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https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M

讨论总结

本次讨论主要围绕Kokoro TTS 1.0展开。从模型运行所需的依赖项,包括其臃肿和不轻便的情况,到在不同平台(如termux、Windows)上的运行表现,像运行延迟和性能问题等。还探讨了Kokoro TTS 1.0的功能,例如是否能进行语音克隆、训练灵活性等,以及涉及到的许可、数据集、盈利等方面的问题,同时也有不少用户表达了对该模型的认可或期待。

主要观点

  1. 👍 Kokoro TTS 1.0运行需要大量臃肿Python依赖项
    • 支持理由:如NumPy、SciPy、Torch和Transformers等,推理所需总代码大小是模型本身三倍。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 Kokoro不能从音频文件获取声音进行语音克隆
    • 正方观点:Kokoro仅在十几个声音上训练,不足以找到与任意音频样本的接近匹配。
    • 反方观点:无。
  3. 💡 Kokoro - onnx也不轻便
    • 解释:仍然需要NumPy、Numba、Librosa和ONNX Runtime等依赖项。
  4. 💡 在Windows上运行相关程序遇到问题并花费很多时间解决
    • 解释:SuperChewbacca提到在Windows上让程序运行花费了很多时间,起初运行很慢。
  5. 💡 对Kokoro TTS 1.0持积极态度
    • 解释:有多位用户表达看到它发展很高兴、认可模型的品质和速度等。

金句与有趣评论

  1. “😂 -p-e-w-: Pity it requires a Gigabyte of bloated Python dependencies to run. NumPy, SciPy, Torch, and Transformers. The total code needed for inference is triple the size of the model itself!”
    • 亮点:生动地描述出Kokoro TTS 1.0运行所需依赖项的臃肿程度。
  2. “🤔 randomanoni: Yeah this is quite a drag. I got it running on termux (using onnx), which is great, but the delay is at least 5 seconds compared to "instant" using classic espeak models.”
    • 亮点:对比出Kokoro TTS 1.0在termux上运行的延迟情况。
  3. “👀 SuperChewbacca: You created a great model that requires tiny resources to both train and run. Nice work!”
    • 亮点:表达对Kokoro TTS 1.0模型的认可。
  4. “🤔 iKy1e:Kokoro has been trained on a dozen voices, not enough to be able to arbitrarily find a "close match" to any random audio sample.”
    • 亮点:指出Kokoro TTS 1.0不能进行语音克隆的原因。
  5. “😂 SuperChewbacca: I wasted a bunch of time making it work in Windows (without docker).”
    • 亮点:真实反映在Windows上运行遇到的问题。

情感分析

总体情感倾向较为复杂,既有正面评价也有负面评价。正面评价主要是对模型发展、品质、速度等方面的认可,负面评价主要集中在模型运行依赖臃肿、性能问题(如运行延迟)等方面。主要分歧点在于对Kokoro TTS 1.0性能和功能方面的看法,可能的原因是不同用户的使用场景和需求不同。

趋势与预测

  • 新兴话题:Kokoro TTS 1.0的许可相关话题可能会进一步探讨,特别是关于使用输出结果时忽略许可的观点。
  • 潜在影响:如果Kokoro TTS 1.0在性能和功能上得到改进,可能会对语音合成相关领域或需要多语言支持的项目产生积极影响;如果许可问题不清晰,可能会影响其在开源社区的推广。

详细内容:

标题:关于 Kokoro TTS 1.0 的热门讨论

在 Reddit 上,有关 Kokoro TTS 1.0 的话题引起了众多网友的热烈讨论。该帖子提供了相关链接 https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M ,获得了大量的关注和众多评论。讨论主要围绕着 Kokoro TTS 1.0 的性能、应用场景、技术要求以及开源等方面展开。

在讨论焦点与观点分析方面,有人认为 Kokoro TTS 1.0 训练了更多的声音和语言,但运行它需要大量的 Python 依赖项,代码量庞大,并非轻量级。比如有人说:“运行它需要千兆字节的臃肿 Python 依赖项,像 NumPy、SciPy、Torch 和 Transformers 等。用于推理的总代码量是模型本身的三倍!” 还有人分享了自己在 termux 上运行的经历,虽然成功了,但延迟至少 5 秒,相比经典的 espeak 模型有明显差距。

不过,也有人对 Kokoro TTS 1.0 表示肯定。有人称:“你创建了一个很棒的模型,训练和运行所需的资源都很少。干得漂亮!”

对于 Kokoro TTS 1.0 是否能进行声音克隆,观点存在分歧。有人表示它不能进行声音克隆,因为训练数据有限。但也有人认为这种解释不准确。

同时,还有人提到了 Kokoro TTS 1.0 在不同操作系统上的表现差异,如在 Windows 系统中的性能问题等。

关于能否用自己的声音对 Kokoro TTS 1.0 进行微调或训练,也引发了大家的讨论。

总之,关于 Kokoro TTS 1.0 的讨论展现了网友们对其复杂而多样的看法,也反映了大家对语音合成技术的关注和期待。