モデル情報

pocket-tts-GGUF

cstr · pocket-tts-GGUF

Pocket TTS is a lightweight (~100M param) continuous-latent autoregressive TTS model from Kyutai, based on the CALM paper (arXiv:2509.06926). Unlike codebook-based TTS models, Pocket TTS emits continuous float vectors — no discrete tokens, no softmax sampling: - **FlowLM backbone** — causal transformer (1024D, 16 heads, 6 layers; 24 layers for the French preview, RoPE, GELU) operating at 12.5 Hz - **Consistency head** — SimpleMLPAdaLN (512D, 6 ResBlocks) with timestep embedding → one-step LSD decode → 32-dim continuous latent vectors - **Mimi VAE decoder** — SEANet upsample convolutions + 2-layer transformer → 24 kHz PCM - **Mimi VAE encoder** *(voice-cloning builds only)* — SEANet downsample + 2-layer transformer + speaker projection → reference conditioning - **Text tokenizer** — SentencePiece BPE (4000 vocab, embedded in GGUF) Single GGUF file — no separate codec companion needed (Mimi weights and the tokenizer are embedded). Pocket TTS is zero-shot: it clones the timbre of a short reference clip. The **voice-cloning builds** (the files *without* `novc` in the name) embed the Mimi VAE **encoder** and speaker projection needed to condition on a reference; the English-only `novc` builds omit that encoder and are ~20 MB smaller.

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情報更新日時2026/11/2 19:16:33
OVERVIEW

モデル紹介

Pocket TTS is a lightweight (~100M param) continuous-latent autoregressive TTS model from Kyutai, based on the CALM paper (arXiv:2509.06926). Unlike codebook-based TTS models, Pocket TTS emits continuous float vectors — no discrete tokens, no softmax sampling: - **FlowLM backbone** — causal transformer (1024D, 16 heads, 6 layers; 24 layers for the French preview, RoPE, GELU) operating at 12.5 Hz - **Consistency head** — SimpleMLPAdaLN (512D, 6 ResBlocks) with timestep embedding → one-step LSD decode → 32-dim continuous latent vectors - **Mimi VAE decoder** — SEANet upsample convolutions + 2-layer transformer → 24 kHz PCM - **Mimi VAE encoder** *(voice-cloning builds only)* — SEANet downsample + 2-layer transformer + speaker projection → reference conditioning - **Text tokenizer** — SentencePiece BPE (4000 vocab, embedded in GGUF) Single GGUF file — no separate codec companion needed (Mimi weights and the tokenizer are embedded). Pocket TTS is zero-shot: it clones the timbre of a short reference clip. The **voice-cloning builds** (the files *without* `novc` in the name) embed the Mimi VAE **encoder** and speaker projection needed to condition on a reference; the English-only `novc` builds omit that encoder and are ~20 MB smaller.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:cc-by-4.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。