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[原创]RVC微调底模-悦 f048K

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Updated: 25/04/30Published: 25/04/02
[原创]RVC微调底模-悦 f048K

Inference Comparison

After Inference

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Model Introduction

很高兴，今天我们发布妙音微调后的新基础模型，该模型是在RVC2的基础模型上微调的，下面是训练的部分语言介绍时长。

新增：日语≈10小时高质量语音包括多人说话数据集以及部分动漫数据集。

新增：中文≈15小时高质量录音棚音质。

新增：2小时中文歌曲数据集。

目前在1.0中我们暂时新增了这两种语音，至于新微调的底部训练出的模型质量是否能达到比较好的一个水平，我们正在测试当中，但目前我们已经实现用很少部分的数据能成功训练出一个推理模型。这个一个很不错的开始。

由于微调的模型数据比较大，这对于我们GPU特别紧张的情况下，我们只step了30000步。

471863056420250402165041

这张曲线如果看不懂的话，可以在使用帮助中查看我们之前写的一篇文章有详细说明，我们的损失值一直都是跌宕起伏至少看G模型的损失值是这样的，我无法通过少量的训练去判断，但目前在测试这几个推理模型下来，表现还是挺好的，毕竟在RVC_v2中，底模就很优秀。

下面我将会用几段音频（底部模型直接推理，原数据集未训练。）

原音频

底部模型推理

在未给底部模型加入原音频数据情况下，底部模型的推理效果也能达到6-7分相似。

接下来第二段

原音频

底部模型推理

如果你仔细听，这些原音频虽然未在底部模型中，但是输出的音色却是非常的相似，在后续的推理模型训练中，只需要使用我们的底模+说话人（可能少部分的说话）+情绪语句，即可得到一个很好的推理模型。

当然后续我们将会继续完善该模型，当然永久炼丹师优先下载享用。

下面是使用教程：

将模型放入原生RVC项目中：

assets\pretrained_v2

直接将D以及G开头的两个pth文件解压到本文件夹目录下，请勿更改使用名称。

需要注意在训练当中的这几个参数。

图片[2]-妙音-RVC音色模型工坊

目标采样率+高音+版本必须保持一致，因为我们的微调模型是在f048K下微调，所以这里一定要保持一致。

图片[3]-妙音-RVC音色模型工坊

之后修改模型路径如果你目标采样率选择正确后你只需要

G模型路径：

assets/pretrained_v2/G_mygfyue48K.pth

D模型路径：

assets/pretrained_v2/D_mygfyue48K.pth

在训练前请注意训练模型的路径。

由于我们没有与RVC_V2的底模有过进行对比，这个将会在后期空闲时间进行比对。

D_mygfyue48K（model_hash）：b3640c5ac8fdc81b3934be1173d4f2a6ec2d815742f477632f9a727a442a7034

G_mygfyue48K（model_hash）：087e08d6e3992de28deba1cd87c7a56eac5b257b8b72d97c8fc83c94f2a6e99b

后续计划，继续微调其他语音，对唱歌部分进行微调。

 

妙音模型

妙音模型

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Permanent Alchemist: non-commercial paid models are free; commercial models are discounted

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5 downloads per 5h / 20 per week

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Permanent Alchemist

Non-commercial paid models free; commercial models discounted

Free
Limited

Version Details

OriginalNo

Recommended Parameters

Threshold0.25
Pitch0
Index Rate0.75
Volume Factor1.25
Sample Length192
Harvest Processes2
Fade Length100
Extra Inference Time500
infoFor reference only, adjust according to your input!

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Keywords

#rvc#下载#免费#妙音工坊#底膜#底部模型#微调#模型

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