huggingface/diffusers

F5-TTS Integration

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#10,043 opened on 2024/11/28

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説明

Model/Pipeline/Scheduler description

F5-TTS is a fully non-autoregressive text-to-speech system based on flow matching with Diffusion Transformer (DiT). It has excellent voice cloning capabilities, and audio generation is of quite high quality.

Open source status

  • The model implementation is available.
  • The model weights are available (Only relevant if addition is not a scheduler).

Provide useful links for the implementation

Paper - https://arxiv.org/abs/2410.06885 Code - https://github.com/SWivid/F5-TTS?tab=readme-ov-file Weights - https://huggingface.co/SWivid/F5-TTS

Author - @SWivid

コントリビューターガイド

調査方針
まず、F5 TTS 論文（arXiv:2410.06885）とその参考実装（github.com/SWivid/F5 TTS）を調査します。コアコンポーネントである Diffusion Transformer (DiT) バックボーン、フローマッチング損失、音声クローニングロジックを特定します。次に、diffusers ライブラリの構造、特に AudioDiffusion パイプライン（例：diffusers/examples/audio diffusion）を確認し、新しいパイプラインを追加する方法を理解します。huggingface.co/SWivid/F5 TTS から事前学習済みの重みをロードし、順伝播を実装するプロトタイプを作成します。重複を避けるため、同様の統合に関する既存の issue や PR を確認してください。
技術スタック
pythonpytorch
領域
machine learningai
Issue 種別
機能
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
4
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-2日
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
アクティブ
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
おおむね明確
前提条件
PythonPyTorchGit
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
60