编辑：Panda、张倩
如果不提前告诉你，你可能很难相信这段视频里的语音全部是 AI 生成的：
这些声音来自 Dia-1.6B——一个刚刚在 𝕏、GitHub 等平台上走红的开源语音模型。它不仅能生成说话的声音、对话，同时也能合成真实感非常强的笑声、喷嚏声和吸鼻子声等表达情绪的声音。
由于效果过于逼真，它在 GitHub 上线后不到 24 小时就收获了超过 3.4k star，现在的 star 数更是已经达到了 5.4k。同时，Dia-1.6B 也是目前 Hugging Face 上热度第二的模型，目前已经被下载了超过 5600 次。
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GitHub：https://github.com/nari-labs/dia/
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Hugging Face: https://huggingface.co/nari-labs/Dia-1.6B
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试用地址：https://huggingface.co/spaces/nari-labs/Dia-1.6B
在和 ElevenLabs Studio、Sesame CSM-1B 等之前以逼真著称的模型对比之后，Dia-1.6B 依然有着明显的优势，尤其是在情绪表达方面。
Dia-1.6B 生成结果：
ElevenLabs Studio 生成结果：
Sesame CSM-1B 生成结果：
表现如此之好，自然也是收获好评无数：
机器之心也做了一些简单的尝试，下面是一个示例
整体来说，Dia-1.6B 在合成简单英语对话方面确实表现卓越，但却并不能很好地理解用户通过括号标注的指令，偶尔会出现类似电流的杂音。
Dia 模型细节
Dia 来自 Nari Labs，是一个 1.6B 参数量的文本转语音模型。
Dia 可以直接基于文字生成高真实感的对话。用户可以对输出的音频进行调整，从而控制其情绪和语调。同时，模型还可以生成非语言的交流声音，例如笑声、咳嗽声、吸鼻子声等。
并且 Nari Labs 开源发布了 Dia，使用了 Apache License 2.0 证书。该团队表示：「为了加速研究，我们提供了预训练模型检查点和推理代码的访问权限。模型权重托管在 Hugging Face 上。」
不过遗憾的是，目前该模型仅支持英语生成。
硬件和推理加速
目前 Nari Labs 并未发布 Dia 模型的详细技术报告，但我们可以在其 Hugging Face 页面看到些许有关硬件和推理加速的技术细节。
该团队表示，Dia 目前仅在 GPU 上进行过测试（Pytorch 2.0+，CUDA 12.6）。CPU 支持也即将添加。并且由于需要下载 Descript Audio Codec，初始运行会需要更长时间。
在企业级 GPU 上，Dia 可以实时生成音频。在较旧的 GPU 上，推理会更慢。作为参考，在 A4000 GPU 上，Dia 大约每秒生成 40 个 token（86 个 token 相当于 1 秒的音频）。torch.compile 将提高受支持 GPU 的速度。
Dia 的完整版本需要大约 10GB 的显存才能运行。不过该团队承诺未来会放出一些量化版本。
Dia 还有更大规模的版本。在 Nari Labs 的 Discord 中，开发者 Toby Kim 表示更大的模型还处于规划阶段。感兴趣的用户可以通过这个链接加入等待列表：https://tally.so/r/meokbo
另外，Toby Kim 还指出目前最长能稳定生成大约 25 秒的音频，但用户也可以基于之前的生成结果来生成更长的音频。
Nari Labs 简介
Nari Labs 的 Hugging Face 页面透露，Nari 是一个源自韩语的词（나리），意为百合。
据介绍，Nari Labs 是一个非常小的团队，目前仅有一位全职研究工程师和一位兼职研究工程师。他们的 GitHub 账户也是四天前才刚注册的。
其中一位开发者 Toby Kim 在 𝕏 上表示，这两位工程师目前都还是本科生。而他们的目标是「构建一个可以与 NotebookLM Podcast、ElevenLabs Studio 和 Sesame CSM 相媲美的 TTS 模型。」
目前看来，他们已经取得了初步的成功。Toby Kim 表示这项成功耗时三个月时间，而这个过程中他们遇到的最大阻碍是计算不足。
接下来，他们计划将 Dia 做成一个 B2C 应用，可以生成有趣的对话和混音内容。
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（文：机器之心）