Orpheus 3b French FT Q8 0.gguf

🚀 Orpheus-3b-FT-Q8_0

このモデルは、canopylabs/3b-fr-ft-research_releaseの量子化バージョンです。Orpheusは、自然で感情豊かな音声合成のためにファインチューニングされた高性能のテキスト・トゥ・スピーチモデルです。このリポジトリには、30億パラメータのモデルの8ビット量子化バージョンがあり、高品質な出力を維持しながら効率を最適化しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、Orpheus-FastAPIフロントエンドに接続するLLM推論サーバーとともに使用するように設計されています。このフロントエンドは、ウェブUIとOpenAI互換のAPIエンドポイントの両方を提供します。

1. この量子化モデルをlex-auのOrpheus-FASTAPIコレクションからダウンロードします。
2. 好みの推論サーバーにモデルを読み込み、サーバーを起動します。
3. Orpheus-FastAPIリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/Lex-au/Orpheus-FastAPI.git
cd Orpheus-FastAPI

4. ORPHEUS_API_URL環境変数を設定することで、FastAPIサーバーを推論サーバーに接続するように構成します。
5. リポジトリのREADMEの完全なインストールとセットアップ手順に従います。

✨ 主な機能

• 3つの異なる特徴を持つ音声オプション
• 笑い声、ため息などの感情タグのサポート
• RTX GPUでのCUDAアクセラレーションに最適化
• 高品質の24kHzモノラルオーディオを生成
• 会話の自然さのためにファインチューニング

📦 インストール

この量子化モデルは、以下のLLM推論サーバーのいずれにも読み込むことができます。

• GPUStack - GPU最適化されたLLM推論サーバー（私のおすすめ） - LAN/WANテンソル分割並列化をサポート
• LM Studio - GGUFモデルを読み込み、ローカルサーバーを起動
• llama.cpp server - 適切なモデルパラメータで実行
• 互換性のあるOpenAI API互換サーバー

💻 使用例

基本的な使用法

このモデルを使用するには、上述の手順に従ってセットアップし、FastAPIサーバーを介してテキスト入力を行います。

高度な使用法

音声や感情タグを指定することで、より多彩な音声合成を行うことができます。例えば、以下のようなテキストを入力することができます。

<laugh> こんにちは、私はPierreです。<sigh>

📚 ドキュメント

利用可能な音声

このモデルは3つの異なる音声をサポートしています。

• Pierre：男性、フランス語、洗練された
• Amelie：女性、フランス語、エレガント
• Marie：女性、フランス語、元気な

感情タグ

以下の感情タグを挿入することで、音声に表現力を加えることができます。

• <laugh>、<chuckle>：笑い声
• <sigh>：ため息
• <cough>、<sniffle>：微妙な中断音
• <groan>、<yawn>、<gasp>：追加の感情表現

🔧 技術詳細

📄 ライセンス

このモデルは、Apache License 2.0の下で利用可能です。

引用と帰属

元のOrpheusモデルはCanopy Labsによって作成されました。このリポジトリには、Orpheus-FastAPIサーバーでの使用に最適化された量子化バージョンが含まれています。

この量子化モデルを研究やアプリケーションで使用する場合は、以下を引用してください。

@misc{orpheus-tts-2025,
  author = {Canopy Labs},
  title = {Orpheus-3b-0.1-ft: Text-to-Speech Model},
  year = {2025},
  publisher = {HuggingFace},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft}}
}

@misc{orpheus-quantised-2025,
  author = {Lex-au},
  title = {Orpheus-3b-FT-Q8_0: Quantised TTS Model with FastAPI Server},
  note = {GGUF quantisation of canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft},
  year = {2025},
  publisher = {HuggingFace},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/lex-au/Orpheus-3b-FT-Q8_0.gguf}}
}

⚠️ 重要注意

このモデルは、CUDA互換GPUで最適なパフォーマンスが得られます。生成速度はGPUの性能に依存します。