optimize: 优化代码结构 (#66)
* update * 纠正了多余的内容 * update * Change the location of the comments (or revert) to improve readability. * revert * Update extract_locale.py * Update i18n.py * fix HK & SG --------- Co-authored-by: 源文雨 <41315874+fumiama@users.noreply.github.com>
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唐澤 克幸
GitHub
parent
eebbacba8c
commit
6fb458a754
3
.github/workflows/genlocale.yml
vendored
3
.github/workflows/genlocale.yml
vendored
@ -14,8 +14,7 @@ jobs:
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- name: Run locale generation
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run: |
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python3 extract_locale.py
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cd locale
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python3 locale_diff.py
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cd i18n && python3 locale_diff.py
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- name: Commit back
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if: ${{ !github.head_ref }}
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@ -19,7 +19,7 @@
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[**更新日志**](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Changelog_CN.md)
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[**English**](./README.en.md) | [**中文简体**](./README.md) | [**日本語**](./README.ja.md)
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[**English**](./docs/README.en.md) | [**中文简体**](./README.md) | [**日本語**](./docs/README.ja.md)
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> 点此查看我们的[演示视频](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) !
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@ -18,7 +18,7 @@ An easy-to-use SVC framework based on VITS.<br><br>
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------
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[**Changelog**](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Changelog_CN.md)
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[**English**](./README.en.md) | [**中文简体**](./README.md) | [**日本語**](./README.ja.md)
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[**English**](./README.en.md) | [**中文简体**](../README.md) | [**日本語**](./README.ja.md)
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> Check our [Demo Video](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) here!
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@ -19,21 +19,21 @@ VITSに基づく使いやすい音声変換（voice changer）framework<br><br>
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[**更新日誌**](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Changelog_CN.md)
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[**English**](./README.en.md) | [**中文简体**](./README.md) | [**日本語**](./README.ja.md)
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[**English**](./README.en.md) | [**中文简体**](../README.md) | [**日本語**](./README.ja.md)
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> demo動画は[こちら](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)でご覧してくでさい
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> デモ動画は[こちら](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)でご覧ください
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> RVCによる実時間音声変換: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
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> RVCによるリアルタイム音声変換: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
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> 基底modelを訓練（training）したのは、約50時間の高品質開源（open source）資料集（dataset）VCTK。著作権侵害を心配することなく使用できるように。
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> 基底modelを訓練(training)したのは、約50時間の高品質なオープンソースのデータセット。著作権侵害を心配することなく使用できるように。
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> 今後は次々と使用許可のある高品質歌声資料集を追加し、基底modelを訓練する。
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## はじめに
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本repoは下記の特性があります
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本repoは下記の特徴があります
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+ 調子（tone）の漏洩が下がれるためtop1検索で源特徴量を訓練集特徴量に置換
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+ 古い又は安いGPUにでも高速に訓練できる
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+ 調子(tone)の漏洩が下がれるためtop1検索で源特徴量を訓練集特徴量に置換
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+ 古い又は安いGPUでも高速に訓練できる
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+ 小さい訓練集でもかなりいいmodelを得られる(10分以上の低noise音声を推奨)
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+ modelを融合し音色をmergeできる(ckpt processing->ckpt mergeで使用)
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+ 使いやすいWebUI
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@ -68,9 +68,9 @@ pip install -r requirements.txt
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```
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## 基底modelsを準備
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RVCは推理・訓練のために色んな事前訓練した基底modelsが必要。
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RVCは推論/訓練のために、様々な事前訓練を行った基底modelsが必要です。
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modelsは[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)からdownloadできる。
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||||
modelsは[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)からダウンロードできます。
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以下は、RVCに必要な基底modelsやその他のfilesの一覧です。
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```bash
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@ -87,11 +87,11 @@ hubert_base.pt
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```bash
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python infer-web.py
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```
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Windowsをお使いの方は、直接に`RVC-beta.7z`をdownload・解凍して、`go-web.bat`をclickでWebUIを起動できる。
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Windowsをお使いの方は、直接に`RVC-beta.7z`をダウンロード後に展開し、`go-web.bat`をclickでWebUIを起動。(7zipが必要です)
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また、repoに[小白简易教程.doc](./小白简易教程.doc)がありますので、参考にしてください（中国語版のみ）。
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## 参考したprojects
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## 参考プロジェクト
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+ [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
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+ [VITS](https://github.com/jaywalnut310/vits)
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+ [HIFIGAN](https://github.com/jik876/hifi-gan)
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@ -100,7 +100,7 @@ Windowsをお使いの方は、直接に`RVC-beta.7z`をdownload・解凍して
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+ [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
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+ [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
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## 貢献者（contributer）皆様のご協力を感謝して致します
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## 貢献者(contributer)の皆様の尽力に感謝します
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<a href="https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
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</a>
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@ -26,5 +26,5 @@ print("processing gui.py")
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process("gui.py")
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# Save as a JSON file
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||||
with open("./locale/zh_CN.json", "w", encoding="utf-8") as f:
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||||
with open("./i18n/zh_CN.json", "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
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||||
|
||||
2
gui.py
2
gui.py
@ -9,7 +9,7 @@ import torchaudio.transforms as tat
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||||
# import matplotlib.pyplot as plt
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||||
from infer_pack.models import SynthesizerTrnMs256NSFsid, SynthesizerTrnMs256NSFsid_nono
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from webui_locale import I18nAuto
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||||
from i18n import I18nAuto
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i18n = I18nAuto()
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||||
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||||
|
||||
@ -90,10 +90,10 @@
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||||
"采样长度": "サンプル長",
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"淡入淡出长度": "フェードイン/フェードアウト長",
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"额外推理时长": "追加推論時間",
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"输入降噪": "输入降噪",
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||||
"输出降噪": "输出降噪",
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||||
"输入降噪": "入力ノイズの低減",
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||||
"输出降噪": "出力ノイズの低減",
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||||
"性能设置": "パフォーマンス設定",
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||||
"开始音频转换": "音声変換を開始する",
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||||
"停止音频转换": "音声変換を停止する",
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||||
"推理时间(ms):": "推理时间(ms):"
|
||||
"推理时间(ms):": "推論時間(ms):"
|
||||
}
|
||||
@ -1,13 +1,13 @@
|
||||
import json
|
||||
import os
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from collections import OrderedDict
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# Define the standard file name
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standard_file = "zh_CN.json"
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# Define the list of supported languages
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# zh_HK.json and zh_SG.json is not included in the list
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||||
# because they are symbolinks to zh_TW.json
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languages = ["zh_TW.json", "ja_JP.json", "en_US.json"]
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||||
# Find all JSON files in the directory
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||||
dir_path = "./"
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||||
languages = [f for f in os.listdir(dir_path) if f.endswith(".json") and f != standard_file]
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||||
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||||
# Load the standard file
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with open(standard_file, "r", encoding="utf-8") as f:
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||||
@ -35,8 +35,8 @@ for lang_file in languages:
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||||
# Sort the keys of the language file to match the order of the standard file
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lang_data = OrderedDict(
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sorted(lang_data.items(), key=lambda x: list(standard_data.keys()).index(x[0]))
|
||||
)
|
||||
)
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||||
|
||||
# Save the updated language file
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||||
with open(lang_file, "w", encoding="utf-8") as f:
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||||
json.dump(lang_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
|
||||
json.dump(lang_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
|
||||
99
i18n/zh_SG.json
Normal file
99
i18n/zh_SG.json
Normal file
@ -0,0 +1,99 @@
|
||||
{
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||||
"本软件以MIT协议开源, 作者不对软件具备任何控制力, 使用软件者、传播软件导出的声音者自负全责. <br>如不认可该条款, 则不能使用或引用软件包内任何代码和文件. 详见根目录<b>使用需遵守的协议-LICENSE.txt</b>.": "本軟體以MIT協議開源，作者不對軟體具備任何控制力，使用軟體者、傳播軟體導出的聲音者自負全責。<br>如不認可該條款，則不能使用或引用軟體包內任何程式碼和檔案。詳見根目錄<b>使用需遵守的協議-LICENSE.txt</b>。",
|
||||
"模型推理": "模型推理",
|
||||
"推理音色": "推理音色",
|
||||
"刷新音色列表": "重新整理音色列表",
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||||
"卸载音色省显存": "卸載音色節省 VRAM",
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||||
"请选择说话人id": "請選擇說話人ID",
|
||||
"男转女推荐+12key, 女转男推荐-12key, 如果音域爆炸导致音色失真也可以自己调整到合适音域. ": "男性轉女性推薦+12key，女性轉男性推薦-12key，如果音域爆炸導致音色失真也可以自己調整到合適音域。",
|
||||
"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "變調(整數、半音數量、升八度12降八度-12)",
|
||||
"输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "輸入待處理音頻檔案路徑（預設是正確格式示例）",
|
||||
"选择音高提取算法,输入歌声可用pm提速,harvest低音好但巨慢无比": "選擇音高提取演算法，輸入歌聲可用 pm 提速，harvest 低音好但巨慢無比",
|
||||
"特征检索库文件路径": "特徵檢索庫檔案路徑",
|
||||
"特征文件路径": "特徵檔案路徑",
|
||||
"F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0曲線檔案，可選，一行一個音高，代替預設的F0及升降調",
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||||
"转换": "轉換",
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||||
"输出信息": "輸出訊息",
|
||||
"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "輸出音頻(右下角三個點，點了可以下載)",
|
||||
"批量转换, 输入待转换音频文件夹, 或上传多个音频文件, 在指定文件夹(默认opt)下输出转换的音频. ": "批量轉換，輸入待轉換音頻資料夾，或上傳多個音頻檔案，在指定資料夾(默認opt)下輸出轉換的音頻。",
|
||||
"指定输出文件夹": "指定輸出資料夾",
|
||||
"检索特征占比": "檢索特徵佔比",
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||||
"输入待处理音频文件夹路径(去文件管理器地址栏拷就行了)": "輸入待處理音頻資料夾路徑(去檔案管理器地址欄拷貝即可)",
|
||||
"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "也可批量輸入音頻檔案，二選一，優先讀資料夾",
|
||||
"伴奏人声分离": "伴奏人聲分離",
|
||||
"人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<br>合格的文件夹路径格式举例: E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鹭霜华测试样例(去文件管理器地址栏拷就行了)": "人聲伴奏分離批量處理，使用UVR5模型。<br>不帶和聲用HP2，帶和聲且提取的人聲不需要和聲用HP5<br>合格的資料夾路徑格式舉例：E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鷺霜華測試樣例（去檔案管理員地址欄複製就行了）",
|
||||
"输入待处理音频文件夹路径": "輸入待處理音頻資料夾路徑",
|
||||
"模型": "模型",
|
||||
"指定输出人声文件夹": "指定輸出人聲資料夾",
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||||
"指定输出乐器文件夹": "指定輸出樂器資料夾",
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||||
"训练": "訓練",
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||||
"step1: 填写实验配置. 实验数据放在logs下, 每个实验一个文件夹, 需手工输入实验名路径, 内含实验配置, 日志, 训练得到的模型文件. ": "step1：填寫實驗配置。實驗數據放在logs下，每個實驗一個資料夾，需手動輸入實驗名路徑，內含實驗配置、日誌、訓練得到的模型檔案。",
|
||||
"输入实验名": "輸入實驗名稱",
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||||
"目标采样率": "目標取樣率",
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||||
"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "模型是否帶音高指導（唱歌一定要，語音可以不要）",
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||||
"step2a: 自动遍历训练文件夹下所有可解码成音频的文件并进行切片归一化, 在实验目录下生成2个wav文件夹; 暂时只支持单人训练. ": "step2a：自動遍歷訓練資料夾下所有可解碼成音頻的檔案並進行切片歸一化，在實驗目錄下生成2個wav資料夾；暫時只支援單人訓練。",
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||||
"输入训练文件夹路径": "輸入訓練檔案夾路徑",
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||||
"请指定说话人id": "請指定說話人id",
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"处理数据": "處理資料",
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"step2b: 使用CPU提取音高(如果模型带音高), 使用GPU提取特征(选择卡号)": "步驟2b: 使用CPU提取音高(如果模型帶音高), 使用GPU提取特徵(選擇卡號)",
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||||
"以-分隔输入使用的卡号, 例如 0-1-2 使用卡0和卡1和卡2": "以-分隔輸入使用的卡號, 例如 0-1-2 使用卡0和卡1和卡2",
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||||
"显卡信息": "顯示卡資訊",
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||||
"提取音高使用的CPU进程数": "提取音高使用的CPU進程數",
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"选择音高提取算法:输入歌声可用pm提速,高质量语音但CPU差可用dio提速,harvest质量更好但慢": "選擇音高提取算法:輸入歌聲可用pm提速,高品質語音但CPU差可用dio提速,harvest品質更好但較慢",
|
||||
"特征提取": "特徵提取",
|
||||
"step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "步驟3: 填寫訓練設定, 開始訓練模型和索引",
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"保存频率save_every_epoch": "保存頻率save_every_epoch",
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||||
"总训练轮数total_epoch": "總訓練輪數total_epoch",
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||||
"是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "是否僅保存最新的ckpt檔案以節省硬碟空間",
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||||
"是否缓存所有训练集至显存. 10min以下小数据可缓存以加速训练, 大数据缓存会炸显存也加不了多少速": "是否緩存所有訓練集至 VRAM。小於10分鐘的小數據可緩存以加速訓練，大數據緩存會爆 VRAM 也加不了多少速度",
|
||||
"加载预训练底模G路径": "加載預訓練底模G路徑",
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||||
"加载预训练底模D路径": "加載預訓練底模D路徑",
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||||
"训练模型": "訓練模型",
|
||||
"训练特征索引": "訓練特徵索引",
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||||
"一键训练": "一鍵訓練",
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||||
"ckpt处理": "ckpt處理",
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||||
"模型融合, 可用于测试音色融合": "模型融合，可用於測試音色融合",
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||||
"A模型路径": "A模型路徑",
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||||
"B模型路径": "B模型路徑",
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||||
"A模型权重": "A模型權重",
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||||
"模型是否带音高指导": "模型是否帶音高指導",
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||||
"要置入的模型信息": "要置入的模型資訊",
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||||
"保存的模型名不带后缀": "儲存的模型名不帶副檔名",
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||||
"融合": "融合",
|
||||
"修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "修改模型資訊(僅支援weights資料夾下提取的小模型檔案)",
|
||||
"模型路径": "模型路徑",
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||||
"要改的模型信息": "要改的模型資訊",
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||||
"保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "儲存的檔案名，預設空為與來源檔案同名",
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||||
"修改": "修改",
|
||||
"查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "查看模型資訊(僅支援weights資料夾下提取的小模型檔案)",
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||||
"查看": "查看",
|
||||
"模型提取(输入logs文件夹下大文件模型路径),适用于训一半不想训了模型没有自动提取保存小文件模型,或者想测试中间模型的情况": "模型提取(輸入logs資料夾下大檔案模型路徑)，適用於訓一半不想訓了模型沒有自動提取儲存小檔案模型，或者想測試中間模型的情況",
|
||||
"保存名": "儲存名",
|
||||
"模型是否带音高指导,1是0否": "模型是否帶音高指導，1是0否",
|
||||
"提取": "提取",
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||||
"招募音高曲线前端编辑器": "招募音高曲線前端編輯器",
|
||||
"加开发群联系我xxxxx": "加開發群聯繫我xxxxx",
|
||||
"点击查看交流、问题反馈群号": "點擊查看交流、問題反饋群號",
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||||
"xxxxx": "xxxxx",
|
||||
"加载模型": "載入模型",
|
||||
"Hubert模型": "Hubert 模型",
|
||||
"选择.pth文件": "選擇 .pth 檔案",
|
||||
"选择.index文件": "選擇 .index 檔案",
|
||||
"选择.npy文件": "選擇 .npy 檔案",
|
||||
"输入设备": "輸入設備",
|
||||
"输出设备": "輸出設備",
|
||||
"音频设备(请使用同种类驱动)": "音訊設備 (請使用同種類驅動)",
|
||||
"响应阈值": "響應閾值",
|
||||
"音调设置": "音調設定",
|
||||
"Index Rate": "Index Rate",
|
||||
"常规设置": "一般設定",
|
||||
"采样长度": "取樣長度",
|
||||
"淡入淡出长度": "淡入淡出長度",
|
||||
"额外推理时长": "額外推理時長",
|
||||
"输入降噪": "輸入降噪",
|
||||
"输出降噪": "輸出降噪",
|
||||
"性能设置": "效能設定",
|
||||
"开始音频转换": "開始音訊轉換",
|
||||
"停止音频转换": "停止音訊轉換",
|
||||
"推理时间(ms):": "推理時間(ms):"
|
||||
}
|
||||
99
i18n/zh_TW.json
Normal file
99
i18n/zh_TW.json
Normal file
@ -0,0 +1,99 @@
|
||||
{
|
||||
"本软件以MIT协议开源, 作者不对软件具备任何控制力, 使用软件者、传播软件导出的声音者自负全责. <br>如不认可该条款, 则不能使用或引用软件包内任何代码和文件. 详见根目录<b>使用需遵守的协议-LICENSE.txt</b>.": "本軟體以MIT協議開源，作者不對軟體具備任何控制力，使用軟體者、傳播軟體導出的聲音者自負全責。<br>如不認可該條款，則不能使用或引用軟體包內任何程式碼和檔案。詳見根目錄<b>使用需遵守的協議-LICENSE.txt</b>。",
|
||||
"模型推理": "模型推理",
|
||||
"推理音色": "推理音色",
|
||||
"刷新音色列表": "重新整理音色列表",
|
||||
"卸载音色省显存": "卸載音色節省 VRAM",
|
||||
"请选择说话人id": "請選擇說話人ID",
|
||||
"男转女推荐+12key, 女转男推荐-12key, 如果音域爆炸导致音色失真也可以自己调整到合适音域. ": "男性轉女性推薦+12key，女性轉男性推薦-12key，如果音域爆炸導致音色失真也可以自己調整到合適音域。",
|
||||
"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "變調(整數、半音數量、升八度12降八度-12)",
|
||||
"输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "輸入待處理音頻檔案路徑（預設是正確格式示例）",
|
||||
"选择音高提取算法,输入歌声可用pm提速,harvest低音好但巨慢无比": "選擇音高提取演算法，輸入歌聲可用 pm 提速，harvest 低音好但巨慢無比",
|
||||
"特征检索库文件路径": "特徵檢索庫檔案路徑",
|
||||
"特征文件路径": "特徵檔案路徑",
|
||||
"F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0曲線檔案，可選，一行一個音高，代替預設的F0及升降調",
|
||||
"转换": "轉換",
|
||||
"输出信息": "輸出訊息",
|
||||
"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "輸出音頻(右下角三個點，點了可以下載)",
|
||||
"批量转换, 输入待转换音频文件夹, 或上传多个音频文件, 在指定文件夹(默认opt)下输出转换的音频. ": "批量轉換，輸入待轉換音頻資料夾，或上傳多個音頻檔案，在指定資料夾(默認opt)下輸出轉換的音頻。",
|
||||
"指定输出文件夹": "指定輸出資料夾",
|
||||
"检索特征占比": "檢索特徵佔比",
|
||||
"输入待处理音频文件夹路径(去文件管理器地址栏拷就行了)": "輸入待處理音頻資料夾路徑(去檔案管理器地址欄拷貝即可)",
|
||||
"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "也可批量輸入音頻檔案，二選一，優先讀資料夾",
|
||||
"伴奏人声分离": "伴奏人聲分離",
|
||||
"人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<br>合格的文件夹路径格式举例: E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鹭霜华测试样例(去文件管理器地址栏拷就行了)": "人聲伴奏分離批量處理，使用UVR5模型。<br>不帶和聲用HP2，帶和聲且提取的人聲不需要和聲用HP5<br>合格的資料夾路徑格式舉例：E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鷺霜華測試樣例（去檔案管理員地址欄複製就行了）",
|
||||
"输入待处理音频文件夹路径": "輸入待處理音頻資料夾路徑",
|
||||
"模型": "模型",
|
||||
"指定输出人声文件夹": "指定輸出人聲資料夾",
|
||||
"指定输出乐器文件夹": "指定輸出樂器資料夾",
|
||||
"训练": "訓練",
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"step1: 填写实验配置. 实验数据放在logs下, 每个实验一个文件夹, 需手工输入实验名路径, 内含实验配置, 日志, 训练得到的模型文件. ": "step1：填寫實驗配置。實驗數據放在logs下，每個實驗一個資料夾，需手動輸入實驗名路徑，內含實驗配置、日誌、訓練得到的模型檔案。",
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"输入实验名": "輸入實驗名稱",
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"目标采样率": "目標取樣率",
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"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "模型是否帶音高指導（唱歌一定要，語音可以不要）",
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"step2a: 自动遍历训练文件夹下所有可解码成音频的文件并进行切片归一化, 在实验目录下生成2个wav文件夹; 暂时只支持单人训练. ": "step2a：自動遍歷訓練資料夾下所有可解碼成音頻的檔案並進行切片歸一化，在實驗目錄下生成2個wav資料夾；暫時只支援單人訓練。",
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"输入训练文件夹路径": "輸入訓練檔案夾路徑",
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"请指定说话人id": "請指定說話人id",
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"处理数据": "處理資料",
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"step2b: 使用CPU提取音高(如果模型带音高), 使用GPU提取特征(选择卡号)": "步驟2b: 使用CPU提取音高(如果模型帶音高), 使用GPU提取特徵(選擇卡號)",
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"以-分隔输入使用的卡号, 例如 0-1-2 使用卡0和卡1和卡2": "以-分隔輸入使用的卡號, 例如 0-1-2 使用卡0和卡1和卡2",
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"显卡信息": "顯示卡資訊",
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"提取音高使用的CPU进程数": "提取音高使用的CPU進程數",
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"选择音高提取算法:输入歌声可用pm提速,高质量语音但CPU差可用dio提速,harvest质量更好但慢": "選擇音高提取算法:輸入歌聲可用pm提速,高品質語音但CPU差可用dio提速,harvest品質更好但較慢",
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"特征提取": "特徵提取",
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"step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "步驟3: 填寫訓練設定, 開始訓練模型和索引",
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"保存频率save_every_epoch": "保存頻率save_every_epoch",
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"总训练轮数total_epoch": "總訓練輪數total_epoch",
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"是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "是否僅保存最新的ckpt檔案以節省硬碟空間",
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"是否缓存所有训练集至显存. 10min以下小数据可缓存以加速训练, 大数据缓存会炸显存也加不了多少速": "是否緩存所有訓練集至 VRAM。小於10分鐘的小數據可緩存以加速訓練，大數據緩存會爆 VRAM 也加不了多少速度",
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"加载预训练底模G路径": "加載預訓練底模G路徑",
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"加载预训练底模D路径": "加載預訓練底模D路徑",
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"训练模型": "訓練模型",
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"训练特征索引": "訓練特徵索引",
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"一键训练": "一鍵訓練",
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"ckpt处理": "ckpt處理",
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"模型融合, 可用于测试音色融合": "模型融合，可用於測試音色融合",
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"A模型路径": "A模型路徑",
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"B模型路径": "B模型路徑",
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"A模型权重": "A模型權重",
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"模型是否带音高指导": "模型是否帶音高指導",
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"要置入的模型信息": "要置入的模型資訊",
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"保存的模型名不带后缀": "儲存的模型名不帶副檔名",
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"融合": "融合",
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"修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "修改模型資訊(僅支援weights資料夾下提取的小模型檔案)",
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"模型路径": "模型路徑",
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"要改的模型信息": "要改的模型資訊",
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"保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "儲存的檔案名，預設空為與來源檔案同名",
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"修改": "修改",
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"查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "查看模型資訊(僅支援weights資料夾下提取的小模型檔案)",
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"查看": "查看",
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"模型提取(输入logs文件夹下大文件模型路径),适用于训一半不想训了模型没有自动提取保存小文件模型,或者想测试中间模型的情况": "模型提取(輸入logs資料夾下大檔案模型路徑)，適用於訓一半不想訓了模型沒有自動提取儲存小檔案模型，或者想測試中間模型的情況",
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"保存名": "儲存名",
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"模型是否带音高指导,1是0否": "模型是否帶音高指導，1是0否",
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"提取": "提取",
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"招募音高曲线前端编辑器": "招募音高曲線前端編輯器",
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"加开发群联系我xxxxx": "加開發群聯繫我xxxxx",
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"点击查看交流、问题反馈群号": "點擊查看交流、問題反饋群號",
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"xxxxx": "xxxxx",
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"加载模型": "載入模型",
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"Hubert模型": "Hubert 模型",
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"选择.pth文件": "選擇 .pth 檔案",
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"选择.index文件": "選擇 .index 檔案",
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"选择.npy文件": "選擇 .npy 檔案",
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"输入设备": "輸入設備",
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"输出设备": "輸出設備",
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"音频设备(请使用同种类驱动)": "音訊設備 (請使用同種類驅動)",
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"响应阈值": "響應閾值",
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"音调设置": "音調設定",
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"Index Rate": "Index Rate",
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"常规设置": "一般設定",
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"采样长度": "取樣長度",
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"淡入淡出长度": "淡入淡出長度",
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"额外推理时长": "額外推理時長",
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"输入降噪": "輸入降噪",
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"输出降噪": "輸出降噪",
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"性能设置": "效能設定",
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"开始音频转换": "開始音訊轉換",
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"停止音频转换": "停止音訊轉換",
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"推理时间(ms):": "推理時間(ms):"
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}
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@ -16,7 +16,7 @@ os.makedirs(os.path.join(now_dir, "weights"), exist_ok=True)
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os.environ["TEMP"] = tmp
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warnings.filterwarnings("ignore")
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torch.manual_seed(114514)
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from webui_locale import I18nAuto
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from i18n import I18nAuto
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i18n = I18nAuto()
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# 判断是否有能用来训练和加速推理的N卡
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@ -1 +0,0 @@
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zh_TW.json
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@ -1 +0,0 @@
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zh_TW.json
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