如何在本地運行與使用 Dia-1.6B

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如何在本地運行與使用 Dia-1.6B — 完整指南

你是否曾經對機械感十足的文字轉語音聲音感到沮喪？或者你是否厭倦了為雲端文字轉語音服務支付訂閱費，卻又只能使用有限的自訂功能？我曾經也是如此，直到我發現了 Dia-1.6B — 一款改變遊戲規則的開源模型，正在重新定義文字轉語音技術的可能性。

當我第一次聽到 Dia-1.6B 生成的音頻樣本時，簡直不敢相信那是機器生成的。自然的停頓、情感語調，甚至像笑聲和清嗓子這樣的非語言提示，都聽起來非常真實。經過一週在各種腳本上測試，從簡單的旁白到複雜的多角色對話，我深信這是目前最令人印象深刻的開源文字轉語音解決方案之一。

在本指南中，我將帶你了解在本地機器上運行 Dia-1.6B 所需的一切，從安裝設置到進階使用技巧。最後，你將能夠在自己的電腦上生成錄音室品質的對話，並享有完全的控制權與隱私。

什麼是 Dia-1.6B？

Dia-1.6B 是由 Nari Labs 一支小型專注研究團隊開發的突破性文字轉語音模型。與傳統專注於單一聲音旁白的 TTS 模型不同，Dia 專為對話生成而設計。擁有 16 億參數，該模型能直接將書面腳本轉換成逼真的對話語音，包含自然的語調、節奏，甚至非語言元素。

Dia-1.6B 採用 Apache 2.0 授權釋出，提供了一個強有力的開源替代方案，對抗像 ElevenLabs Studio 和 Sesame CSM-1B 這類專有解決方案。它的特點包括：

生成動態多說話者對話，且聲音各異
根據文本指示產生非語言聲音（如笑聲、咳嗽、嘆氣）
從音頻樣本克隆聲音，保持語音一致性
透過音頻條件控制情感語調與表達方式

Dia-1.6B 的核心代表了高品質語音合成技術民主化的重要進展。完全開源的特性意味著你可以在本地離線運行，避免訂閱費用，並對內容保持完全隱私。

硬體與軟體需求

在開始安裝之前，讓我們先確保你的系統能夠運行 Dia-1.6B。雖然該模型在功能上相當高效，但仍有一些特定需求。

硬體需求

在本地運行一個擁有 16 億參數的模型並不簡單，但你也不需要超級電腦。以下是需求：

元件	最低需求	推薦配置
GPU	支援 CUDA 的 NVIDIA GPU	RTX 3070/4070 或更好
VRAM	8GB（有限制）	10GB 以上
RAM	16GB	32GB
儲存空間	10GB 可用空間	20GB 以上 SSD
CPU	四核心	六核心以上

最關鍵的元件是 GPU。雖然我曾在舊款 GTX 1080 Ti（11GB VRAM）上成功運行 Dia-1.6B，但生成速度明顯比不上較新的 RTX 3080。如果你沒有合適的 GPU，可以考慮使用 Hugging Face 的 ZeroGPU Space 在線試用，或等待未來更新中計畫的 CPU 支援。

軟體前置條件

為了順利安裝，你需要：

作業系統：Windows 10/11、macOS（M1/M2/M3 支援 MPS）或 Linux
Python：3.8 版本或更新（我使用 Python 3.10，效果很好）
CUDA 工具包：12.6 版本（適用於 NVIDIA GPU）
Git：用於克隆程式碼庫
虛擬環境管理工具：venv、conda 或 uv（推薦）

我發現使用 uv 套件管理器能大幅簡化設置流程，因此我會同時提供標準方法與 uv 方法的說明。

在本地安裝 Dia-1.6B

現在我們知道需求了，讓我們開始在你的機器上運行 Dia-1.6B。我會一步步帶你完成。

步驟 1：克隆程式碼庫

首先，我們需要從 GitHub 取得程式碼。打開終端機或命令提示字元，執行：

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

這會建立一個名為 "dia" 的新資料夾，裡面包含所有必要的程式碼。

步驟 2：設置環境

你有兩種選擇。最簡單的方法是使用 uv，我強烈推薦：

選項 A：使用 uv（推薦）

如果你還沒安裝 uv，可以用：

pip install uv

接著，只需一行指令，uv 就會幫你完成所有工作：

uv run app.py

這會自動建立虛擬環境、安裝所有依賴，並啟動 Gradio 介面。我嘗試時，在良好的網路環境下約 5 分鐘內完成。

選項 B：手動設置

如果你偏好傳統方法：

# 建立虛擬環境
python -m venv .venv

# 啟動虛擬環境
# Windows：
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux：
source .venv/bin/activate

# 安裝依賴
pip install -e .

# 執行應用程式
python app.py

我第一次嘗試時遇到系統中舊版函式庫的依賴衝突。如果你遇到類似問題，試著在不同資料夾建立全新虛擬環境。

步驟 3：首次啟動

第一次執行 Dia-1.6B 時，會從 Hugging Face 下載模型權重（約 3GB）及 Descript Audio Codec。根據網速，可能需要幾分鐘。

下載完成後，終端機會顯示 Gradio 伺服器正在運行，並提供類似 http://127.0.0.1:7860 的網址。打開瀏覽器並輸入該網址，即可進入介面。

如果一切順利，你將看到 Dia-1.6B 的 Gradio 介面，準備從你的腳本生成語音！

使用 Dia-1.6B 的 Gradio 介面

Gradio 介面提供直覺的互動方式，讓你輕鬆使用 Dia-1.6B。以下是使用說明。

基本文字轉語音生成

生成第一段對話：

在文字輸入欄輸入帶有說話者標籤的腳本：

[S1] 歡迎使用 Dia，一款令人驚嘆的文字轉語音模型。 [S2] 它能生成多說話者的逼真對話。 [S1] 它甚至能處理像笑聲這樣的非語言提示！ (laughs)

點擊「Generate」按鈕，等待處理完成。
完成後，你可以使用介面上的播放控制聆聽音頻，或下載保存。

我第一次測試時，Dia 對說話者切換的處理和最後自然的笑聲讓我非常驚喜。每個說話者的聲音都很鮮明，但除非你提供音頻提示或設定固定種子，否則每次生成的聲音會有所不同。

使用說話者標籤與非語言提示

Dia-1.6B 使用簡單的標記系統：

說話者標籤：用 [S1]、[S2] 等標示不同說話者
非語言提示：將描述放在括號內，如 (laughs)、(coughs)、(sighs)

例如：

[S1] 你聽過那個笑話嗎？ (laughs) 真是太好笑了！ [S2] (clears throat) 我好像沒聽懂，可以解釋嗎？ [S1] (sighs) 算了。

模型會理解這些提示並生成相應的聲音，營造出身歷其境的對話體驗。

使用音頻提示進行聲音克隆

Dia-1.6B 最強大的功能之一是能從音頻樣本克隆聲音。使用方法如下：

準備一段你想克隆的聲音音頻檔（MP3 或 WAV 格式）
在 Gradio 介面中，將音頻檔上傳至「Audio Prompt」區域
在「Transcript of Audio Prompt」欄位輸入音頻中說的完整文字
在主文字欄輸入你想生成的新腳本
照常點擊生成

模型會分析你的音頻樣本，並根據聲音特徵調整輸出。我發現清晰且長度至少 10-15 秒的錄音效果最佳。

值得注意的是，聲音克隆並非完美無缺，長時間生成可能會有些微偏移，但在多次生成中保持角色聲音一致性方面非常有效。

將 Dia-1.6B 整合到 Python 應用程式

雖然 Gradio 介面方便試用，但你可能想將 Dia-1.6B 整合到自己的 Python 應用中。幸運的是，該模型作為 Python 函式庫易於使用。

基本整合範例

以下是一個簡單範例：

import soundfile as sf
from dia.model import Dia

# 載入模型
model = Dia.from_pretrained("nari-labs/Dia-1.6B")

# 定義腳本
text = "[S1] Python 與 Dia 的整合非常簡單。 [S2] 是的，可以加入任何應用程式。 [S1] 太棒了！ (laughs)"

# 生成音頻
output = model.generate(text)

# 儲存為檔案
sf.write("output.wav", output, 44100)
print("音頻已生成並儲存為 output.wav")

此程式碼載入模型，從腳本生成語音，並保存為 WAV 檔。首次執行時可能稍慢，後續生成速度會快很多。

Python 中的進階聲音克隆

若要更精細控制聲音克隆，可使用 audio_prompt_path 參數：

import soundfile as sf
from dia.model import Dia

# 載入模型
model = Dia.from_pretrained("nari-labs/Dia-1.6B")

# 音頻提示細節
clone_from_audio = "your_voice_sample.mp3"
clone_from_text = "[S1] 這是我想克隆的聲音樣本的文字稿。"

# 新腳本，使用克隆聲音生成
new_script = "[S1] 這段會聽起來像我的音頻樣本聲音。 [S2] 這段則是完全不同的聲音。"

# 生成帶聲音克隆的音頻
output = model.generate(
    clone_from_text + new_script,  # 合併提示文字與新腳本
    audio_prompt_path=clone_from_audio
)

# 儲存為檔案
sf.write("cloned_voice.wav", output, 44100)

我發現這種方法對於維持播客專案中多個生成檔案的角色一致性特別有用。

批次處理多個腳本

若需處理多個腳本，建議一次載入模型並重複使用：

import soundfile as sf
from dia.model import Dia

# 載入模型一次
model = Dia.from_pretrained("nari-labs/Dia-1.6B")

# 要處理的腳本清單
scripts = [
    "[S1] 這是第一個腳本。 [S2] 有多個說話者。",
    "[S1] 這是另一個範例。 [S2] Dia 都能有效處理。",
    "[S1] 批次處理速度更快。 [S2] 同意！ (laughs)"
]

# 逐一處理腳本
for i, script in enumerate(scripts):
    output = model.generate(script)
    sf.write(f"output_{i+1}.wav", output, 44100)
    print(f"已生成 output_{i+1}.wav")

此方法可節省大量時間，避免重複載入模型。

進階技巧與優化

經過數日試用 Dia-1.6B，我發現一些技巧能讓模型發揮最大效能。

提升聲音一致性

由於 Dia-1.6B 未針對特定聲音微調，你可能會注意到不同生成間聲音有變化。改善方法：

固定隨機種子：雖然目前公開 API 未記錄此功能，但可嘗試在生成前設定 PyTorch 隨機種子
使用較長音頻提示：我發現 20 秒以上的音頻提示能產生更穩定的聲音克隆效果
保持說話者標籤一致：在腳本中持續使用固定的說話者標籤，如始終用 [S1] 表示主旁白

性能優化

為了獲得最佳效能：

啟用 torch.compile：對相容 GPU，可大幅提升推理速度：

import torch
from dia.model import Dia

model = Dia.from_pretrained("nari-labs/Dia-1.6B")
# 啟用編譯以加速推理
if torch.cuda.is_available() and hasattr(torch, 'compile'):
    model.generator = torch.compile(model.generator)

# 其餘程式碼...

批次處理相似腳本：將說話者或語調相近的腳本一起處理，結果更一致
監控 VRAM 使用：若遇到記憶體不足錯誤，嘗試縮短腳本或使用更大記憶體的雲端機器

創意應用

測試期間，我發現 Dia-1.6B 有多種有趣應用：

播客生成：創造主持人與來賓聲音鮮明的訪談內容
有聲書製作：為對話豐富的段落賦予不同角色聲音
語言學習：生成自然語調的會話範例
遊戲開發：打造具情感層次的動態 NPC 對話

Dia-1.6B 與其他 TTS 解決方案比較

為幫助你了解 Dia-1.6B 在 TTS 生態系中的定位，以下是與其他熱門方案的比較：

功能	Dia-1.6B	ElevenLabs	OpenAI TTS	Sesame CSM-1B
費用	免費（開源）	訂閱制	按使用付費	免費（開源）
對話支援	原生多說話者	有限	有限	基本
非語言聲音	有（原生）	有限	無	無
聲音克隆	有	有（高級）	有限	基本
本地部署	支援	不支援	不支援	支援
語言支援	僅英文	29+ 種語言	10+ 種語言	僅英文
VRAM 需求	約 10GB	雲端	雲端	約 4GB
授權	Apache 2.0	專有	專有	Apache 2.0