如何在本地运行和使用 Dia-1.6B

大约 13 分钟

如何在本地运行和使用 Dia-1.6B —— 完整指南

你是否曾经对那些机械感十足的文字转语音声音感到沮丧？或者你是否厌倦了为云端文字转语音服务支付订阅费，却只能获得有限的定制功能？我曾经也是，直到我发现了 Dia-1.6B —— 一款颠覆性的开源模型，正在重新定义文字转语音技术的可能性。

当我第一次听到 Dia-1.6B 生成的音频样本时，简直不敢相信这是机器生成的。自然的停顿、情感的抑扬顿挫，甚至像笑声和清嗓子这样的非语言提示都听起来非常真实。经过一周时间在各种脚本上测试，从简单的旁白到复杂的多角色对话，我坚信这是目前最令人印象深刻的开源文字转语音解决方案之一。

在本指南中，我将带你了解在本地机器上运行 Dia-1.6B 所需的一切，从安装设置到高级使用技巧。到最后，你将能够在自己的电脑上生成录音棚级别的对话，完全掌控且保障隐私。

什么是 Dia-1.6B？

Dia-1.6B 是由 Nari Labs 这个小型研究团队开发的一款开创性文字转语音模型。与传统专注于单一声音旁白的 TTS 模型不同，Dia 专为对话生成而设计。凭借 16 亿参数，这款模型能够直接将书面脚本转换为逼真的对话语音，包含自然的语调、节奏，甚至非语言元素。

Dia-1.6B 在 Apache 2.0 许可证下发布，提供了一个极具吸引力的开源替代方案，挑战像 ElevenLabs Studio 和 Sesame CSM-1B 这样的专有解决方案。它的特别之处在于能够：

生成动态的多说话人对话，声音各异
根据文本指令生成非语言声音（如笑声、咳嗽、叹息）
从音频样本克隆声音，实现一致的语音生成
通过音频条件控制情感语调和表达方式

本质上，Dia-1.6B 代表了高质量语音合成技术民主化的重要进步。模型完全开源意味着你可以在本地运行，无需联网，避免订阅费用，并且对内容拥有完全的隐私控制。

硬件和软件要求

在开始安装之前，让我们确保你的系统能够运行 Dia-1.6B。虽然该模型在功能上非常高效，但仍有一些具体要求。

硬件要求

本地运行一个拥有 16 亿参数的模型并非易事，但你也不需要超级计算机。以下是所需配置：

组件	最低要求	推荐配置
GPU	支持 CUDA 的 NVIDIA GPU	RTX 3070/4070 或更高
显存	8GB（有一定限制）	10GB 以上
内存	16GB	32GB
存储	10GB 可用空间	20GB 以上 SSD
CPU	四核	6 核以上

最关键的组件是 GPU。虽然我曾在一块拥有 11GB 显存的旧 GTX 1080 Ti 上成功运行 Dia-1.6B，但生成速度明显比不上更现代的 RTX 3080。如果你没有合适的 GPU，可以考虑使用 Hugging Face 的 ZeroGPU Space 在线试用模型，或者等待未来更新中计划的 CPU 支持。

软件前置条件

为了顺利安装，你需要：

操作系统：Windows 10/11，macOS（M1/M2/M3 支持 MPS），或 Linux
Python：3.8 及以上版本（我使用 Python 3.10，效果很好）
CUDA 工具包：12.6 版本（针对 NVIDIA GPU）
Git：用于克隆代码仓库
虚拟环境管理器：venv、conda 或 uv（推荐）

我发现使用 uv 包管理器能大大简化安装流程，因此我会同时提供标准方法和 uv 方法的说明。

本地安装 Dia-1.6B

既然准备工作就绪，我们开始在你的机器上运行 Dia-1.6B。我会一步步带你完成。

第一步：克隆代码仓库

首先，我们需要从 GitHub 获取代码。打开终端或命令提示符，执行：

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

这会创建一个名为 “dia” 的新目录，里面包含所有必要代码。

第二步：设置环境

你有两个选择。最简单的方法是使用 uv，我强烈推荐：

选项 A：使用 uv（推荐）

如果你还没安装 uv，可以运行：

pip install uv

然后，只需一条命令，uv 会帮你完成所有操作：

uv run app.py

这会自动创建虚拟环境，安装所有依赖，并启动 Gradio 界面。我测试时，在良好的网络环境下大约 5 分钟即可完成。

选项 B：手动设置

如果你喜欢传统方式：

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv

# 激活环境
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source .venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -e .

# 运行应用
python app.py

我第一次尝试时遇到系统中旧库的依赖冲突。如果你遇到类似问题，尝试在不同目录创建全新虚拟环境。

第三步：首次启动

首次运行 Dia-1.6B 时，会从 Hugging Face 下载模型权重（约 3GB）和 Descript 音频编解码器。根据网速，这可能需要几分钟。

下载完成后，终端会显示 Gradio 服务器正在运行，类似 http://127.0.0.1:7860 的网址。打开浏览器访问该地址即可进入界面。

如果一切顺利，你将看到 Dia-1.6B 的 Gradio 界面，准备好从你的脚本生成语音了！

使用 Dia-1.6B 的 Gradio 界面

Gradio 界面为你提供了直观的交互方式。让我们看看如何高效使用它。

基础文字转语音生成

生成第一个对话：

在文本输入框中，使用说话人标签输入脚本：

[S1] 欢迎使用 Dia，这是一款令人惊叹的文字转语音模型。 [S2] 它可以生成多说话人的逼真对话。 [S1] 它甚至能处理非语言提示，比如笑声！(laughs)

点击“生成”按钮，等待处理完成。
完成后，你可以使用播放控件试听音频，或下载保存。

我第一次测试时，Dia 对说话人切换和结尾自然笑声的处理让我非常惊喜。每个说话人的声音都很鲜明，虽然每次生成时声音会变化，除非你提供音频提示或设置固定随机种子。

使用说话人标签和非语言提示

Dia-1.6B 使用简单的标记系统：

说话人标签：用 [S1]、[S2] 等表示不同说话人
非语言提示：用括号括起的描述，如 (laughs)、(coughs)、(sighs)

例如：

[S1] 你听到那个笑话了吗？(laughs) 太好笑了！ [S2] (clears throat) 我好像没听懂。能解释一下吗？ [S1] (sighs) 算了。

模型会识别这些提示，生成相应的声音，打造沉浸式对话体验。

使用音频提示进行声音克隆

Dia-1.6B 的强大功能之一是能从音频样本克隆声音。使用方法：

准备一段你想克隆的声音音频文件（MP3 或 WAV 格式）
在 Gradio 界面上传该音频至“音频提示”区域
在“音频提示的文字转录”栏输入音频中说的准确文本
在主文本框输入新的脚本
正常生成

模型会分析音频样本，调整输出以匹配声音特征。我发现清晰、高质量且时长至少 10-15 秒的录音效果最佳。

需要注意的是，声音克隆并非完美，长时间生成时可能会有些偏差，但对于保持多次生成中角色声音一致性非常有效。

将 Dia-1.6B 集成到 Python 应用中

虽然 Gradio 界面方便试验，但你可能想将 Dia-1.6B 集成到自己的 Python 应用中。幸运的是，模型作为 Python 库易于调用。

基础集成示例

下面是一个简单示例：

import soundfile as sf
from dia.model import Dia

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

# 定义脚本
text = "[S1] 使用 Dia 进行 Python 集成非常简单。 [S2] 是的，可以添加到任何应用中。 [S1] 太棒了！(laughs)"

# 生成音频
output = model.generate(text)

# 保存为文件
sf.write("output.wav", output, 44100)
print("音频已生成并保存为 output.wav")

这段代码加载模型，从脚本生成语音，并保存为 WAV 文件。首次运行时初始化可能稍慢，后续生成速度会快很多。

Python 中的高级声音克隆

如果需要更精细的声音克隆控制，可以使用 audio_prompt_path 参数：

import soundfile as sf
from dia.model import Dia

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

# 音频提示信息
clone_from_audio = "your_voice_sample.mp3"
clone_from_text = "[S1] 这是我想克隆的声音样本的文字转录。"

# 新脚本，使用克隆声音生成
new_script = "[S1] 这段话会听起来像我的音频样本中的声音。 [S2] 但这将是完全不同的声音。"

# 生成带声音克隆的音频
output = model.generate(
    clone_from_text + new_script,  # 合并提示转录和新脚本
    audio_prompt_path=clone_from_audio
)

# 保存文件
sf.write("cloned_voice.wav", output, 44100)

我发现这种方法在为播客项目生成多个文件时，保持角色声音一致性特别有用。

批量处理多个脚本

如果需要处理多个脚本，建议一次加载模型并重复使用：

import soundfile as sf
from dia.model import Dia

# 只加载一次模型
model = Dia.from_pretrained("nari-labs/Dia-1.6B")

# 待处理脚本列表
scripts = [
    "[S1] 这是第一个脚本。 [S2] 有多个说话人。",
    "[S1] 这是另一个示例。 [S2] Dia 都能高效处理。",
    "[S1] 批量处理速度更快。 [S2] 同意！(laughs)"
]

# 逐个处理脚本
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")

这样可以节省大量重复加载模型的时间。

高级技巧与优化

经过几天的试验，我发现了一些提升 Dia-1.6B 使用体验的技巧。

提升声音一致性

由于 Dia-1.6B 并未针对特定声音进行微调，你可能会注意到不同生成间声音有变化。提升一致性的方法：

固定随机种子：虽然公共 API 目前未文档化，但你可以尝试在生成前设置 PyTorch 随机种子
使用更长的音频提示：我发现 20 秒以上的音频提示能带来更稳定的声音克隆效果
保持说话人模式一致：在脚本中始终使用相同的说话人标签，如始终用 [S1] 表示主讲

性能优化

想要获得最佳性能：

启用 torch.compile：对于兼容的 GPU，这能显著提升推理速度：

import torch
from dia.model import Dia

model = Dia.from_pretrained("nari-labs/Dia-1.6B")
# 启用编译加速推理
if torch.cuda.is_available() and hasattr(torch, 'compile'):
    model.generator = torch.compile(model.generator)

# 其余代码...

批量处理相似脚本：将说话人或语调相似的脚本一起处理，结果更一致
监控显存使用：如果遇到显存不足错误，尝试缩短脚本或使用显存更大的云端实例

创意应用

测试中我发现 Dia-1.6B 有多种有趣应用：

播客生成：制作访谈类内容，区分主持人和嘉宾声音
有声书制作：为对话丰富的章节赋予鲜明角色声音
语言学习：生成带自然语调的对话示例
游戏开发：打造带情感变化的动态 NPC 对话

Dia-1.6B 与其他 TTS 解决方案对比

为了帮助你了解 Dia-1.6B 在 TTS 生态中的定位，以下是与其他流行方案的对比：

特性	Dia-1.6B	ElevenLabs	OpenAI TTS	Sesame CSM-1B
费用	免费（开源）	订阅制	按使用付费	免费（开源）
对话支持	原生多说话人	有限	有限	基础
非语言声音	支持（原生）	有限	不支持	不支持
语音克隆	支持	支持（高级版）	有限	基础
本地部署	支持	不支持	不支持	支持
语言支持	仅英语	29+ 种语言	10+ 种语言	仅英语
显存需求	约 10GB	云端	云端	约 4GB
许可证	Apache 2.0	专有	专有	Apache 2.0