Orpheus 3b FT Q2 K.gguf

🚀 Orpheus-3b-FT-Q2_K

Orpheusは、自然で感情豊かな音声合成のために微調整された高性能の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。

✨ 主な機能

• 異なる特性を持つ8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微調整

📦 インストール

この量子化モデルは、以下のLLM推論サーバーに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。

💻 使用例

基本的な使用法

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。これは、Web UIとOpenAI互換のAPIエンドポイントの両方を提供します。

高度な使用法

オーディオサンプル

異なる音声と感情でモデルの動作を聞いてみましょう。

デフォルト音声サンプル

Leah（幸せ）

Tara（悲しい）

Zac（熟考中）

利用可能な音声

このモデルは8種類の異なる音声をサポートしています。

• tara: 女性、会話的、明瞭
• leah: 女性、暖かい、穏やか
• jess: 女性、元気いっぱい、若々しい
• leo: 男性、権威的、低音
• dan: 男性、友好的、カジュアル
• mia: 女性、プロフェッショナル、分かりやすい
• zac: 男性、熱心、ダイナミック
• zoe: 女性、落ち着いた、癒やし

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
• <groan>, <yawn>, <gasp>: 追加の感情表現

🔧 技術詳細

📚 ドキュメント

制限事項

• 現在は英語のテキストのみをサポートしています。
• 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-Q2_K: 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-Q4_K_M.gguf}}
}