Kani TTS 2

Kani TTS 2 TTSName

An ultra-lightweight 400M English model that runs in just 3GB of VRAM at a 0.2 real-time factor.

დარეგისტრირება 5000 სიმბოლოს საზღვარი

ტექსტის გადატანა SSML ჭდეებში ზუსტი კონტროლისთვის:

<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>

მონიშნული მოდელისთვის გასაგები ჭდეები - დააწკაპუნეთ, რომ ერთი ჭდე თქვენს ტექსტში ჩააგდოთ, სადაც ის მოხდება:

ეს მოდელი კითხულობს ჩვეულებრივ ტექსტს, ამიტომ შიგნით თავსებული ჭდეები იგნორირდება. ჭდეებზე დაფუძნებული ემოციებისთვის გადადით გამოხატვის მოდელში, როგორიცაა Orpheus ან Bark.

ინდივიდუალური გამოთქმების განსაზღვრა (სიტყვი = გამოთქმა):

-12 +12
0.5x 2.0x
თავისუფალი Piper, VITS, MeloTTS- ით
აქ გამოჩნდება თქვენი შექმნილი აუდიო. აირჩიეთ მოდელი, შეიყვანეთ ტექსტი და დააჭირეთ "შექმნა".
აუდიო წარმატებით შექმნილია
0:00
აუდიოს ჩამოტვირთვა ჩამოტვირთვა ბმულის ვადა მთავრდება 24 საათში
Freeware: თავისუფალი პროგრამა. კომერციული ლიცენზია $5/თვედან
ჟაკაქ TTS.ai? კაზთ თმ ნა ოპთ£არვლთრვ ჟთ!

ინფორმაცია Kani TTS 2

Kani-TTS-2 by NineNineSix is an ultra-lightweight 400M-parameter text-to-speech model built on a Liquid AI LFM2 backbone with NVIDIA's NanoCodec. It runs in just 3GB of VRAM and generates roughly ten seconds of speech in about two seconds on an A100 — a real-time factor near 0.2. The current public release ships an English-only checkpoint and, unlike its predecessor, does not expose the speaker-embedding hook needed for voice cloning. Its strength is fast, low-cost English generation on modest hardware, which makes it a good fit for quick previews and high-volume English narration. It is released under Apache 2.0 and offered on the free tier.

საუკეთესოა: Fast English generation on low-VRAM hardware, quick previews

ყველას დათვალიერება Kani TTS 2 ხმა

ჟ მალკჲ ოჲდლვენსგაŒვ

პროგრამისტი
NineNineSix
ლიცენზია
Apache 2.0
იანვარი
free
სიჩქარე
fast
ხმა
ნვ, ნვ ჟყმ.
ენაName
English
სიმბოლოების მაქსიმალური რაოდენობა
1000

Kani TTS 2 ხმა

Default

English
სტანდარტული Neutral

Kani TTS 2 TTS - ხშირად დასმული კითხვები

It runs in just 3GB of VRAM and produces about ten seconds of speech in roughly two seconds on an A100 — a real-time factor near 0.2 — thanks to its 400M-parameter LFM2 backbone and NanoCodec.

No. The current v2 release removed the public speaker-embedding hook, so cloning is not available. For cloning, use Chatterbox, IndexTTS-2, or GPT-SoVITS.

English only. The public release ships a single English checkpoint; for non-English speech, use a model like Kokoro or MeloTTS.
← ყველა ხმა