正在自动登录…
inclusionAI/ Ming-3.0-tts
Ming-3.0-tts 是一个开源的多语言语音合成模型系列,提供 0.5B 稠密和 7.9B MoE 两种变体,支持语音克隆、语音设计、自然语言控制和副语言控制等功能。 该模型支持多种语言和方言,包括中文、英语、德语、西班牙语、法语、韩语和日语,以及四川话和粤语,并提供内置语音和情感、语速、音调、音量等属性控制。
AI 中文解读 · 根据仓库描述与 README 生成 · 2026/10/21 17:21:17 · 查看原文
- 累计 Stars
- 177
- 当前热度
- 未达当前门槛
- 仓库创建时间
选用指南
AI 根据 README 整理 · 2026/10/21 17:21:17
- 使用方式
提供命令行工具和 Python API 两种使用方式,支持多种任务模式,如 TTS、语音克隆、语音设计、多语言、方言、情感、属性控制、自由形式控制和播客等。
查看 README 依据
### <a id="ming-30-tts-05b"></a>Ming-3.0-tts-0.5b ```bash python infer.py \ --model_path inclusionAI/Ming-3.0-tts-0.5b \ --task TTS \ --language_id Chinese \ --text "傍晚的风从山口吹过来,远处的云慢慢染成了金色。" \ --prompt_wav_path data/voice_presets/voice_audio/lingguang.wav \ --prompt_text "诶,你今天有空吗?我们能不能聊聊这件事啊?" \ --use_spk_emb \ --output output/tts.wav ``` Or from Python: ```python from ming_tts import MingTTS model = MingTTS("inclusionAI/Ming-3.0-tts-0.5b") model.synthesize( task="TTS", language_id="Chinese", # English for English text
| `freeform` | none by default (recommended); optional | not accepted | — | `instruction` | | `voice_design` | none | — | — | `style` | | `ip` | none | — | — | `ip` | `python infer_tiny.py --help` lists the same arguments for the command line; repeat `--prompt_wav` and `--prompt_text` for podcast. | | Ming-3.0-tts-0.5b | Ming-3.0-tts-tiny | | --- | --- | --- | | Python API | `ming_tts.MingTTS` | `ming_tiny.MingTinyTTS` | | CLI | `infer.py` | `infer_tiny.py`, `examples/one_click/` | | Preflight | `tools/preflight.py` | `tools/preflight_tiny.py` |
- 部署要求
0.5b 模型环境已在 NVIDIA H800-80GB 和 H20-96G 上测试,flash-attn 可选;tiny 模型推荐使用 NVIDIA H800,需要 Python 3.10.15、PyTorch 和 torchaudio 2.7.1+cu118 以及 transformers==4.46.3。
查看 README 依据
├── tokenizer_config.json # special_tokens_map.json / chat_template.jinja └── README.md ``` ## <a id="quick-start-"></a>Quick Start 🚀 ### Installation ```bash git clone https://github.com/inclusionAI/Ming-3.0-tts.git cd Ming-3.0-tts pip install -r requirements.txt # Ming-3.0-tts-0.5b ``` Or build the 0.5b Docker image (torch 2.6, CUDA 12.4, `transformers==4.46.3`): ```bash docker build -f docker/Dockerfile -t ming-tts . ``` The 0.5b environment has been tested on NVIDIA H800-80GB and H20-96G. For 0.5b, `flash-attn` is optional; inference falls back to PyTorch SDPA.
Tiny uses a separate reference inference environment: Python **3.10.15**, PyTorch and torchaudio **2.7.1+cu118** (CUDA 11.8 wheels), and `transformers==4.46.3`. Install the pinned dependencies from [requirements-tiny.txt](requirements-tiny.txt) in a dedicated environment, as other dependency versions differ from 0.5b. We recommend using NVIDIA H800 for inference. ```bash conda create -n ming-tiny python=3.10.15 -y && conda activate ming-tiny pip install -r requirements-tiny.txt ``` ### Model Download ```bash pip install "huggingface_hub[cli]"
- 已知限制
能力使用单独的任务模式,不支持任意组合;freeform 任务不推荐添加参考音频,且不与语音设计、内置语音、情感、方言或属性控制组合使用。
查看 README 依据
- **Multi-speaker dialogue:** generate a conversation from a script and speaker references (**tiny only**). Capabilities use separate task modes, not arbitrary combinations. See the [Cookbook](#cookbook) for supported inputs, [Performance](#performance) for benchmarks, and [Blog & Demos](https://nomorecoding.github.io/Ming-3.0-tts/) for audio examples. ## <a id="demo-video"></a>Demo Video https://github.com/user-attachments/assets/4062ba4c-7d2d-4a45-a19b-760100b79f9c ## Architecture
text="The garden will remain open until sunset, provided the weather stays clear.", controls={"ip": "US_James"}, use_zero_spk_emb=True, ) ``` ### How it is said **Freeform**: describe the voice and delivery with one natural-language instruction. Both models default to generation without reference audio; adding a reference is not recommended. Not combined with voice design, a built-in voice, emotion, dialect or attribute controls. ```python model.synthesize( task="FREEFORM", text="The old radio crackled softly as the storm moved across the valley.",
README
正在加载 README…
收录信息
- 仓库创建时间
- 2026/10/19 15:03:25
- 首次达标收录
- 2026/10/20 15:01:51
- 统计更新时间
- 2026/10/22 19:01:00
按创建时长与累计 Stars 判断等级。首次达标收录后,即使未达当前门槛仍保留;累计 Stars 和仓库状态会定期更新。确认只有 README 及辅助文件的仓库会停止公开。
模型评估
值得看加权总分 4.0 / 5
由 Jev 模型根据仓库描述与 README 评估,2026/10/20 15:01:51 生成。评分仅供参考,不是代码、安全或许可证审查;热度等级另按创建时长与累计 Stars 计算。
仓库信息
- 最近推送
- 2026/10/21 19:04:56
- 许可证标识
- MIT
- Fork 数
- 11
- 当前状态
- 未归档