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license: mit
language:
- zh
pipeline_tag: text-to-speech
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# GPT-SoVITS Kancolle Zuikaku TTS模型

## 简介

本项目基于 [GPT-SoVITS](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS) 开发，旨在提供一个高效的文本到语音转换模型。感谢原项目的开发者提供的开源代码和资源。
本项目中的模型基于日语训练，其他语言的生成效果可能会降低。

## 安装指南

请参考GPT-SoVITS说明文档进行模型部署：https://www.yuque.com/baicaigongchang1145haoyuangong/ib3g1e

### 前提条件

确保你的系统已经安装了以下软件：

- Python 3.9

确保你的系统达到以下硬件要求：

Windows
- 支持 CUDA 的 nVIDIA 显卡，每张拥有至少 4G 以上显存
- Windows 10/11 系统
- 实在没有显卡的可以用CPU推理，速度很慢

MAC
- macOS 14或更高版本
- 已通过运行xcode-select --install安装Xcode command-line tools

Linux
- 能够熟练使用Liunx
- 一张至少 4G 以上显存的显卡
- 实在没有显卡的可以用CPU推理，速度很慢

### 部署项目

1. 克隆或下载GPT-SiVITS项目：

```bash
git clone https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS
cd GPT-SoVITS
```

2. 安装所需依赖：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 配置模型

### 模型文件

将本模型文件（ckpt和pth后缀）放置到相应的文件夹中：
- 将 `zuikaku-x.x.ckpt` 文件放入 `GPT_weights` 文件夹
- 将 `zuikaku-x.x.pth` 文件放入 `SoVITS_weights` 文件夹

### 刷新模型

刷新模型设置以确保系统能识别到新的模型文件：

## 使用方法

在部署和配置模型之后，按照GPT-SoVITS文档，加载模型文件夹下的参考音频并复制参考文本，使用推理功能或API即可生成。

## 许可证

本项目基于 MIT 许可证。有关更多信息，请参阅 `LICENSE` 文件。

## 注意事项

本模型开放获取，为同人二次创作作品，禁止商用。原资源版权与最终解释权归属版权方C2プレパラート所有。