TwiScan
인기
커뮤니티
계정 컬렉션
로그인
회원가입
English
日本語
한국의
简体中文
繁体中文
가입 후 초대 링크를 공유하면 동영상 재생 및 초대 보상을 받을 수 있습니다.
지금 가입
Ren
@Ryrenz
AI Engineer | 分享实用 AI 工具和实战心得
가입 March 2025
690
팔로잉 중
11.4K
팬
Ren
@Ryrenz
2026.10.19 03:05
🗣️ Drama 3 能把一段标好角色的文本直接配成整场对话,最多 16 个人轮着说话,声音互不串台。 模型由 Fish Audio 开源,Hugging Face 上 647 个赞,10 月 18 日上了 Hugging Face 的热门趋势。对应技术报告 arXiv 2610.18010,16 位作者,在 Hugging Face 论文页拿了 31 个赞。 以前想做一段多人对白的有声剧,流程特别碎:一个角色一个角色单独合成,导出一堆音频片段,再进剪辑软件排顺序、调间隔、对情绪,中间谁的音色飘了还得回去重做那一段。Drama 3 把这些并成了一件事,文本里用 speaker:0 到 speaker:15 标好谁说哪句,它一次把整场对话生成出来。 长篇内容也不用自己切段,模型会自动分块,还能按块流式输出,一边生成一边往外送。想指定音色,给一段参考音频就能克隆;想让某句话带情绪,在文本里插一个情绪标签;已经出好的片段想往后接,它也能顺着前面的语气续写下去。 它快得起来是因为主干用的是 35B 参数的混合专家结构,每个 token 只激活 3B。官方在一块 NVIDIA H200 上测流式请求,单路并发下首次出声的中位数约 88.9 毫秒;技术报告里还称单流解码能到每秒 271 帧,而参数量只有它七分之一的 Fish Audio S2 是每秒 177 帧。 两点要提前知道:目前能跑它的推理框架只有 SGLang-Omni 和 vLLM-Omni 两套,35B 的体量摆在那儿,本地想跑得准备一张大显存的卡;许可证用的是 Fish Audio Community License,不是 Apache、MIT 那类宽松许可,商用前把条款看清楚。 做有声剧、做长篇播客的人,多角色对白这一步终于不用一条一条拼了。 Hugging Face:
더 보기
0
0
1
3
0
커뮤니티로 전달
인기 있는 사용자
New York Post
@nypost
4.2M 팬
オリコンニュース
@oricon
2M 팬
TVer新着
@TVer_info
101.4K 팬
ツイッター速報〜BreakingNews
@tweetsoku1
257.8K 팬
空空道人
@Kongkongda5882
37.4K 팬
PR TIMESテクノロジー
@PRTIMES_TECH
28.3K 팬
中國新聞社
@CNS1952
547.1K 팬
First Squawk
@FirstSquawk
574.2K 팬
Reuters
@Reuters
26.4M 팬
吴说区块链
@wublockchain12
182.1K 팬
Bloomberg
@business
10.5M 팬
モデルプレス
@modelpress
2M 팬
billboard
@billboard
16.8M 팬
MANTANWEB/毎日キレイ
@mantanweb
68.8K 팬
乐老爺 #JAV
@HappyLok1157
266.5K 팬