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🍦 ChatTTS-Forge

ChatTTS-Forge 是一个围绕 TTS 生成模型开发的项目，实现了 API Server 和基于 Gradio 的 WebUI。

你可以通过以下几种方式体验和部署 ChatTTS-Forge：

-	描述	链接
在线体验	部署于 HuggingFace 中	HuggingFace Spaces
一键启动	点击按钮，一键启动 Colab
容器部署	查看 docker 部分	Docker
本地部署	查看环境准备部分	本地部署

1. <a name='INDEX'></a>目录

<!-- vscode-markdown-toc -->

• 1. 目录
• 2. GPU 显存要求
  • 2.1. 加载模型显存要求
  • 2.2. Batch Size 显存要求
• 3. 安装与运行
  • 3.1. webui 特性
  • 3.2. launch.py: API 服务
    • 3.2.1. 如何连接到 SillyTavern?
• 4. 演示
  • 4.1. 风格化控制
  • 4.2. 长文本生成
• 5. Docker
  • 5.1. 镜像
  • 5.2. 手动构建
• 6. 开发计划
• 7. 常见问题解答
  • 7.1. 什么是 Prompt1 和 Prompt2？
  • 7.2. 什么是 Prefix？
  • 7.3. Style 中 _p 的区别是什么？
  • 7.4. 为什么开启了 --compile 很慢？
  • 7.5. 为什么 colab 里面非常慢只有 2 it/s ？
• 8. 离线整合包

<!-- vscode-markdown-toc-config numbering=true autoSave=true /vscode-markdown-toc-config --> <!-- /vscode-markdown-toc -->

2. GPU 显存要求

2.1. 模型加载显存需求

精度	ChatTTS 模型	Enhancer 模型
全精度	2GB	3GB
半精度	1GB	1.5GB

注：半精度为默认设置，全精度可通过 --no_half 参数启用。

2.2. 推理过程显存需求

精度	Batch Size	不使用 Enhancer	使用 Enhancer
全精度	≤ 4	2GB	4GB
全精度	8	4-10GB	6-14GB
半精度	≤ 4	1GB	2GB
半精度	8	2-6GB	4-8GB

注意事项：

1. 显存需求与上下文长度相关，因此呈现为一个范围。
2. 半精度（默认）的显存需求约为全精度的一半。
3. 对于 Batch Size ≤ 4，4GB 显存通常足够进行推理。
4. Batch Size 为 8 时，可能需要 6-14GB 显存，具体取决于精度和是否使用 Enhancer。

3. <a name='InstallationandRunning'></a>安装与运行

1. 确保 相关依赖 已经正确安装，
2. 根据你的需求启动需要的服务。

• webui: python webui.py
• api: python launch.py

3.1. <a name='webuifeatures'></a>webui 特性

点我看详细图文介绍

• ChatTTS 模型原生功能 Refiner/Generate
• 原生 Batch 合成，高效合成超长文本
• 风格控制
• SSML
  • 编辑器: 简单的 SSML 编辑，配合其他功能使用
  • 分割器：超长文本分割预处理
  • 播客: 支持创建编辑播客脚本
• 说话人
  • 内置音色：内置众多说话人可以使用
  • 说话人创建器: 支持试音抽卡，创建说话人
  • 嵌入: 支持上传说话人嵌入，可复用保存下来的说话人
  • 说话人合并: 支持合并说话人，微调说话人
• 提示槽
• 文字规范化
• 音质增强：
  • 增强: 音质增强提高输出质量
  • 降噪: 去除噪音
• 实验性功能
  • 微调
    • 说话人嵌入
    • [WIP] GPT lora
    • [WIP] AE
  • [WIP] ASR
  • [WIP] 修复

3.2. <a name='launch.py:APIServer'></a>launch.py: API 服务

某些情况，你并不需要 webui，那么可以使用这个脚本启动单纯的 api 服务。

launch.py 脚本启动成功后，你可以在 /docs 下检查 api 是否开启。

详细 API 文档

3.2.1. <a name='HowtolinktoSillyTavern'></a>如何连接到 SillyTavern?

通过 /v1/xtts_v2 系列 api，你可以方便的将 ChatTTS-Forge 连接到你的 SillyTavern 中。

下面是一个简单的配置指南:

1. 点开 插件拓展
2. 点开 TTS 插件配置部分
3. 切换 TTS Provider 为 XTTSv2
4. 勾选 启用
5. 选择/配置 声音
6. [关键] 设置 Provider Endpoint 到 http://localhost:7870/v1/xtts_v2

4. <a name='demo'></a>演示

4.1. <a name='-1'></a>风格化控制

<details> <summary>输入</summary>

<speak version="0.1">
    <voice spk="Bob" seed="42" style="narration-relaxed">
        下面是一个 ChatTTS 用于合成多角色多情感的有声书示例[lbreak]
    </voice>
    <voice spk="Bob" seed="42" style="narration-relaxed">
        黛玉冷笑道：[lbreak]
    </voice>
    <voice spk="female2" seed="42" style="angry">
        我说呢 [uv_break] ，亏了绊住，不然，早就飞起来了[lbreak]
    </voice>
    <voice spk="Bob" seed="42" style="narration-relaxed">
        宝玉道：[lbreak]
    </voice>
    <voice spk="Alice" seed="42" style="unfriendly">
        “只许和你玩 [uv_break] ，替你解闷。不过偶然到他那里，就说这些闲话。”[lbreak]
    </voice>
    <voice spk="female2" seed="42" style="angry">
        “好没意思的话！[uv_break] 去不去，关我什么事儿？ 又没叫你替我解闷儿 [uv_break]，还许你不理我
中华美食不仅仅是食物，更是一种文化的传承。每一道菜背后都有着深厚的历史背景和文化故事。比如，北京的烤鸭，代表着皇家气派；而西安的羊肉泡馍，则体现了浓郁的地方风情。中华美食的精髓在于它追求的“天人合一”，讲究食材的自然性和烹饪过程中的和谐。

总之，中华美食博大精深，其丰富的口感和多样的烹饪技艺，构成了一个充满魅力和无限可能的美食世界。无论你来自哪里，都会被这独特的美食文化所吸引和感动。

Docker

镜像

WIP 开发中

手动 build

下载模型: `python -m scripts.download_models --source modelscope`

- webui: `docker-compose -f ./docker-compose.webui.yml up -d`
- api: `docker-compose -f ./docker-compose.api.yml up -d`

环境变量配置

- webui: [.env.webui](./.env.webui)
- api: [.env.api](./.env.api)

Roadmap

Model Supports

TTS

| 模型名称   | 流式级别 | 支持复刻 | 支持训练 | 支持 prompt | 实现情况               |
| ---------- | -------- | -------- | -------- | ----------- | ---------------------- |
| ChatTTS    | token 级 | ✅       | ❓       | ❓          | ✅                     |
| FishSpeech | 句子级   | ✅       | ❓       | ❓          | ✅ (SFT 版本开发中 🚧) |
| CosyVoice  | 句子级   | ✅       | ❓       | ✅          | ✅                     |

ASR

| 模型名称   | 流式识别 | 支持训练 | 支持多语言 | 实现情况 |
| ---------- | -------- | -------- | ---------- | -------- |
| Whisper    | ✅       | ❓       | ✅         | ✅       |
| SenseVoice | ✅       | ❓       | ✅         | 🚧       |

Voice Clone

| 模型名称  | 实现情况 |
| --------- | -------- |
| OpenVoice | 🚧       |
| RVC       | 🚧       |

Enhancer

| 模型名称        | 实现情况 |
| --------------- | -------- |
| ResembleEnhance | ✅       |

FAQ

Prompt1 和 Prompt2

Prompt1 和 Prompt2 都是系统提示（system prompt），区别在于插入点不同。因为测试发现当前模型对第一个 [Stts] token 非常敏感，所以需要两个提示。

- Prompt1 插入到第一个 [Stts] 之前
- Prompt2 插入到第一个 [Stts] 之后

Prefix

Prefix 主要用于控制模型的生成能力，类似于官方示例中的 refine prompt。这个 prefix 中应该只包含特殊的非语素 token，如 `[laugh_0]`、`[oral_0]`、`[speed_0]`、`[break_0]` 等。

Style 中 `_p` 的区别

Style 中带有 `_p` 的使用了 prompt + prefix，而不带 `_p` 的则只使用 prefix。

为什么开启了 `--compile` 很慢

由于还未实现推理 padding 所以如果每次推理 shape 改变都可能触发 torch 进行 compile

> 暂时不建议开启

为什么 colab 里面非常慢只有 2 it/s

请确保使用 gpu 而非 cpu。

- 点击菜单栏 【修改】
- 点击 【笔记本设置】
- 选择 【硬件加速器】 => T4 GPU

离线整合包

感谢 @Phrixus2023 提供的整合包：
https://pan.baidu.com/s/1Q1vQV5Gs0VhU5J76dZBK4Q?pwd=d7xu

相关讨论：
https://github.com/lenML/ChatTTS-Forge/discussions/65

Documents

在这里可以找到 [更多文档](./docs/readme.md)

Contributing

To contribute, clone the repository, make your changes, commit and push to your clone, and submit a pull request.

References

- ChatTTS: https://github.com/2noise/ChatTTS
- PaddleSpeech: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech
- resemble-enhance: https://github.com/resemble-ai/resemble-enhance
- OpenVoice: https://github.com/myshell-ai/OpenVoice
- FishSpeech: https://github.com/fishaudio/fish-speech
- SenseVoice: https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice
- CosyVoice: https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice
- Whisper: https://github.com/openai/whisper

- ChatTTS 默认说话人: https://github.com/2noise/ChatTTS/issues/238