제 RTX 5080에서 qwen3-tts.cpp 구현을 약 5배의 실시간 속도(5x realtime)로 개선했습니다. GGML 기반이므로 어디에서나 컴파일 및 실행이 가능해야 하지만, 저는 Windows 및 Linux 환경의 CPU 및 CUDA에서만 테스트했습니다: https://github.com/Danmoreng/qwen3-tts.cpp

추가로 Kotlin Compose Multiplatform을 사용하여 Windows 및 Linux에서 작동하는 데스크톱 GUI를 제작했습니다: https://github.com/Danmoreng/qwen-tts-studio

직접 다운로드하여 실행할 수 있는 Windows 릴리스가 존재합니다. Linux는 소스에서 직접 빌드해야 합니다.

Qwen-TTS-Studio

기능:

• 제가 아는 가장 빠른 GGML 구현체, Python 레퍼런스보다 15배 빠름
• 0.6B 및 1.7B 모델
• 음성 복제 (voice cloning) 기능이 포함된 베이스 모델
• 지침(instructions)이 포함된 customvoice 모델
• 지침(instructions)이 포함된 voicedesign
• 화자 임베딩 (speaker embeddings) 저장
• 화자 임베딩 혼합 및 병합 (mix & merge)
• 스트리밍 (반정확한 텍스트 하이라이팅 포함)
• huggingface(https://huggingface.co/Serveurperso/Qwen3-TTS-GGUF)에서 사전 변환된 GGUF 모델을 다운로드할 수 있는 옵션 포함

submitted by /u/Danmoreng
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