Kani TTS 2

Kani TTS 2 TTS

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

Kayıt ol 5000 karakter sınırı için

Kesin kontrol için metninizi SSML etiketleri içinde sarılın:

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

Seçilmiş modeli anlayan etiketler — bir tanesini metinde olduğu yere bırakmak için tıklayınız:

Bu model sıradan metin okur, bu yüzden satır içindeki etiketler göz ardı edilir. Etiket tabanlı duygular için, Orpheus veya Bark gibi ifadesel bir modele geçin.

Özel telaffuzları tanımla (kelime = telaffuz):

-12 +12
0.5x 2.0x
Piper, VITS, MeloTTS ile ücretsiz
Oluşturduğunuz ses burada görünecek. Bir model seçin, metni girin ve Oluştur' a basın.
Ses Başarıyla Oluşturuldu
0:00
Ses İndir İndir Bağlantı 24 saat içinde sona erer
Özgür katman: kişisel kullanım. Ticari lisans ayda 5$'dan
TTS.ai'yi seviyor musunuz?

Hakkında 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.

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

Hepsini Ara Kani TTS 2 sesleri

Bir bakışta

Geliştirici
NineNineSix
Lisans
Apache 2.0
Hayvan
free
Hız
fast
Ses klonlama
Hayır.
Dilleri
English
Maksimum karakterler
1000

Kani TTS 2 sesleri

Default

English
Standart Neutral

Kani TTS 2 TTS - FAQ

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.
← Tüm sesleri