Blog

ローカルでDia-1.6Bを実行する方法（ベストエレベンラボオープンソース代替）

中村 拓也

中村 拓也

22 4月 2025

ローカルでDia-1.6Bを実行する方法（ベストエレベンラボオープンソース代替）

テキストからスピーチ（TTS）技術の風景は、かつてない速度で進化しており、過去のロボット音声をはるかに超えています。現代のAI駆動のTTSシステムは、非常にリアルで表現力豊かな人間のスピーチを生成できるため、コンテンツクリエイター、開発者、ビジネスに新たな可能性をもたらしています。Eleven Labsのような高度なクラウドベースサービスは、高忠実度の出力や音声クローンで先陣を切っていますが、通常は定期的な料金、データプライバシーへの配慮、限られたユーザーコントロールを伴います。

ここで、オープンソースのTTSモデルが重要な影響を与えています。透明性、柔軟性、コミュニティ主導の革新を提供し、魅力的な代替手段を提示しています。この分野で際立った新参者がDia-1.6Bで、Nari Labsによって開発されました。このモデルは、16億のパラメータを持ち、標準的なTTSだけでなく、非言語的ヒントや制御可能な声の特性を備えたリアルな対話の生成に特化して設計されています。

この記事では、Dia-1.6Bの包括的なガイドを提供します。そのユニークな機能を探索し、確立されたプラットフォームに対する強力なオープンソースの挑戦者としての理由を詳述し、ローカルハードウェアで実行するための手順、技術的要件、使用に関する重要な倫理的考慮事項を議論します。強力で適応性があり、透明性のあるTTSソリューションを直接管理下に求める場合、Dia-1.6Bは真剣に検討する価値があります。

💡
美しいAPIドキュメンテーションを生成する優れたAPIテストツールが欲しいですか？

開発者チームが最大の生産性で協力できる統合されたオールインワンプラットフォームはどうですか？

Apidogはすべての要求を提供し、Postmanをはるかに手頃な価格で置き換えます！
button

Dia-1.6Bとは？イントロダクション

Dia-1.6Bは、Nari Labsによって作成され、Hugging Faceプラットフォームで入手可能なテキストから音声合成用に調整された大規模言語モデルです。その主な特徴は、孤立した文ではなく、会話の対話を生成するために最適化されている点です。

主な特徴には以下が含まれます：

Nari Labsはまた、Dia-1.6BをElevenLabs StudioおよびSesame CSM-1Bと比較するデモページを提供しており、Hugging Faceのサポートにより、ゼロGPUスペースが利用可能で、ユーザーはローカルセットアップなしでモデルを試すことができます。

Dia-1.6Bの主な特徴

Diaは、いくつかのコア機能を通じて際立っています：

  1. リアルな対話合成：そのアーキテクチャは、単純なテキストタグによって示された複数の話者間の自然な会話を生成するために特に調整されています。
  2. 統合された非言語音：テキストのヒントから直接笑いや咳の音を生成する能力は、標準的なTTSではしばしば欠けている重要なリアリズムのレイヤーを追加します。
  3. 声のクローンと条件付け：リファレンスオーディオサンプルとその文字起こし（正しくフォーマットされている必要あり）を提供することで、ユーザーはモデルの出力をサンプル音声の特性を模倣するように条件付けたり、その感情的トーンを制御したりできます。リポジトリには例のスクリプト（example/voice_clone.py）があります。Hugging Face Spaceでは、クローン用のオーディオをアップロードすることもできます。
  4. オープンソースのアクセス可能性：Apache 2.0ライセンスのもとでオープンウェイトでリリースされたDiaは、ユーザーにモデルへの全アクセスを可能にし、研究、開発、または個人プロジェクトを行うための企業制限から自由です。

Dia-1.6B vs. Elevenlabs vs Sesame 1B: 簡単な比較

Eleven Labsのようなプラットフォームが洗練されたインターフェースと高品質な結果を提供する一方で、Dia-1.6Bはそのオープンソースでローカルファーストのアプローチに固有の明確な利点を提供します：

Dia-1.6Bを選ぶことは、快適さやハードウェア要件のトレードオフとして、より大きな制御、プライバシー、コスト対効果を選ぶことを意味します。

始める：Dia-1.6Bをローカルで実行する

以下は、Nari Labsの指示に基づいて、Dia-1.6Bを自分のコンピュータで設定して実行する方法です。

ハードウェア要件

適切なハードウェアを持たないユーザーのために、Nari LabsはHugging Face ZeroGPUスペースを試すことや、自社モデルのより大きなホスト版へのアクセスを得るためのウェイトリストに参加することを提案しています。

前提条件

  1. GPU：CUDA対応のNVIDIA GPUが必要です。モデルはPyTorch 2.0以上およびCUDA 12.6でテストされています。GPUドライバが最新であることを確認してください。
  2. VRAM：完全な1.6Bパラメータモデルには約10GBのGPUメモリが必要です。（将来の量子化バージョンではこれが減少します。）
  3. Python：動作するPythonのインストール（例：Python 3.8以上）。
  4. Git：ソフトウェアリポジトリをクローンするために必要です。
  5. uv（推奨）：Nari Labsはuvという高速なPythonパッケージマネージャを使用しています。お持ちでない場合はインストールしてください（pip install uv）。オプションですが、使用することで設定が簡素化されます。

インストールとクイックスタート（Gradio UI）

リポジトリをクローン：
ターミナル/コマンドプロンプトを開き、希望のインストールディレクトリに移動して、次のコマンドを実行します：

git clone https://github.com/nari-labs/dia.git

ディレクトリに移動：

cd dia

アプリケーションを実行（uvを使用）：
これが推奨される方法です。仮想環境の作成と依存関係のインストールを自動的に処理します。

uv run app.py

このコマンドを初めて実行する際には、依存関係、PyTorch、Hugging Faceライブラリ、Gradio、Diaモデルウェイト（約16億パラメータ）、Descript Audio Codecのコンポーネントをダウンロードします。この初期設定には時間がかかることがあります。以降の起動ははるかに速くなります。

アプリケーションを実行（手動代替）：
uvを使用しない場合、通常は次の手順で行います：

# 仮想環境を作成
python -m venv .venv
# アクティブにする（OSによって構文が異なります）
# Linux/macOS: source .venv/bin/activate
# Windows: .venv\Scripts\activate
# 依存関係をインストール（具体的な内容はpyproject.tomlを確認）
pip install -r requirements.txt # または同等
# アプリを実行
python app.py

（注意：手動でインストールする場合は、正確に必要なパッケージのリストを確認するにはクローンしたリポジトリ内のpyproject.tomlファイルを確認してください。）

  1. Gradioインターフェイスにアクセス：
    サーバーが起動すると、ターミナルにローカルURL（通常http://127.0.0.1:7860のようなもの）が表示されます。このURLをウェブブラウザで開いてください。

Gradio UIの使用：
ウェブインターフェイスにより、簡単に対話できます：

声の一貫性に関する注意：ベースのDia-1.6Bモデルは特定の声に対して微調整されていません。そのため、同じテキストから複数回音声を生成すると、異なる音声になることがあります。一貫した話者出力を生成するためには、次のいずれかを行うことができます：

  1. オーディオプロンプトを使用：リファレンスオーディオクリップを提供します（上記のように）。
  2. シードを固定：特定のランダムシード値を設定します（Gradio UIまたはライブラリ関数がこのパラメータを公開している場合）。

カスタムアプリケーションへの統合のために、以下にDiaを使用したPythonスクリプトの例を示します：

import soundfile as sf
# 'dia'パッケージが正しくインストールまたはPythonパスで利用可能であることを確認
from dia.model import Dia

# Hugging Faceから事前学習済みモデルを読み込む（必要に応じてダウンロード）
model = Dia.from_pretrained("nari-labs/Dia-1.6B")

# 対話タグと非言語音を含む入力テキストを準備
text = "[S1] Diaはオープンウェイトのテキストから対話モデルです。[S2] スクリプトと声に対する完全な制御を得られます。[S1] わあ。素晴らしい。（笑い）[S2] 今すぐGitHubまたはHugging Faceで試してください。"

# オーディオ波形を生成（GPUが必要）
# 出力は通常NumPy配列です
output_waveform = model.generate(text)

# サンプルレートを定義（Diaは通常44100Hzを使用）
sample_rate = 44100

# 生成された音声をファイルに保存
output_filename = "dialogue_output.wav" # または.mp3など
sf.write(output_filename, output_waveform, sample_rate)

print(f"オーディオが{output_filename}に正常に保存されました")

PyPIパッケージとコマンドラインインターフェース（CLI）ツールが将来リリースされる予定で、さらに簡素化される予定です。

💡
美しいAPIドキュメンテーションを生成する優れたAPIテストツールが欲しいですか？

開発者チームが最大の生産性で協力できる統合されたオールインワンプラットフォームはどうですか？

Apidogはすべての要求を提供し、Postmanをはるかに手頃な価格で置き換えます！
button

結論：あなたの声、あなたのコントロール

Nari LabsのDia-1.6Bは、オープンソースのテキストからスピーチの重要なマイルストーンを示しています。対話生成、非言語音の取り込み、Apache 2.0ライセンスのもとでのオープンウェイトへのコミットメントに特に焦点を当てることで、ユーザーが通常のクラウドサービスが提供する以上の制御、プライバシー、カスタマイズを求めるための強力な代替手段となります。能力のあるハードウェアとある程度の技術的設定が必要ですが、ongoing使用料がゼロであること、完全なデータ主権、オフライン運用、深い適応の可能性は魅力的です。Diaが量子化やCPUサポートなどの最適化で進化し続けるにつれて、そのアクセス性と科学的実用性はさらに向上し、音声合成の将来におけるオープンソースの役割をさらに強固にするでしょう。ローカルでモデルを実行する準備ができている方には、Dia-1.6Bは本当にあなたの音声生成能力を所有するための道を提供します。

ApidogでAPIデザイン中心のアプローチを取る

APIの開発と利用をよりシンプルなことにする方法を発見できる

無料会員登録ダウンロード