Cách Chạy và Sử Dụng Dia-1.6B Trên Máy Tính Cá Nhân

Khoảng 15 phút

Cách Chạy và Sử Dụng Dia-1.6B Trên Máy Tính Cá Nhân - Hướng Dẫn Toàn Diện

Bạn đã từng cảm thấy khó chịu với những giọng nói text-to-speech nghe như robot chưa? Hay có thể bạn đã chán ngấy việc phải trả phí đăng ký cho các dịch vụ TTS trên đám mây với khả năng tùy chỉnh hạn chế? Tôi cũng vậy, cho đến khi tôi phát hiện ra Dia-1.6B - một mô hình mã nguồn mở đột phá đang định nghĩa lại những gì có thể làm được với công nghệ text-to-speech.

Khi lần đầu nghe các mẫu âm thanh do Dia-1.6B tạo ra, tôi không thể tin đó là giọng nói do máy tạo ra. Những khoảng dừng tự nhiên, sắc thái cảm xúc, thậm chí cả các tín hiệu phi ngôn ngữ như tiếng cười và khịt mũi nghe thật sự rất giống con người. Sau một tuần thử nghiệm với nhiều kịch bản khác nhau, từ những đoạn tường thuật đơn giản đến các đoạn đối thoại phức tạp nhiều nhân vật, tôi tin chắc đây là một trong những giải pháp TTS mã nguồn mở ấn tượng nhất hiện nay.

Trong hướng dẫn này, tôi sẽ dẫn bạn qua tất cả những gì cần biết để chạy Dia-1.6B trên máy tính cá nhân, từ bước thiết lập đến các kỹ thuật sử dụng nâng cao. Cuối cùng, bạn sẽ có thể tạo ra các đoạn đối thoại chất lượng phòng thu ngay trên máy tính của mình, với toàn quyền kiểm soát và bảo mật.

Dia-1.6B là gì?

Dia-1.6B là một mô hình text-to-speech đột phá được phát triển bởi Nari Labs, một nhóm nhỏ các nhà nghiên cứu tận tâm. Khác với các mô hình TTS truyền thống chỉ tập trung vào giọng đọc đơn, Dia được thiết kế đặc biệt để tạo ra đối thoại. Với 1.6 tỷ tham số, mô hình này có thể trực tiếp chuyển đổi kịch bản viết thành giọng nói hội thoại thực tế, đầy đủ sắc thái tự nhiên, nhịp điệu và thậm chí cả các yếu tố phi ngôn ngữ.

Được phát hành dưới giấy phép Apache 2.0, Dia-1.6B là một lựa chọn mã nguồn mở hấp dẫn thay thế cho các giải pháp độc quyền như ElevenLabs Studio và Sesame CSM-1B. Điểm đặc biệt của nó là khả năng:

Tạo ra các cuộc hội thoại động với nhiều người nói khác nhau, mỗi người có giọng riêng biệt
Phát ra các âm thanh phi ngôn ngữ (cười, ho, thở dài) khi được chỉ định trong văn bản
Sao chép giọng nói từ các mẫu âm thanh để tạo ra giọng nói nhất quán
Kiểm soát tông cảm xúc và cách thể hiện thông qua điều kiện âm thanh

Về bản chất, Dia-1.6B đại diện cho một bước tiến lớn trong việc phổ cập công nghệ tổng hợp giọng nói chất lượng cao. Mô hình hoàn toàn mở này cho phép bạn chạy nó trên máy cá nhân mà không cần kết nối internet, tránh các khoản phí đăng ký và giữ toàn quyền riêng tư nội dung của bạn.

Yêu cầu phần cứng và phần mềm

Trước khi bắt đầu cài đặt, hãy đảm bảo hệ thống của bạn sẵn sàng để chạy Dia-1.6B. Mặc dù mô hình rất hiệu quả so với khả năng của nó, nhưng vẫn có một số yêu cầu cụ thể.

Yêu cầu phần cứng

Chạy một mô hình 1.6 tỷ tham số trên máy cá nhân không phải chuyện đơn giản, nhưng bạn cũng không cần siêu máy tính. Đây là những gì bạn cần:

Thành phần	Yêu cầu tối thiểu	Khuyến nghị
GPU	GPU NVIDIA hỗ trợ CUDA	RTX 3070/4070 hoặc tốt hơn
VRAM	8GB (có một số giới hạn)	10GB trở lên
RAM	16GB	32GB
Bộ nhớ	10GB dung lượng trống	20GB+ SSD
CPU	4 nhân	6 nhân trở lên

Thành phần quan trọng nhất là GPU. Tôi đã chạy Dia-1.6B trên một chiếc GTX 1080 Ti cũ với 11GB VRAM, nhưng tốc độ tạo giọng khá chậm so với RTX 3080 hiện đại hơn. Nếu bạn không có GPU phù hợp, bạn có thể thử dùng Hugging Face's ZeroGPU Space để chạy mô hình trực tuyến, hoặc chờ hỗ trợ CPU trong các bản cập nhật tương lai.

Yêu cầu phần mềm

Để cài đặt mượt mà, bạn cần:

Hệ điều hành: Windows 10/11, macOS (M1/M2/M3 với MPS), hoặc Linux
Python: Phiên bản 3.8 trở lên (tôi dùng Python 3.10 và kết quả rất tốt)
CUDA Toolkit: Phiên bản 12.6 (dành cho GPU NVIDIA)
Git: Để clone kho mã nguồn
Trình quản lý môi trường ảo: venv, conda hoặc uv (khuyến nghị)

Tôi thấy dùng trình quản lý uv giúp đơn giản hóa quá trình thiết lập rất nhiều, nên tôi sẽ hướng dẫn cả cách dùng phương pháp truyền thống và uv.

Cài đặt Dia-1.6B trên máy cá nhân

Bây giờ chúng ta đã biết cần gì, hãy bắt đầu cài đặt Dia-1.6B trên máy bạn. Tôi sẽ hướng dẫn từng bước chi tiết.

Bước 1: Clone kho mã nguồn

Trước tiên, bạn cần lấy mã nguồn từ GitHub. Mở terminal hoặc command prompt và chạy:

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

Lệnh này sẽ tạo một thư mục mới tên "dia" chứa toàn bộ mã nguồn cần thiết.

Bước 2: Thiết lập môi trường

Bạn có hai lựa chọn. Cách đơn giản nhất là dùng uv, tôi rất khuyến khích:

Lựa chọn A: Dùng uv (Khuyến nghị)

Nếu bạn chưa cài uv, hãy cài bằng lệnh:

pip install uv

Sau đó, chỉ với một lệnh duy nhất, uv sẽ lo hết mọi thứ:

uv run app.py

Lệnh này tự động tạo môi trường ảo, cài đặt tất cả phụ thuộc và khởi chạy giao diện Gradio. Khi tôi thử cách này, mất khoảng 5 phút trên kết nối internet ổn định.

Lựa chọn B: Thiết lập thủ công

Nếu bạn thích cách truyền thống:

# Tạo môi trường ảo
python -m venv .venv

# Kích hoạt môi trường
# Trên Windows:
.venv\Scripts\activate
# Trên macOS/Linux:
source .venv/bin/activate

# Cài đặt phụ thuộc
pip install -e .

# Chạy ứng dụng
python app.py

Lần đầu tôi thử cách này, gặp xung đột phụ thuộc với thư viện cũ trên hệ thống. Nếu bạn gặp vấn đề tương tự, hãy thử tạo môi trường ảo mới ở thư mục khác.

Bước 3: Khởi chạy lần đầu

Lần đầu chạy Dia-1.6B, nó sẽ tải trọng số mô hình từ Hugging Face (khoảng 3GB) và cả Descript Audio Codec. Quá trình này có thể mất vài phút tùy tốc độ mạng.

Khi tải xong, bạn sẽ thấy thông báo trên terminal cho biết server Gradio đang chạy, với địa chỉ như http://127.0.0.1:7860. Mở địa chỉ này trên trình duyệt để truy cập giao diện.

Nếu mọi thứ ổn, bạn sẽ thấy giao diện Dia-1.6B Gradio, sẵn sàng tạo giọng nói từ kịch bản của bạn!

Sử dụng Dia-1.6B với giao diện Gradio

Giao diện Gradio cung cấp cách tương tác trực quan với Dia-1.6B. Hãy cùng khám phá cách dùng hiệu quả.

Tạo giọng nói cơ bản

Để tạo đoạn đối thoại đầu tiên:

Trong ô nhập văn bản, nhập kịch bản dùng thẻ người nói để phân biệt:

[S1] Chào mừng đến với Dia, một mô hình text-to-speech tuyệt vời. [S2] Nó có thể tạo ra đối thoại thực tế với nhiều người nói. [S1] Và thậm chí xử lý các tín hiệu phi ngôn ngữ như tiếng cười! (laughs)

Nhấn nút "Generate" và chờ xử lý.
Khi xong, bạn có thể nghe âm thanh bằng các điều khiển hoặc tải về dùng sau.

Lần đầu tôi thử, tôi rất ngạc nhiên vì Dia xử lý chuyển đổi người nói rất mượt mà và tiếng cười nghe rất tự nhiên. Các giọng nói khác biệt rõ ràng cho từng người, mặc dù sẽ thay đổi mỗi lần tạo nếu bạn không cung cấp mẫu âm thanh hoặc đặt seed cố định.

Làm việc với thẻ người nói và tín hiệu phi ngôn ngữ

Dia-1.6B dùng hệ thống ký hiệu đơn giản:

Thẻ người nói: Dùng [S1], [S2], v.v để chỉ người nói khác nhau
Tín hiệu phi ngôn ngữ: Đặt mô tả như (laughs), (coughs), hoặc (sighs) trong ngoặc đơn

Ví dụ:

[S1] Bạn nghe câu chuyện cười đó chưa? (laughs) Thật hài hước! [S2] (clears throat) Tôi không chắc mình hiểu. Bạn giải thích được không? [S1] (sighs) Thôi bỏ đi.

Mô hình sẽ hiểu các tín hiệu này và tạo ra âm thanh phù hợp, tạo trải nghiệm đối thoại sống động.

Sao chép giọng nói với mẫu âm thanh

Một trong những tính năng mạnh mẽ nhất của Dia-1.6B là khả năng sao chép giọng từ mẫu âm thanh. Cách dùng như sau:

Chuẩn bị file âm thanh giọng bạn muốn sao chép (định dạng MP3 hoặc WAV)
Trong giao diện Gradio, tải file âm thanh lên phần "Audio Prompt"
Trong ô "Transcript of Audio Prompt", nhập chính xác nội dung giọng nói trong file
Thêm kịch bản mới vào ô văn bản chính
Tạo giọng như bình thường

Mô hình sẽ phân tích mẫu âm thanh và điều chỉnh đầu ra để khớp đặc điểm giọng. Tôi thấy kết quả tốt nhất với các bản ghi rõ ràng, chất lượng cao, dài ít nhất 10-15 giây.

Cần lưu ý rằng sao chép giọng không hoàn hảo - có thể có sự thay đổi nhẹ khi tạo dài - nhưng rất hiệu quả để giữ giọng nhân vật nhất quán qua nhiều lần tạo.

Tích hợp Dia-1.6B vào ứng dụng Python

Mặc dù giao diện Gradio tiện lợi để thử nghiệm, bạn có thể muốn tích hợp Dia-1.6B vào ứng dụng Python của riêng mình. May mắn là mô hình có thể truy cập dễ dàng dưới dạng thư viện Python.

Ví dụ tích hợp cơ bản

Dưới đây là ví dụ đơn giản để bắt đầu:

import soundfile as sf
from dia.model import Dia

# Tải mô hình
model = Dia.from_pretrained("nari-labs/Dia-1.6B")

# Định nghĩa kịch bản
text = "[S1] Tích hợp Python với Dia thật đơn giản. [S2] Đúng vậy, bạn có thể thêm nó vào bất kỳ ứng dụng nào. [S1] Thật tuyệt vời! (laughs)"

# Tạo âm thanh
output = model.generate(text)

# Lưu file
sf.write("output.wav", output, 44100)
print("Đã tạo và lưu âm thanh vào output.wav")

Đoạn mã này tải mô hình, tạo giọng nói từ kịch bản và lưu thành file WAV. Lần đầu chạy có thể mất chút thời gian khởi tạo, nhưng các lần sau nhanh hơn nhiều.

Sao chép giọng nâng cao trong Python

Để kiểm soát tốt hơn việc sao chép giọng, bạn có thể dùng tham số audio_prompt_path:

import soundfile as sf
from dia.model import Dia

# Tải mô hình
model = Dia.from_pretrained("nari-labs/Dia-1.6B")

# Thông tin mẫu âm thanh
clone_from_audio = "your_voice_sample.mp3"
clone_from_text = "[S1] Đây là bản ghi chính xác của mẫu giọng tôi muốn sao chép."

# Kịch bản mới với giọng sao chép
new_script = "[S1] Đây sẽ là giọng giống mẫu âm thanh của tôi. [S2] Nhưng đây sẽ là giọng khác hoàn toàn."

# Tạo giọng với sao chép
output = model.generate(
    clone_from_text + new_script,  # Kết hợp bản ghi và kịch bản mới
    audio_prompt_path=clone_from_audio
)

# Lưu file
sf.write("cloned_voice.wav", output, 44100)

Tôi thấy cách này rất hữu ích để giữ giọng nhân vật nhất quán qua nhiều file tạo cho dự án podcast mà tôi đang làm.

Xử lý hàng loạt nhiều kịch bản

Nếu bạn cần xử lý nhiều kịch bản, hiệu quả hơn khi tải mô hình một lần và dùng lại:

import soundfile as sf
from dia.model import Dia

# Tải mô hình một lần
model = Dia.from_pretrained("nari-labs/Dia-1.6B")

# Danh sách kịch bản cần xử lý
scripts = [
    "[S1] Đây là kịch bản đầu tiên. [S2] Với nhiều người nói.",
    "[S1] Đây là ví dụ khác. [S2] Dia xử lý tất cả rất hiệu quả.",
    "[S1] Xử lý theo lô nhanh hơn nhiều. [S2] Đồng ý! (laughs)"
]

# Xử lý từng kịch bản
for i, script in enumerate(scripts):
    output = model.generate(script)
    sf.write(f"output_{i+1}.wav", output, 44100)
    print(f"Đã tạo output_{i+1}.wav")

Cách này tiết kiệm thời gian đáng kể vì không phải tải lại mô hình nhiều lần.

Kỹ thuật nâng cao và tối ưu hóa

Sau vài ngày thử nghiệm Dia-1.6B, tôi phát hiện một số kỹ thuật giúp tận dụng tối đa mô hình.

Cải thiện sự nhất quán giọng nói

Vì Dia-1.6B không được tinh chỉnh trên giọng cụ thể, bạn có thể thấy giọng thay đổi giữa các lần tạo. Để cải thiện:

Khóa seed ngẫu nhiên: Mặc dù chưa có tài liệu chính thức, bạn có thể thử đặt seed ngẫu nhiên của PyTorch trước khi tạo
Dùng mẫu âm thanh dài hơn: Tôi thấy mẫu âm thanh trên 20 giây cho kết quả sao chép giọng ổn định hơn
Giữ mẫu người nói nhất quán: Luôn dùng cùng thẻ người nói như [S1] cho người kể chính

Tối ưu hiệu suất

Để đạt hiệu suất tốt nhất với Dia-1.6B:

Bật torch.compile: Với GPU tương thích, điều này tăng tốc đáng kể khi suy luận:

import torch
from dia.model import Dia

model = Dia.from_pretrained("nari-labs/Dia-1.6B")
# Bật biên dịch để tăng tốc
if torch.cuda.is_available() and hasattr(torch, 'compile'):
    model.generator = torch.compile(model.generator)

# Phần còn lại của mã...

Xử lý theo nhóm kịch bản tương tự: Xử lý các kịch bản có người nói hoặc tông giọng giống nhau cùng lúc để kết quả đồng nhất hơn
Giám sát sử dụng VRAM: Nếu gặp lỗi hết bộ nhớ, hãy thử kịch bản ngắn hơn hoặc dùng máy có VRAM lớn hơn

Ứng dụng sáng tạo

Trong quá trình thử nghiệm, tôi thấy Dia-1.6B có thể dùng cho nhiều mục đích thú vị:

Tạo podcast: Nội dung phỏng vấn với giọng chủ và khách rõ ràng
Sản xuất sách nói: Mang các đoạn đối thoại nhiều nhân vật vào cuộc sống
Học ngôn ngữ: Tạo ví dụ hội thoại với ngữ điệu tự nhiên
Phát triển game: Tạo đối thoại NPC động với cảm xúc đa dạng

So sánh Dia-1.6B với các giải pháp TTS khác

Để giúp bạn hiểu vị trí của Dia-1.6B trong hệ sinh thái TTS, đây là bảng so sánh với các giải pháp phổ biến:

Tính năng	Dia-1.6B	ElevenLabs	OpenAI TTS	Sesame CSM-1B
Chi phí	Miễn phí (Mã nguồn mở)	Trả phí đăng ký	Trả theo lượt dùng	Miễn phí (Mã nguồn mở)
Hỗ trợ đối thoại	Đa người nói bản địa	Hạn chế	Hạn chế	Cơ bản
Âm thanh phi ngôn ngữ	Có (bản địa)	Hạn chế	Không	Không
Sao chép giọng	Có	Có (cao cấp)	Hạn chế	Cơ bản
Triển khai cục bộ	Có	Không	Không	Có
Hỗ trợ ngôn ngữ	Chỉ tiếng Anh	29+ ngôn ngữ	10+ ngôn ngữ	Chỉ tiếng Anh
VRAM yêu cầu	~10GB	Dựa trên đám mây	Dựa trên đám mây	~4GB
Giấy phép	Apache 2.0	Độc quyền	Độc quyền	Apache 2.0

Mặc dù ElevenLabs và OpenAI hỗ trợ nhiều ngôn ngữ hơn và không cần phần cứng cục bộ, Dia-1.6B nổi bật với khả năng tạo đối thoại, phát âm thanh phi ngôn ngữ và hoàn toàn không mất phí đăng ký. So với Sesame CSM-1B, Dia đòi hỏi nhiều tài nguyên hơn nhưng chất lượng và tính năng vượt trội rõ rệt.

Sau khi so sánh nhiều mẫu, tôi thấy Dia-1.6B tạo ra các chuyển đổi đối thoại tự nhiên và biểu cảm cảm xúc tốt hơn hẳn các lựa chọn khác.

Khắc phục sự cố phổ biến

Trong quá trình thử nghiệm, tôi gặp một số vấn đề bạn cũng có thể gặp. Dưới đây là cách giải quyết:

Lỗi CUDA hết bộ nhớ

Triệu chứng: Thông báo lỗi về việc CUDA hết bộ nhớ.
Giải pháp:

Đóng các ứng dụng dùng GPU khác
Rút ngắn kịch bản của bạn
Chạy trên máy có VRAM lớn hơn

Tạo giọng chậm

Triệu chứng: Quá trình tạo âm thanh lâu hơn dự kiến.
Giải pháp:

Đảm bảo bạn dùng GPU hỗ trợ CUDA
Bật torch.compile như phần tối ưu
Kiểm tra các tiến trình nền sử dụng GPU

Giọng nói không nhất quán

Triệu chứng: Giọng thay đổi nhiều giữa các lần tạo.
Giải pháp:

Dùng mẫu âm thanh để tạo giọng nhất quán hơn
Giữ kịch bản trong cùng lĩnh vực hoặc tông cảm xúc
Thử đặt seed ngẫu nhiên cố định

Xung đột phụ thuộc khi cài đặt

Triệu chứng: Lỗi khi cài đặt thư viện.
Giải pháp:

Tạo môi trường ảo mới
Thử dùng uv thay vì pip
Cập nhật CUDA toolkit và driver GPU

Phát triển tương lai và giới hạn hiện tại

Mặc dù Dia-1.6B rất ấn tượng, bạn nên biết một số giới hạn hiện tại và kế hoạch phát triển trong tương lai.

Giới hạn hiện tại

Chỉ hỗ trợ tiếng Anh: Hiện tại Dia-1.6B chỉ làm việc với văn bản tiếng Anh
Phụ thuộc GPU: Chưa hỗ trợ CPU, làm giảm khả năng tiếp cận với một số người dùng
Yêu cầu VRAM cao: Cần bộ nhớ GPU lớn để chạy hiệu quả
Giọng nói không nhất quán: Có thể tạo ra giọng khác nhau nếu không dùng mẫu âm thanh

Lộ trình tương lai

Theo kế hoạch của Nari Labs, các tính năng sắp tới có thể bao gồm:

Hỗ trợ CPU để tiếp cận rộng hơn
Phiên bản lượng tử hóa giảm yêu cầu VRAM
Hỗ trợ Docker để triển khai dễ dàng hơn
Tối ưu tốc độ suy luận
Có thể hỗ trợ đa ngôn ngữ

Kết luận

Sau khi dành nhiều thời gian với Dia-1.6B, tôi thực sự ấn tượng với những gì nhóm nhỏ tại Nari Labs đã làm được. Họ đã tạo ra một mô hình TTS mã nguồn mở có thể cạnh tranh và thậm chí vượt trội một số giải pháp độc quyền, đặc biệt trong lĩnh vực tạo đối thoại.

Dù bạn là nhà phát triển muốn thêm giọng nói thực tế vào ứng dụng, nhà sáng tạo nội dung làm podcast hoặc sách nói, hay chỉ đơn giản là người yêu công nghệ quan tâm đến AI tiên tiến, Dia-1.6B rất đáng để khám phá.

Quá trình cài đặt đơn giản, mô hình rất mạnh mẽ, và việc chạy hoàn toàn cục bộ không mất phí đăng ký hay lo ngại về riêng tư là lợi thế lớn. Cộng với sự phát triển tích cực và cộng đồng hỗ trợ, Dia-1.6B chắc chắn sẽ ngày càng hoàn thiện hơn trong tương lai.

Hy vọng hướng dẫn này giúp bạn bắt đầu với Dia-1.6B. Nếu gặp vấn đề chưa được đề cập, hãy tham khảo kho mã nguồn Nari Labs trên GitHub hoặc tham gia cộng đồng Discord của họ để được hỗ trợ. Chúc bạn tạo giọng vui vẻ!