Orpheus 3b German FT Q8 0.gguf

🚀 オルフェウス-3b-ドイツ語-FT-Q8_0

このモデルは、canopylabs/3b-de-ft-research_release の量子化バージョンです。オルフェウスは、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なテキスト読み上げモデルです。このリポジトリには、30億パラメータのモデルを8ビットに量子化したバージョンが含まれており、高品質な出力を維持しながら効率を最適化しています。

✨ 主な機能

Orpheus-3b-FT-Q8_0 は30億パラメータのテキスト読み上げモデルで、複数の音声と感情表現をサポートし、自然な音声にテキストを変換します。このモデルは、効率的な推論のために8ビット (Q8_0) 形式に量子化されており、一般的なハードウェアでも利用可能です。

主な特徴:

• 異なる特性を持つ3種類の音声オプション
• 笑い声や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推論サーバーで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エンドポイントを提供します。

互換性のある推論サーバー

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 (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

クイックスタート

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 環境変数を設定して、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。

利用可能な音声

このモデルは3種類の異なる音声をサポートしています。

• Jana：女性のドイツ語音声、クリア
• Thomas：男性のドイツ語音声、威厳ある
• Max：男性のドイツ語音声、元気な

感情タグ

以下の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

制限事項

• 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。

📄 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

元のオルフェウスモデルは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}}
}