TangoFlux 本地部署实用教程:开启无限音频创意脑洞

一、介绍

TangoFlux是通过流匹配和 Clap-Ranked 首选项优化,实现超快速、忠实的文本到音频生成的模型。

  • 本模型由 Stability AI 提供支持
  • 🚀 TangoFlux 可以在单个 A40 GPU 上在 ~3 秒内生成长达 34.1kHz 的立体声音频。

二、部署

安装方式非常简单

1.克隆并安装环境

复制代码
pip install git+https://github.com/declare-lab/TangoFlux

2.推理

TangoFlux 可以生成长达 30 秒的音频。使用 Python API 时,必须将 duration 传递给函数。请注意,持续时间应在 1 到 30 之间。model.generate

Web 界面

运行以下命令以启动 Web 界面。

复制代码
tangoflux-demo

首次运行web界面的启动命令后,项目会自动下载所需的模型,此时需要保持网络畅通,耐心等待:

出现ip地址即端口号后即可进行访问。

命令行界面

使用 CLI 从文本直接生成音频。

复制代码
tangoflux "Hammer slowly hitting the wooden table" output.wav --duration 10 --steps 50
Python 接口
复制代码
import torchaudio
from tangoflux import TangoFluxInference

model = TangoFluxInference(name='declare-lab/TangoFlux')
audio = model.generate('Hammer slowly hitting the wooden table', steps=50, duration=10)

torchaudio.save('output.wav', audio, 44100)

官方评估表明,使用 50 个步骤进行推理会产生最佳结果。CFG 等级为 3.5、4 和 4.5 可产生相似的质量输出。25 步推理以更快的速度产生类似的音频质量。

训练

官方使用 Hugging Face 的包进行多 GPU 训练。Run 以设置您的运行配置。默认的 accelerate 配置位于 文件夹中。请在 中指定训练文件的路径。的样本 和 已提供。将它们替换为您自己的音频。accelerate``accelerate config``configs``configs/tangoflux_config.yaml``train.json``val.json

tangoflux_config.yaml 定义训练文件路径和模型超参数:

复制代码
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 accelerate launch --config_file='configs/accelerator_config.yaml' tangoflux/train.py   --checkpointing_steps="best" --save_every=5 --config='configs/tangoflux_config.yaml'

要执行 DPO 训练,请修改训练文件,使每个数据点都包含"chosen"、"reject"、"caption"和"duration"字段。请在 中指定训练文件的路径。中提供了一个示例。将其替换为您自己的音频。configs/tangoflux_config.yaml``train_dpo.json

复制代码
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 accelerate launch --config_file='configs/accelerator_config.yaml' tangoflux/train_dpo.py   --checkpointing_steps="best" --save_every=5 --config='configs/tangoflux_config.yaml'

评估脚本

TangoFlux 与其他音频生成模型

这些关键比较指标包括:

  • Output Length : Represents the duration of the generated audio.
  • FD openl3 : Fréchet Distance.
  • KL passt : KL divergence.
  • CLAP score : Alignment score.

所有推理时间都在同一个 A40 GPU 上观察到。可训练参数的计数在 #Params 列中报告。

参数 期间 步骤 FD 系列openl3 ↓ 吉隆坡通行证 ↓ 拍得分 ↑ 是 ↑ 推理时间 (s)
AudioLDM 2 (Large) 712 米 10 秒 200 108.3 1.81 0.419 7.9 24.8
Stable Audio Open 1056 米 47 秒 100 89.2 2.58 0.291 9.9 8.6
Tango 2 866 米 10 秒 200 108.4 1.11 0.447 9.0 22.8
TangoFlux(基础) 515 分钟 30 秒 50 80.2 1.22 0.431 11.7 3.7
TangoFlux 515 分钟 30 秒 50 75.1 1.15 0.480 12.2 3.7
相关推荐
杭州默安科技21 分钟前
大模型AI Agent的工作原理与安全挑战
人工智能·安全
bug404_21 分钟前
jetson orin nano super AI模型部署之路(三)stable diffusion部署
人工智能·stable diffusion
Qiming_v22 分钟前
如何使用stable diffusion 3获得最佳效果
人工智能·stable diffusion
liruiqiang0540 分钟前
循环神经网络 - 通用近似定理 & 图灵完备
人工智能·rnn·深度学习·神经网络·机器学习
Panesle1 小时前
广告推荐算法:COSMO算法与A9算法的对比
人工智能·算法·机器学习·推荐算法·广告推荐
hunteritself1 小时前
DeepSeek重磅升级,豆包深度思考,ChatGPT原生生图,谷歌Gemini 2.5 Pro!| AI Weekly 3.24-3.30
人工智能·深度学习·chatgpt·开源·语音识别·deepseek
Panesle2 小时前
transformer架构与其它架构对比
人工智能·深度学习·transformer
我有医保我先冲2 小时前
AI大模型与人工智能的深度融合:重构医药行业数字化转型的底层逻辑
人工智能·重构
pen-ai2 小时前
【NLP】15. NLP推理方法详解 --- 动态规划:序列标注,语法解析,共同指代
人工智能·自然语言处理·动态规划