seichi042I / Bert-VITS2-JP

with shell script setup

Installation

step 1

このリポジトリをクローンします

git clone https://github.com/seichi042I/Bert-VITS2-JP
cd Bert-VITS2

step 2

任意のpython仮想環境で依存パッケージをインストールします。

pip3 install torch torchvision torchaudio
pip install -r requirements.txt

step 3

setup.shを実行します。必要なweightファイルやコーパスをダウンロード、配置する処理です。

./setup.sh

引数にモデル名を指定することができます

./setup.sh characterA

Training

installationが完了した状態で以下のコマンドを実行します。

python train_ms.py

チェックポイントモデルはexp/モデル名/logsに保存されます

Inference

以下のように、config.ymlの100行目あたりにモデルのパスを指定する箇所があるので、models/G_1000.pth(数字の部分は適宜変更してください)と書きかえます。

webui:
  # 推理设备
  device: "cuda"
  # 模型路径
  model: "genshin/models/G_8000.pth" -> "models/G_1000.pth"に変更
...

webuiを起動します。

python webui.py

Custom Dataset Training

任意のデータセットで学習する場合の手順です。

step 1

Data_format.mdに書かれている形式に従ってデータセットを作成します。

作成したデータセットをDataディレクトリに配置します。

step 2

setup.shを実行します

./setup.sh

step 3

学習を実行します。

python train_ms.py