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af834afd2e
commit
a3845aa311
12
README.md
12
README.md
@ -4,6 +4,15 @@
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## What's New!
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## What's New!
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- v.2.0.13-alpha
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- onnxruntime-gpuに対応。cudaエディションのリリース。エディションの説明は[こちら](docs/01_basic_v2.0.z.md)。
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- bugfix:
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- onnxcrepeの不具合対策
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- Beatrice v2 APIのID選択不具合対策
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- その他：
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- loggerの強化
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- v.2.0.6-alpha
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- v.2.0.6-alpha
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- 新規
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- 新規
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- M1系 Macに対応しました。
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- M1系 Macに対応しました。
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@ -20,7 +29,8 @@
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- REST APIを提供することでサードパーティによるクライアント開発を容易化しました。
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- REST APIを提供することでサードパーティによるクライアント開発を容易化しました。
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- エディション体系を刷新しました。
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- エディション体系を刷新しました。
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- スタンダードエディション(win)はgpuの有無にかかわらず、onnxモデルでの実行を基本としてます。torchモデルはonnxモデルに変換してから使用してください。gpuをお持ちの方はonnxモデルでのみハードウェアアクセラレーションが有効となります。
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- スタンダードエディション(win)はgpuの有無にかかわらず、onnxモデルでの実行を基本としてます。torchモデルはonnxモデルに変換してから使用してください。gpuをお持ちの方はonnxモデルでのみハードウェアアクセラレーションが有効となります。
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- cudaエディション(win)は、NvidiaのGPUをお持ちの場合はtorchモデルもハードウェアアクセラレーションが有効になります。また、onnxモデルもスタンダードエディションと比較してわずかながら性能が高くなる可能性があります。
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- cudaエディション(win)は、NvidiaのGPUに特化したチューニングがされています。スタンダードエディションと比較してさらなる高速化が可能です。onnxモデルでのみハードウェアアクセラレーションが有効となります。
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- torchモデルはpytorchのモデルもハードウェアアクセラレートできます。
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- macエディションはApple Silicon搭載のMacユーザ向けです。
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- macエディションはApple Silicon搭載のMacユーザ向けです。
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- linuxユーザやpythonの知識がある方はリポジトリをcloneして実行することもできます。
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- linuxユーザやpythonの知識がある方はリポジトリをcloneして実行することもできます。
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- 現在のalpha versionではスタンダードエディションのみの提供となっています。
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- 現在のalpha versionではスタンダードエディションのみの提供となっています。
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README_en.md
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README_en.md
@ -3,6 +3,14 @@
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[Japanese](/README.md) [Korean](/README_ko.md)
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[Japanese](/README.md) [Korean](/README_ko.md)
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## What's New!
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## What's New!
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- v.2.0.13-alpha
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- Added support for onnxruntime-gpu. Release of the CUDA edition.
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- Bugfix:
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- Addressed issues with onnxcrepe
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- Fixed ID selection issue in Beatrice v2 API
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- Others:
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- Enhanced logger
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- v.2.0.6-alpha
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- v.2.0.6-alpha
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- New
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- New
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- Now compatible with M1 series Macs.
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- Now compatible with M1 series Macs.
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@ -14,15 +22,16 @@
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- Enhanced information gathering for debugging purposes.
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- Enhanced information gathering for debugging purposes.
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- v.2.0.5-alpha
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- v.2.0.5-alpha
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- VCClient has rebooted as the second version.
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- VCClient has been rebooted as a second version.
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- Significant software structural changes have enhanced extensibility.
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- Major software structure changes have been made to improve extensibility.
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- By providing REST API, it has become easier for third parties to develop clients.
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- Providing REST API to facilitate client development by third parties.
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- The edition system has been revamped.
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- Edition system has been completely revamped.
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- The Standard Edition (win) runs on onnx models by default, regardless of the presence of a GPU. Please convert torch models to onnx models before use. If you have a GPU, hardware acceleration is only effective with onnx models.
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- The Standard Edition (win) runs on ONNX models by default regardless of the presence of a GPU. Please convert Torch models to ONNX models before use. Hardware acceleration is only effective with ONNX models for users with a GPU.
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- CUDA Edition (Windows) enables hardware acceleration for the torch model if you have an Nvidia GPU. Additionally, ONNX models may also see a slight performance improvement compared to the Standard Edition.
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- The CUDA Edition (win) is optimized specifically for Nvidia GPUs. It offers further speed enhancements compared to the Standard Edition. Hardware acceleration is only effective with ONNX models.
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- The mac Edition is aimed at users with Macs equipped with Apple Silicon.
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- Torch models can also be hardware accelerated using PyTorch models.
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- Users with Linux and Python knowledge can clone the repository and run it.
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- The Mac Edition is for Mac users with Apple Silicon.
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- Currently, only the Standard Edition is available in the alpha version.
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- Linux users or those with knowledge of Python can clone the repository and run it.
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- Currently, only the Standard Edition is available in the Alpha version.
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# What is VC Client
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# What is VC Client
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README_ko.md
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README_ko.md
@ -3,7 +3,13 @@
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[English](/README_en.md) [Japanese](/README.md)
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[English](/README_en.md) [Japanese](/README.md)
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## What's New!
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## What's New!
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- v.2.0.13-alpha
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- onnxruntime-gpu 지원 추가. CUDA 에디션 릴리스.
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- 버그 수정:
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- onnxcrepe 관련 문제 해결
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- Beatrice v2 API의 ID 선택 문제 수정
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- 기타:
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- 로거 강화
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- v. 2.0.6-alpha
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- v. 2.0.6-alpha
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- 신규:
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- 신규:
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- M1 계열 Mac에 대응했습니다.
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- M1 계열 Mac에 대응했습니다.
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@ -15,15 +21,16 @@
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- 오류 분석을 위한 정보 획득 강화
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- 오류 분석을 위한 정보 획득 강화
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- v.2.0.5-alpha
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- v.2.0.5-alpha
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- VCClient가 세컨드 버전으로 리부트되었습니다.
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- VCClient가 두 번째 버전으로 리부트 되었습니다.
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- 대대적인 소프트웨어 구조 변경으로 확장 용이성을 높였습니다.
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- 대폭적인 소프트웨어 구조 변경으로 확장 용이성을 높였습니다.
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- REST API를 제공하여 서드파티 클라이언트 개발을 용이하게 하였습니다.
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- REST API를 제공하여 서드파티에서 클라이언트 개발을 용이하게 했습니다.
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- 에디션 체계를 새롭게 구성하였습니다.
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- 에디션 체계를 새롭게 개편했습니다.
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- 스탠다드 에디션(win)은 GPU의 유무에 관계없이 onnx 모델로 실행하는 것을 기본으로 합니다. torch 모델은 onnx 모델로 변환한 후 사용하십시오. GPU를 보유한 경우 onnx 모델에서만 하드웨어 가속이 활성화됩니다.
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- 스탠다드 에디션(win)은 GPU 유무와 상관없이 onnx 모델로 실행되는 것이 기본입니다. torch 모델은 onnx 모델로 변환한 후 사용하십시오. GPU를 소유한 사용자는 onnx 모델에서만 하드웨어 가속이 유효합니다.
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- CUDA 에디션(윈도우)은 Nvidia GPU를 보유한 경우에 torch 모델도 하드웨어 가속이 활성화됩니다. 또한, onnx 모델도 스탠다드 에디션과 비교하여 약간 성능이 향상될 가능성이 있습니다.
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- cuda 에디션(win)은 Nvidia GPU에 특화된 튜닝이 되어 있습니다. 스탠다드 에디션에 비해 더욱 빠른 속도가 가능합니다. onnx 모델에서만 하드웨어 가속이 유효합니다.
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- mac 에디션은 Apple Silicon을 탑재한 Mac 사용자용입니다.
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- torch 모델은 pytorch 모델도 하드웨어 가속을 지원합니다.
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- 리눅스 사용자 및 파이썬 지식이 있는 분은 리포지토리를 클론하여 실행할 수도 있습니다.
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- mac 에디션은 Apple Silicon을 탑재한 Mac 사용자들을 위한 것입니다.
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- 현재의 알파 버전에서는 스탠다드 에디션만 제공하고 있습니다.
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- linux 사용자나 python에 대한 지식이 있는 분들은 리포지토리를 클론하여 실행할 수도 있습니다.
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- 현재 Alpha 버전에서는 스탠다드 에디션만 제공됩니다.
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# VC Client란
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# VC Client란
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@ -14,11 +14,12 @@
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## edition
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## edition
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| edition | os | 内容 |
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| edition | os | 内容 |
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| --------- | --- | -------------------------------------------------------------------------------------- |
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| win_std | win | 一般的なwinユーザ向け。AMD, NvidiaのGPU所有者。CPUのみのユーザ |
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| win_std | win | 一般的なwinユーザ向け。AMD, NvidiaのGPU所有者。CPUのみのユーザ |
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| win_cuda | win | NvidiaのGPU所有者向け。cudaのセットアップが可能なユーザ |
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| win_cuda | win | NvidiaのGPU所有者向け。cudaのセットアップが可能なユーザ |
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| mac | mac | AppleSilicon(M1等)ユーザ向け。 |
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| win_torch | win | pytorchのモデルを使用する場合。NvidiaのGPU所有者向け。cudaのセットアップが可能なユーザ |
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| mac | mac | AppleSilicon(M1等)ユーザ向け。 |
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## サポート Voice Changer Type
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## サポート Voice Changer Type
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| Voice Chanager Type | サポートエディション | |
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| Voice Chanager Type | サポートエディション | |
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