F5-TTS: 安装与配置指南

F5-TTS: 安装与配置指南

F5-TTS Official code for "F5-TTS: A Fairytaler that Fakes Fluent and Faithful Speech with Flow Matching" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/f5/F5-TTS

1. 项目基础介绍

F5-TTS 是一个开源项目，旨在通过先进的深度学习技术生成流畅且准确的语音。该项目基于 PyTorch，使用了扩散变换器（Diffusion Transformer）和 ConvNeXt V2 架构，提供了高性能的语音合成能力。

2. 关键技术和框架

• PyTorch: 一个流行的开源机器学习库，用于应用如计算机视觉和自然语言处理。
• Diffusion Transformer: 一种用于文本到语音合成的深度学习架构。
• ConvNeXt V2: 一种卷积神经网络架构，用于提升模型性能。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装前，请确保你的系统中已安装以下依赖：

• Python 3.10
• PyTorch（根据你的 GPU 类型选择相应的版本）
• NVIDIA GPU、AMD GPU 或 Intel GPU 的支持库

4. 安装步骤

创建 Python 环境

首先，创建一个独立的 Python 环境，避免与其他项目产生依赖冲突：

conda create -n f5-tts python=3.10
conda activate f5-tts

安装 PyTorch

根据你的 GPU 类型，安装相应的 PyTorch 版本。以下为安装 NVIDIA GPU 支持的 PyTorch 的示例：

pip install torch==2.4.0+cu124 torchaudio==2.4.0+cu124 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

安装 F5-TTS

你可以选择以下两种方式之一来安装 F5-TTS：

1. 作为 pip 包（仅用于推理）：

pip install f5-tts

2. 作为本地可编辑包（用于训练和微调）：

git clone https://github.com/SWivid/F5-TTS.git
cd F5-TTS
git submodule update --init --recursive  # （可选，如果需要 > bigvgan）
pip install -e .

使用 Docker

如果你希望使用 Docker，可以构建 Dockerfile 或从 GitHub 容器仓库运行。

构建 Dockerfile：

docker build -t f5tts:v1 .

从 GitHub 容器仓库运行：

docker container run --rm -it --gpus=all --mount 'type=volume,source=f5-tts,target=/root/.cache/huggingface/hub/' -p 7860:7860 ghcr.io/swivid/f5-tts:main

5. 运行和部署

详细的运行和部署指南，包括如何使用 Triton 和 TensorRT-LLM 进行部署，可以参考项目的官方文档。

以上就是 F5-TTS 的安装和配置指南，希望对你有所帮助。

F5-TTS Official code for "F5-TTS: A Fairytaler that Fakes Fluent and Faithful Speech with Flow Matching" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/f5/F5-TTS