# 介绍
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我们不对代码库的任何非法使用承担任何责任. 请参阅您当地关于 DMCA (数字千年法案) 和其他相关法律法规.
此代码库根据 `BSD-3-Clause` 许可证发布, 所有模型根据 CC-BY-NC-SA-4.0 许可证发布.
## 要求
- GPU内存: 4GB (用于推理), 16GB (用于微调)
- 系统: Linux, Windows
我们建议 Windows 用户使用 WSL2 或 docker 来运行代码库, 或者使用由社区开发的整合环境.
## 设置
```bash
# 创建一个 python 3.10 虚拟环境, 你也可以用 virtualenv
conda create -n fish-speech python=3.10
conda activate fish-speech
# 安装 pytorch
pip3 install torch torchvision torchaudio
# 安装 fish-speech
pip3 install -e .
# (Ubuntu / Debian 用户) 安装 sox
apt install libsox-dev
```
## 更新日志
- 2024/05/10: 更新了 Fish-Speech 到 1.1 版本,引入了 VITS Decoder 来降低口胡和提高音色相似度.
- 2024/04/22: 完成了 Fish-Speech 1.0 版本, 大幅修改了 VQGAN 和 LLAMA 模型.
- 2023/12/28: 添加了 `lora` 微调支持.
- 2023/12/27: 添加了 `gradient checkpointing`, `causual sampling` 和 `flash-attn` 支持.
- 2023/12/19: 更新了 Webui 和 HTTP API.
- 2023/12/18: 更新了微调文档和相关例子.
- 2023/12/17: 更新了 `text2semantic` 模型, 支持无音素模式.
- 2023/12/13: 测试版发布, 包含 VQGAN 模型和一个基于 LLAMA 的语言模型 (只支持音素).
## 致谢
- [VITS2 (daniilrobnikov)](https://github.com/daniilrobnikov/vits2)
- [Bert-VITS2](https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2)
- [GPT VITS](https://github.com/innnky/gpt-vits)
- [MQTTS](https://github.com/b04901014/MQTTS)
- [GPT Fast](https://github.com/pytorch-labs/gpt-fast)
- [Transformers](https://github.com/huggingface/transformers)
- [GPT-SoVITS](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS)