# SUImodels

### 岁己所有的模型都在这里

### 包括sovits3.0、4.0及onnx，~~还有以后会出的vits模型~~ VITS模型有需要的联系我，主要是走一下免责协议什么的有的没的过程（

## Model Description

<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->

- **Developed by:** [謬紗特](https://space.bilibili.com/59442895)
- **Model type:** [so-vits-svc 3.0 48kHz](https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc/tree/3.0-48k)、[so-vits-svc 4.0](https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc)
- **Demo:** [SPACE: AI岁己（歌声变声器）](https://huggingface.co/spaces/Miuzarte/SUI-svc-3.0)、[SPACE: AI岁己（歌声变声器）第二代](https://huggingface.co/spaces/Miuzarte/SUI-svc-4.0)

### 新模型：4.1-Latest分支

跟几个旧的4.0一样的训练集，底模比之前好了不少炼起来快了很多

算力提供：[米玖澪](https://space.bilibili.com/365980549)

没导出onnx，去用 [Google Colab](https://colab.research.google.com/github/svc-develop-team/so-vits-svc/blob/4.1-Stable/sovits4_for_colab.ipynb) 来推理挺方便的

  |sovits4.1-Latest|G_101600.pth|model_196000.pt|
  |-:|:-:|:-:|
  |备注|主模型|浅扩撒模型|

### 旧模型：

### pth文件名的训练步数是程序按学习率等超参数得出的步数，onnx文件名的步数为实际训练步数

  |sovits3_v1|Base/G_1000000.pth|Singing/G_1M111000.pth|Singing/G_100000.pth|
  |-:|:-:|:-:|:-:|
  |onnx|Base/suijiSUI_v1_1M_SoVits.onnx|Singing/suijiSUI_v1_1M111000_SoVits.onnx|Singing/suijiSUI_v1_100000_SoVits.onnx|
  |训练集|12月录播（除电台）、出道至今22条歌投、10条歌切、圣诞音声（27.5小时）|Base/G_1000000.pth作为底模_2022年所有唱歌投稿、唱歌切片、圣诞音声（3.9小时）|2022年所有唱歌投稿、唱歌切片、圣诞音声（3.9小时）|

### 因为v2练着练着突然sovits4.0就出来了所以200k直接收了，弃用

  |sovits3_v2|Base/G_100000.pth|Singing/G_160000.pth|
  |-:|:-:|:-:|
  |onnx|Base/suijiSUI_v2_100000_SoVits.onnx|Singing/suijiSUI_v2_100k100000_SoVits.onnx|
  |训练集|22年12月、23年1月的录播（06:47:46）|Base/G_100000.pth作为底模_22年12月、23年1月、23年2月1-17日的录播（除电台，共计268:07:43）、岁己的投稿、A1in_sy11月及以前的歌切|

### 160k开始loss就没再往下了，后两个估计有一丁点过拟合，然后我个人也听不出这三个模型有什么区别，有强迫症的可以自己再仔细对比一下，我个人倾向于折中使用Singing/G_210000.pth

  |sovits4_v3|Base/G_100000.pth|Singing/G_160000.pth|
  |-:|:-:|:-:|
  |onnx|Base/suijiSUI_v3_100000_SoVits.onnx|Singing/suijiSUI_v3_100k100000_SoVits.onnx|
  |训练集|22年12月、23年1月的录播（06:47:46）|Base/G_100000.pth作为底模_22年12月、23年1月、23年2月1-17日的录播（除电台，共计268:07:43）、岁己的投稿、A1in_sy11月及以前的歌切|

  |sovits4_v3|Singing/G_210000.pth|Singing/G_260000.pth|Singing/kmeans_10000.pt|
  |-:|:-:|:-:|:-:|
  |onnx|Singing/suijiSUI_v3_100k150000_SoVits.onnx|Singing/suijiSUI_v3_100k200000_SoVits.onnx|聚类模型，暂无onnx|
  |训练集|{同Singing/G_160000.pth}|{同Singing/G_160000.pth}|{同Singing/G_160000.pth}|

### ~~sovits4.0-v2实在是没算力能用了，勉强跑个200k就算了~~

### sovits4.0-v2跟4.0跑了一样的步数，能对比一下两个版本之间的差别 （我是听不出区别，建议用4.0，仓库更新了不少新功能）

  |sovits4-v2_v4|Base/G_100000.pth|Singing/G_160000.pth|
  |-:|:-:|:-:|
  |onnx|Base/suijiSUI_v4_100000_SoVits.onnx|Singing/suijiSUI_v4_100k100000_SoVits.onnx|
  |训练集|22年12月、23年1月的录播（06:47:46）|Base/G_100000.pth作为底模_22年12月、23年1月、23年2月1-17日的录播（除电台，共计268:07:43）、岁己的投稿、A1in_sy11月及以前的歌切|

  |sovits4-v2_v4|Singing/G_210000.pth|Singing/G_260000.pth|Singing/kmeans_10000.pt|
  |-:|:-:|:-:|:-:|
  |onnx|Singing/suijiSUI_v4_100k150000_SoVits.onnx|Singing/suijiSUI_v4_100k200000_SoVits.onnx|聚类模型，暂无onnx|
  |训练集|{同Singing/G_160000.pth}|{同Singing/G_160000.pth}|{同Singing/G_160000.pth}|

### v2、v3(v4的学习率使用默认的0.0002)的dataset、filelist、config完全一致，可用作sovits3.0与4.0的对比

### 数据集：

[Miuzarte/SUISovitsDataForBaseModel](https://huggingface.co/datasets/Miuzarte/SUISovitsDataForBaseModel)、[Miuzarte/SUISovitsDataForSingingModel](https://huggingface.co/datasets/Miuzarte/SUISovitsDataForSingingModel)

## MoeSS\\Mods配置文件

#### sovits3.0需要MoeSS\\hubert\\[hubert.onnx](https://huggingface.co/NaruseMioShirakana/MoeSS-SUBModel/blob/main/hubert.7z)

岁己SUI_v1_1M.json (suijiSUI_v1_1M\\)

```json
{
  "Folder" : "suijiSUI_v1_1M",
  "Name" : "岁己SUI_v1_1M",
  "Type" : "SoVits",
  "Rate" : 48000,
  "Hop" : 320,
  "Hubert": "hubert",
  "SoVits3": true,
  "Characters" : ["岁己SUI"]
}
```

岁己SUI_v1_1M111k.json (suijiSUI_v1_1M111000\\)

```json
{
  "Folder" : "suijiSUI_v1_1M111000",
  "Name" : "岁己SUI_v1_1M111k",
  "Type" : "SoVits",
  "Rate" : 48000,
  "Hop" : 320,
  "Hubert": "hubert",
  "SoVits3": true,
  "Characters" : ["岁己SUI"]
}
```

岁己SUI_v1_100k.json (suijiSUI_v1_100000\\)

```json
{
  "Folder" : "suijiSUI_v1_100000",
  "Name" : "岁己SUI_v1_100k",
  "Type" : "SoVits",
  "Rate" : 48000,
  "Hop" : 320,
  "Hubert": "hubert",
  "SoVits3": true,
  "Characters" : ["岁己SUI"]
}
```

岁己SUI_v2_100k.json (suijiSUI_v2_100000\\)

```json
{
  "Folder" : "suijiSUI_v2_100000",
  "Name" : "岁己SUI_v2_100k",
  "Type" : "SoVits",
  "Rate" : 48000,
  "Hop" : 320,
  "Hubert": "hubert",
  "SoVits3": true,
  "Characters" : ["岁己SUI"]
}
```

岁己SUI_v2_100k100k.json (suijiSUI_v2_100k100000\\)

```json
{
  "Folder" : "suijiSUI_v2_100k100000",
  "Name" : "岁己SUI_v2_100k100k",
  "Type" : "SoVits",
  "Rate" : 48000,
  "Hop" : 320,
  "Hubert": "hubert",
  "SoVits3": true,
  "Characters" : ["岁己SUI"]
}
```

#### sovits4.0需要MoeSS\\hubert\\[hubert4.0.onnx](https://huggingface.co/NaruseMioShirakana/MoeSS-SUBModel/blob/main/hubert4.0.7z)

sovits4.0被支持于MoeSS v4.2.0，建议使用最新版[[MoeSS/releases]](https://github.com/NaruseMioShirakana/MoeSS/releases)

#### 更建议使用[sovits4.0](https://github.com/innnky/so-vits-svc/tree/4.0)/[sovits4.0-v2](https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc/tree/4.0-v2)的inference_main.py进行推理

岁己SUI_v3_100k.json (suijiSUI_v3_100000\\)

```json
{
  "Folder" : "suijiSUI_v3_100000",
  "Name" : "岁己SUI_v3_100k",
  "Type" : "SoVits",
  "Rate" : 44100,
  "Hop" : 512,
  "Hubert": "hubert4.0",
  "SoVits4": true,
  "Characters" : ["岁己SUI"]
}
```

岁己SUI_v3_100k100k.json (suijiSUI_v3_100k100000\\)

```json
{
  "Folder" : "suijiSUI_v3_100k100000",
  "Name" : "岁己SUI_v3_100k100k",
  "Type" : "SoVits",
  "Rate" : 44100,
  "Hop" : 512,
  "Hubert": "hubert4.0",
  "SoVits4": true,
  "Characters" : ["岁己SUI"]
}
```

岁己SUI_v3_100k150k.json (suijiSUI_v3_100k150000\\)

```json
{
  "Folder" : "suijiSUI_v3_100k150000",
  "Name" : "岁己SUI_v3_100k150k",
  "Type" : "SoVits",
  "Rate" : 44100,
  "Hop" : 512,
  "Hubert": "hubert4.0",
  "SoVits4": true,
  "Characters" : ["岁己SUI"]
}
```

岁己SUI_v3_100k200k.json (suijiSUI_v3_100k200000\\)

```json
{
  "Folder" : "suijiSUI_v3_100k200000",
  "Name" : "岁己SUI_v3_100k200k",
  "Type" : "SoVits",
  "Rate" : 44100,
  "Hop" : 512,
  "Hubert": "hubert4.0",
  "SoVits4": true,
  "Characters" : ["岁己SUI"]
}
```

岁己SUI_v4_100k.json (suijiSUI_v4_100000\\)

```json
{
  "Folder" : "suijiSUI_v4_100000",
  "Name" : "岁己SUI_v4_100k",
  "Type" : "SoVits",
  "Rate" : 44100,
  "Hop" : 512,
  "Hubert": "hubert4.0",
  "SoVits4": true,
  "Characters" : ["岁己SUI"]
}
```

岁己SUI_v4_100k100k.json (suijiSUI_v4_100k100000\\)

```json
{
  "Folder" : "suijiSUI_v4_100k100000",
  "Name" : "岁己SUI_v4_100k100k",
  "Type" : "SoVits",
  "Rate" : 44100,
  "Hop" : 512,
  "Hubert": "hubert4.0",
  "SoVits4": true,
  "Characters" : ["岁己SUI"]
}
```

岁己SUI_v4_100k150k.json (suijiSUI_v4_100k150000\\)

```json
{
  "Folder" : "suijiSUI_v4_100k150000",
  "Name" : "岁己SUI_v4_100k150k",
  "Type" : "SoVits",
  "Rate" : 44100,
  "Hop" : 512,
  "Hubert": "hubert4.0",
  "SoVits4": true,
  "Characters" : ["岁己SUI"]
}
```

岁己SUI_v4_100k200k.json (suijiSUI_v4_100k200000\\)

```json
{
  "Folder" : "suijiSUI_v4_100k200000",
  "Name" : "岁己SUI_v4_100k200k",
  "Type" : "SoVits",
  "Rate" : 44100,
  "Hop" : 512,
  "Hubert": "hubert4.0",
  "SoVits4": true,
  "Characters" : ["岁己SUI"]
}
```
{"language": ["zh"], "tags": ["AIvtuber", "VirtuaReal"]}
onnx AIvtuber VirtuaReal zh has_space region:us
TAGS
#onnx #AIvtuber #VirtuaReal #zh #has_space #region-us 

SUImodels
=========


### 岁己所有的模型都在这里


### 包括sovits3.0、4.0及onnx，~~还有以后会出的vits模型~~ VITS模型有需要的联系我，主要是走一下免责协议什么的有的没的过程（


Model Description
-----------------


* Developed by: 謬紗特
* Model type: so-vits-svc 3.0 48kHz、so-vits-svc 4.0
* Demo: SPACE: AI岁己（歌声变声器）、SPACE: AI岁己（歌声变声器）第二代


### 新模型：4.1-Latest分支


跟几个旧的4.0一样的训练集，底模比之前好了不少炼起来快了很多


算力提供：米玖澪


没导出onnx，去用 Google Colab 来推理挺方便的



### 旧模型：


### pth文件名的训练步数是程序按学习率等超参数得出的步数，onnx文件名的步数为实际训练步数



### 因为v2练着练着突然sovits4.0就出来了所以200k直接收了，弃用



### 160k开始loss就没再往下了，后两个估计有一丁点过拟合，然后我个人也听不出这三个模型有什么区别，有强迫症的可以自己再仔细对比一下，我个人倾向于折中使用Singing/G\_210000.pth




### ~~sovits4.0-v2实在是没算力能用了，勉强跑个200k就算了~~


### sovits4.0-v2跟4.0跑了一样的步数，能对比一下两个版本之间的差别 （我是听不出区别，建议用4.0，仓库更新了不少新功能）




### v2、v3(v4的学习率使用默认的0.0002)的dataset、filelist、config完全一致，可用作sovits3.0与4.0的对比


### 数据集：


Miuzarte/SUISovitsDataForBaseModel、Miuzarte/SUISovitsDataForSingingModel


MoeSS\Mods配置文件
--------------


#### sovits3.0需要MoeSS\hubert\URL


岁己SUI\_v1\_1M.json (suijiSUI\_v1\_1M\)


岁己SUI\_v1\_1M111k.json (suijiSUI\_v1\_1M111000\)


岁己SUI\_v1\_100k.json (suijiSUI\_v1\_100000\)


岁己SUI\_v2\_100k.json (suijiSUI\_v2\_100000\)


岁己SUI\_v2\_100k100k.json (suijiSUI\_v2\_100k100000\)


#### sovits4.0需要MoeSS\hubert\hubert4.0.onnx


sovits4.0被支持于MoeSS v4.2.0，建议使用最新版[[MoeSS/releases]](URL


#### 更建议使用sovits4.0/sovits4.0-v2的inference\_main.py进行推理


岁己SUI\_v3\_100k.json (suijiSUI\_v3\_100000\)


岁己SUI\_v3\_100k100k.json (suijiSUI\_v3\_100k100000\)


岁己SUI\_v3\_100k150k.json (suijiSUI\_v3\_100k150000\)


岁己SUI\_v3\_100k200k.json (suijiSUI\_v3\_100k200000\)


岁己SUI\_v4\_100k.json (suijiSUI\_v4\_100000\)


岁己SUI\_v4\_100k100k.json (suijiSUI\_v4\_100k100000\)


岁己SUI\_v4\_100k150k.json (suijiSUI\_v4\_100k150000\)


岁己SUI\_v4\_100k200k.json (suijiSUI\_v4\_100k200000\)



### 岁己所有的模型都在这里 ### 包括sovits3.0、4.0及onnx，~~还有以后会出的vits模型~~ VITS模型有需要的联系我，主要是走一下免责协议什么的有的没的过程（


Model Description
-----------------


* Developed by: 謬紗特
* Model type: so-vits-svc 3.0 48kHz、so-vits-svc 4.0
* Demo: SPACE: AI岁己（歌声变声器）、SPACE: AI岁己（歌声变声器）第二代 ### 新模型：4.1-Latest分支


跟几个旧的4.0一样的训练集，底模比之前好了不少炼起来快了很多


算力提供：米玖澪


没导出onnx，去用 Google Colab 来推理挺方便的 ### 旧模型： ### pth文件名的训练步数是程序按学习率等超参数得出的步数，onnx文件名的步数为实际训练步数 ### 因为v2练着练着突然sovits4.0就出来了所以200k直接收了，弃用 ### 160k开始loss就没再往下了，后两个估计有一丁点过拟合，然后我个人也听不出这三个模型有什么区别，有强迫症的可以自己再仔细对比一下，我个人倾向于折中使用Singing/G\_210000.pth ### ~~sovits4.0-v2实在是没算力能用了，勉强跑个200k就算了~~ ### sovits4.0-v2跟4.0跑了一样的步数，能对比一下两个版本之间的差别 （我是听不出区别，建议用4.0，仓库更新了不少新功能） ### v2、v3(v4的学习率使用默认的0.0002)的dataset、filelist、config完全一致，可用作sovits3.0与4.0的对比 ### 数据集：


Miuzarte/SUISovitsDataForBaseModel、Miuzarte/SUISovitsDataForSingingModel


MoeSS\Mods配置文件
-------------- #### sovits3.0需要MoeSS\hubert\URL


岁己SUI\_v1\_1M.json (suijiSUI\_v1\_1M\)


岁己SUI\_v1\_1M111k.json (suijiSUI\_v1\_1M111000\)


岁己SUI\_v1\_100k.json (suijiSUI\_v1\_100000\)


岁己SUI\_v2\_100k.json (suijiSUI\_v2\_100000\)


岁己SUI\_v2\_100k100k.json (suijiSUI\_v2\_100k100000\) #### sovits4.0需要MoeSS\hubert\hubert4.0.onnx


sovits4.0被支持于MoeSS v4.2.0，建议使用最新版[[MoeSS/releases]](URL #### 更建议使用sovits4.0/sovits4.0-v2的inference\_main.py进行推理


岁己SUI\_v3\_100k.json (suijiSUI\_v3\_100000\)


岁己SUI\_v3\_100k100k.json (suijiSUI\_v3\_100k100000\)


岁己SUI\_v3\_100k150k.json (suijiSUI\_v3\_100k150000\)


岁己SUI\_v3\_100k200k.json (suijiSUI\_v3\_100k200000\)


岁己SUI\_v4\_100k.json (suijiSUI\_v4\_100000\)


岁己SUI\_v4\_100k100k.json (suijiSUI\_v4\_100k100000\)


岁己SUI\_v4\_100k150k.json (suijiSUI\_v4\_100k150000\)


岁己SUI\_v4\_100k200k.json (suijiSUI\_v4\_100k200000\)
TAGS
#onnx #AIvtuber #VirtuaReal #zh #has_space #region-us 
 ### 岁己所有的模型都在这里 ### 包括sovits3.0、4.0及onnx，~~还有以后会出的vits模型~~ VITS模型有需要的联系我，主要是走一下免责协议什么的有的没的过程（


Model Description
-----------------


* Developed by: 謬紗特
* Model type: so-vits-svc 3.0 48kHz、so-vits-svc 4.0
* Demo: SPACE: AI岁己（歌声变声器）、SPACE: AI岁己（歌声变声器）第二代 ### 新模型：4.1-Latest分支


跟几个旧的4.0一样的训练集，底模比之前好了不少炼起来快了很多


算力提供：米玖澪


没导出onnx，去用 Google Colab 来推理挺方便的 ### 旧模型： ### pth文件名的训练步数是程序按学习率等超参数得出的步数，onnx文件名的步数为实际训练步数 ### 因为v2练着练着突然sovits4.0就出来了所以200k直接收了，弃用 ### 160k开始loss就没再往下了，后两个估计有一丁点过拟合，然后我个人也听不出这三个模型有什么区别，有强迫症的可以自己再仔细对比一下，我个人倾向于折中使用Singing/G\_210000.pth ### ~~sovits4.0-v2实在是没算力能用了，勉强跑个200k就算了~~ ### sovits4.0-v2跟4.0跑了一样的步数，能对比一下两个版本之间的差别 （我是听不出区别，建议用4.0，仓库更新了不少新功能） ### v2、v3(v4的学习率使用默认的0.0002)的dataset、filelist、config完全一致，可用作sovits3.0与4.0的对比 ### 数据集：


Miuzarte/SUISovitsDataForBaseModel、Miuzarte/SUISovitsDataForSingingModel


MoeSS\Mods配置文件
-------------- #### sovits3.0需要MoeSS\hubert\URL


岁己SUI\_v1\_1M.json (suijiSUI\_v1\_1M\)


岁己SUI\_v1\_1M111k.json (suijiSUI\_v1\_1M111000\)


岁己SUI\_v1\_100k.json (suijiSUI\_v1\_100000\)


岁己SUI\_v2\_100k.json (suijiSUI\_v2\_100000\)


岁己SUI\_v2\_100k100k.json (suijiSUI\_v2\_100k100000\) #### sovits4.0需要MoeSS\hubert\hubert4.0.onnx


sovits4.0被支持于MoeSS v4.2.0，建议使用最新版[[MoeSS/releases]](URL #### 更建议使用sovits4.0/sovits4.0-v2的inference\_main.py进行推理


岁己SUI\_v3\_100k.json (suijiSUI\_v3\_100000\)


岁己SUI\_v3\_100k100k.json (suijiSUI\_v3\_100k100000\)


岁己SUI\_v3\_100k150k.json (suijiSUI\_v3\_100k150000\)


岁己SUI\_v3\_100k200k.json (suijiSUI\_v3\_100k200000\)


岁己SUI\_v4\_100k.json (suijiSUI\_v4\_100000\)


岁己SUI\_v4\_100k100k.json (suijiSUI\_v4\_100k100000\)


岁己SUI\_v4\_100k150k.json (suijiSUI\_v4\_100k150000\)


岁己SUI\_v4\_100k200k.json (suijiSUI\_v4\_100k200000\)
TAGS
#onnx #AIvtuber #VirtuaReal #zh #has_space #region-us 
### 岁己所有的模型都在这里### 包括sovits3.0、4.0及onnx，~~还有以后会出的vits模型~~ VITS模型有需要的联系我，主要是走一下免责协议什么的有的没的过程（


Model Description
-----------------


* Developed by: 謬紗特
* Model type: so-vits-svc 3.0 48kHz、so-vits-svc 4.0
* Demo: SPACE: AI岁己（歌声变声器）、SPACE: AI岁己（歌声变声器）第二代### 新模型：4.1-Latest分支


跟几个旧的4.0一样的训练集，底模比之前好了不少炼起来快了很多


算力提供：米玖澪


没导出onnx，去用 Google Colab 来推理挺方便的### 旧模型：### pth文件名的训练步数是程序按学习率等超参数得出的步数，onnx文件名的步数为实际训练步数### 因为v2练着练着突然sovits4.0就出来了所以200k直接收了，弃用### 160k开始loss就没再往下了，后两个估计有一丁点过拟合，然后我个人也听不出这三个模型有什么区别，有强迫症的可以自己再仔细对比一下，我个人倾向于折中使用Singing/G\_210000.pth### ~~sovits4.0-v2实在是没算力能用了，勉强跑个200k就算了~~### sovits4.0-v2跟4.0跑了一样的步数，能对比一下两个版本之间的差别 （我是听不出区别，建议用4.0，仓库更新了不少新功能）### v2、v3(v4的学习率使用默认的0.0002)的dataset、filelist、config完全一致，可用作sovits3.0与4.0的对比### 数据集：


Miuzarte/SUISovitsDataForBaseModel、Miuzarte/SUISovitsDataForSingingModel


MoeSS\Mods配置文件
--------------#### sovits3.0需要MoeSS\hubert\URL


岁己SUI\_v1\_1M.json (suijiSUI\_v1\_1M\)


岁己SUI\_v1\_1M111k.json (suijiSUI\_v1\_1M111000\)


岁己SUI\_v1\_100k.json (suijiSUI\_v1\_100000\)


岁己SUI\_v2\_100k.json (suijiSUI\_v2\_100000\)


岁己SUI\_v2\_100k100k.json (suijiSUI\_v2\_100k100000\)#### sovits4.0需要MoeSS\hubert\hubert4.0.onnx


sovits4.0被支持于MoeSS v4.2.0，建议使用最新版[[MoeSS/releases]](URL#### 更建议使用sovits4.0/sovits4.0-v2的inference\_main.py进行推理


岁己SUI\_v3\_100k.json (suijiSUI\_v3\_100000\)


岁己SUI\_v3\_100k100k.json (suijiSUI\_v3\_100k100000\)


岁己SUI\_v3\_100k150k.json (suijiSUI\_v3\_100k150000\)


岁己SUI\_v3\_100k200k.json (suijiSUI\_v3\_100k200000\)


岁己SUI\_v4\_100k.json (suijiSUI\_v4\_100000\)


岁己SUI\_v4\_100k100k.json (suijiSUI\_v4\_100k100000\)


岁己SUI\_v4\_100k150k.json (suijiSUI\_v4\_100k150000\)


岁己SUI\_v4\_100k200k.json (suijiSUI\_v4\_100k200000\)