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讨论总结

这是一个关于新的TTS模型（疑似伪装成llama）的讨论。参与者从多个方面进行了交流，包括模型的声音效果、运行的硬件要求、在不同平台（如安卓、Google Colab）的运行可行性、语音克隆的准确性、模型是否可量化、输出长度是否有限制等，同时也涉及到一些与模型相关的技术问题的提问与解答，整体氛围积极，大家都在探索这个新模型的各种特性。

主要观点

  1. 👍 新TTS模型首次运行效果不错，更多声音测试结果很棒
    • 支持理由：多位用户测试后给出积极反馈，如honato称首次运行完美，测试更多声音感觉很棒。
    • 反对声音：有用户提到模型存在结尾跳词、音频质量差等小问题。
  2. 🔥 新TTS模型的语音克隆准确，语音输出自然且质量好
    • 正方观点：Cradawx称赞其语音克隆非常准确，是本地模型中最好的，语音输出自然、质量好。
    • 反方观点：有用户提到克隆模型存在缺陷，如不懂表达情感。
  3. 💡 新TTS模型可能存在输出长度限制
    • 解释：arkemiffo认为该模型可能存在输出长度限制，并通过与自己本地F5 - tts对比进行说明。
  4. 👍 新TTS模型在模仿语音风格上效果好
    • 支持理由：AIEchoesHumanity称这个模型在模仿语音风格上效果惊人地好。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有与其他模型（如gpt - sovits）比较时提到速度等方面的差异。
  5. 🔥 新TTS模型可量化
    • 正方观点：Eastwindy123表示因为实际模型是llama 3所以可以量化。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Holy cow, this model is incredible.”
    • 亮点：简洁地表达出对新TTS模型的惊叹与赞赏。
  2. “🤔 I heard the ejem…“Sky” …voice”
    • 亮点：开启了关于模型声音的讨论话题。
  3. “👀 I gave it a try and on the first run it was a perfect match.”
    • 亮点：直观地分享了自己测试模型的积极结果。
  4. “😂 Cloning your own voice is trippy!!!”
    • 亮点：生动地形容了模型克隆自己声音功能的奇特之处。
  5. “🤔 It skipped a couple words towards the end which so far is the only negative I’ve found.”
    • 亮点：客观地指出模型存在的小问题。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家对这个新的TTS模型大多持正面态度，如称赞其语音克隆准确、语音输出质量好、模仿语音风格效果好等。主要分歧点在于模型是否存在一些小问题，如是否存在输出长度限制、音频质量差、结尾跳词以及克隆模型不懂表达情感等，这些可能是由于不同用户的测试环境、测试样本以及对模型期望的差异所导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型8B版本的发布以及可能的改进之处，如是否会在情感信号和呼吸声音上进行训练等。
  • 潜在影响：如果该模型不断改进和优化，可能会在语音合成领域产生一定影响，如为本地助手提供更好的语音功能，也可能会促使更多人关注TTS模型的相关技术（如模型量化、在不同平台运行等）。

详细内容：

标题：Reddit 上关于新 TTS 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个题为“A new TTS model but it’s llama in disguise”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一个视频链接 https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1i65c2g.mp4 ，吸引了众多用户参与讨论，点赞数和评论数众多。讨论主要围绕该 TTS 模型的性能、应用场景、运行要求等方面展开。

在讨论中，主要观点包括：有人认为该模型语音克隆非常准确，自然且质量高，比如有人说“这是我见过本地模型中最出色的”。但也有人指出模型存在一些问题，如有用户提到“模型似乎存在一些 bug，对于较长的文本处理可能不够完美”。

有用户分享个人经历，如“honato”测试后表示“在第一次运行时就完美匹配，非常惊讶”。

关于模型的运行要求，有人指出可以在具有至少 6GB VRAM 的 GPU 上运行，还提供了相关的空间链接和代码库链接。

对于模型的功能拓展，有人好奇是否能支持更多语言、是否能表现情感、是否能在不同设备上运行等。

讨论中的共识是模型在语音克隆方面有出色表现，但在音频质量、对某些语言的支持等方面还有改进空间。

特别有见地的观点如“认为这种将 LLM 用于 TTS 的方式很酷，非常小巧且易于与主 LLM 一起运行”丰富了讨论。

总之，这次关于新 TTS 模型的讨论展示了其优势和待改进之处，也反映了用户对其未来发展的期待。