모델 정보

Supertonic-3-CoreML

aufklarer · Supertonic-3-CoreML

**First-party CoreML export** of Supertonic-3's four non-autoregressive flow-matching graphs, for on-device iOS / Apple Neural Engine. Built by our own pipeline (`speech-models/stmodels`): weights lifted from the `Supertone/supertonic-3` ONNX initializers → PyTorch `nn.Module` → `coremltools` (`mlprogram`, FP32, iOS18+). Text/duration use **fixed T=128** (relpos attention has T-dependent pad widths — pad/segment text to 128); vocoder + vector-estimator use a dynamic latent-length `RangeDim`. The host runs the flow-matching ODE loop (`vector_estimator` ×`total_steps`) — the graphs contain no control flow. Assets to drive them: `tts.json`, `unicode_indexer.json` (G2P-free tokenizer table), `voice_styles/*.json`. > FP32 = parity reference. For **ANE residency**, use the mixed-precision > `Supertonic-3-CoreML-FP16` — vocoder + duration FP16, > text-encoder + vector-estimator FP32; measured transparent at **47–51 dB** mag-STFT SNR.

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음성 합성license:openrail
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정보 업데이트2026/10/31 05:47:15
OVERVIEW

모델 소개

**First-party CoreML export** of Supertonic-3's four non-autoregressive flow-matching graphs, for on-device iOS / Apple Neural Engine. Built by our own pipeline (`speech-models/stmodels`): weights lifted from the `Supertone/supertonic-3` ONNX initializers → PyTorch `nn.Module` → `coremltools` (`mlprogram`, FP32, iOS18+). Text/duration use **fixed T=128** (relpos attention has T-dependent pad widths — pad/segment text to 128); vocoder + vector-estimator use a dynamic latent-length `RangeDim`. The host runs the flow-matching ODE loop (`vector_estimator` ×`total_steps`) — the graphs contain no control flow. Assets to drive them: `tts.json`, `unicode_indexer.json` (G2P-free tokenizer table), `voice_styles/*.json`. > FP32 = parity reference. For **ANE residency**, use the mixed-precision > `Supertonic-3-CoreML-FP16` — vocoder + duration FP16, > text-encoder + vector-estimator FP32; measured transparent at **47–51 dB** mag-STFT SNR.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

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INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

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자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

실시간 결제 요금인가요?

수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.

출처 및 추적 기록

许可证:openrail。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。