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- FastAPI 백엔드: /api/voices, /api/tts, /api/health - 한국어 메인 + 영어(5종 악센트), 중국어/일본어 UI 제거 - 언어별 목소리 모델 선택, 속도(0.5~2.0x)/피치(±12반음) 조절 - 로그인/사용제한/과금 유도 없음 (무제한 테스트) - NVIDIA GPU 자동 사용 (torch cu128, Blackwell sm_120) - 유저 친화 한국어 UI (frontend) - Docker/compose (GPU 예약), 8788 포트 - MeloTTS(순수 파이썬) 벤더링 + 검증된 버전 고정(constraints)
59 lines
1.4 KiB
Python
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1.4 KiB
Python
import torch
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def feature_loss(fmap_r, fmap_g):
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loss = 0
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for dr, dg in zip(fmap_r, fmap_g):
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for rl, gl in zip(dr, dg):
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rl = rl.float().detach()
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gl = gl.float()
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loss += torch.mean(torch.abs(rl - gl))
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return loss * 2
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def discriminator_loss(disc_real_outputs, disc_generated_outputs):
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loss = 0
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r_losses = []
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g_losses = []
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for dr, dg in zip(disc_real_outputs, disc_generated_outputs):
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dr = dr.float()
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dg = dg.float()
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r_loss = torch.mean((1 - dr) ** 2)
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g_loss = torch.mean(dg**2)
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loss += r_loss + g_loss
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r_losses.append(r_loss.item())
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g_losses.append(g_loss.item())
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return loss, r_losses, g_losses
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def generator_loss(disc_outputs):
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loss = 0
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gen_losses = []
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for dg in disc_outputs:
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dg = dg.float()
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l = torch.mean((1 - dg) ** 2)
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gen_losses.append(l)
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loss += l
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return loss, gen_losses
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def kl_loss(z_p, logs_q, m_p, logs_p, z_mask):
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"""
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z_p, logs_q: [b, h, t_t]
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m_p, logs_p: [b, h, t_t]
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"""
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z_p = z_p.float()
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logs_q = logs_q.float()
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m_p = m_p.float()
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logs_p = logs_p.float()
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z_mask = z_mask.float()
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kl = logs_p - logs_q - 0.5
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kl += 0.5 * ((z_p - m_p) ** 2) * torch.exp(-2.0 * logs_p)
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kl = torch.sum(kl * z_mask)
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l = kl / torch.sum(z_mask)
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return l
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