実行する前に、WGETをインストールしてください
  start.shを実行して、モデルと依存関係をダウンロードします。
  run.shを実行して推論を実行します

手動インストール

1. Pytorchをインストールします
   

   • CPUのみ（任意のOS）

   pip install torch torchvision torchaudio

   • nvidia（使用済み）

    # For Windows (Due to flashv2 not supported in windows, Issue: https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/issues/345#issuecomment-1747473481)
   pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
   # Other (Linux, etc)
   pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

2. ffmpegをインストールします

3. 依存関係をインストールします
   

pip install -r requirements.txt

4. プリモデルをダウンロードします

 # Hubert Model
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/hubert_base.pt
# Save it to /assets/hubert/hubert_base.pt

# RVMPE (rmvpe pitch extraction, Optional)
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt
# Save it to /assets/rvmpe/rmvpe.pt

5. WebUIを実行します
   

python app.py

使い方

コマンドライン引数

その他の推論