F5-TTS は無料で使えますか？ライセンスは？

F5-TTS は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

F5-TTS は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。F5-TTS の最終コミットは 2026年10月14日です。

F5-TTS は何に使えますか？

短いサンプルから複製した声で、ナレーションやボイスオーバーを生成する。 flow matching方式の音声合成モデルや、その学習レシピを研究する。 TritonおよびTensorRT-LLMによるGPUアクセラレーションを活用し、セルフホスト型のTTSサービスをデプロイする。新しい言語や話者に合わせてベースモデルをファインチューニングする。

F5-TTS のインストール方法は？

Python 3.10以降の環境を作成して有効化する: conda create -n f5-tts python=3.11 使用するデバイスに合ったPyTorchをインストールする（例：NVIDIA CUDA版）: pip install torch==2.8.0+cu128 torchaudio==2.8.0+cu128 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 推論用にF5-TTSのpipパッケージをインストールする: pip install f5-tts GradioのWebインターフェースを起動する: f5-tts_infer-gradio

F5-TTS はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/SWivid/F5-TTS

SWivid/F5-TTS

Q: F5-TTS は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。F5-TTS の最終コミットは 2026年10月14日 です。

Diffusion Transformerを用いたflow matching方式のオープンソース音声合成システム。短い参照音声からゼロショットで音声を複製できます。

代替できる製品:ElevenLabs

GitHub で見る公式サイト

スター: 15,427
フォーク: 2,250
未解決の Issue: 65
最終コミット: 6 日前

これは何？

F5-TTSは、ConvNeXt V2ブロックを使用するDiffusion Transformer（DiT）とflow matchingを基盤とした音声合成システムです。テキストと短い参照音声クリップから音声を生成し、話者ごとの学習を行わずに参照話者の声を再現します。また、著者が元論文を忠実に再現したものと説明するflat-UNet TransformerのE2 TTSバリアントや、flowのステップ向けのSway Sampling推論方式も含まれています。

リポジトリには、pipパッケージ、GradioのWebインターフェース、TOML設定ファイルで動作する推論用コマンドラインツールが用意されています。また、Hugging Face Accelerateを使った学習・ファインチューニングの手順、Gradioのファインチューニングアプリ、Dockerイメージ、デプロイ用のTritonおよびTensorRT-LLMランタイムも含まれています。

学習データのEmiliaが実環境から収集されたデータであるため、事前学習済みモデルはCC-BY-NCで公開されています。一方、コード自体はMITライセンスです。

主な機能

01短い参照音声とその書き起こしから、ゼロショットで音声を複製できます。
02推論用のGradio Webインターフェースと、ファインチューニングアプリを提供します。
03複数の声を使ったストーリーにも対応する、TOML設定ファイル駆動のコマンドライン推論ツールを備えています。
04Hugging Face Accelerateを使った学習とファインチューニングに対応します。
05デプロイ用のDockerイメージと、TritonおよびTensorRT-LLMランタイムを提供します。

ユースケース

短いサンプルから複製した声で、ナレーションやボイスオーバーを生成する。
flow matching方式の音声合成モデルや、その学習レシピを研究する。
TritonおよびTensorRT-LLMによるGPUアクセラレーションを活用し、セルフホスト型のTTSサービスをデプロイする。
新しい言語や話者に合わせてベースモデルをファインチューニングする。

クイックスタート

1
Python 3.10以降の環境を作成して有効化する
conda create -n f5-tts python=3.11
2
使用するデバイスに合ったPyTorchをインストールする（例：NVIDIA CUDA版）
pip install torch==2.8.0+cu128 torchaudio==2.8.0+cu128 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
3
推論用にF5-TTSのpipパッケージをインストールする
pip install f5-tts
4
GradioのWebインターフェースを起動する
f5-tts_infer-gradio

使う前に知っておきたいこと

事前学習済みモデルはCC-BY-NCライセンスのため、商用利用できません。
実用的な速度で推論するにはGPUが必要です。
FFmpegと、使用するハードウェアに合ったPyTorchのインストールが必要です。

トピック

#text-to-speech #speech-synthesis #flow-matching #diffusion-transformer #voice-cloning #pytorch #deep-learning

よくある質問

F5-TTS とは？: Diffusion Transformerを用いたflow matching方式のオープンソース音声合成システム。短い参照音声からゼロショットで音声を複製できます。 F5-TTSは、ConvNeXt V2ブロックを使用するDiffusion Transformer（DiT）とflow matchingを基盤とした音声合成システムです。テキストと短い参照音声クリップから音声を生成し、話者ごとの学習を行わずに参照話者の声を再現します。また、著者が元論文を忠実に再現したものと説明するflat-UNet TransformerのE2 TTSバリアントや、flowのステップ向けのSway Sampling推論方式も含まれています。
F5-TTS は無料で使えますか？ライセンスは？: F5-TTS は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
F5-TTS は今もメンテナンスされていますか？: 活発にメンテナンス中。F5-TTS の最終コミットは 2026年10月14日です。
F5-TTS は何に使えますか？: 短いサンプルから複製した声で、ナレーションやボイスオーバーを生成する。 flow matching方式の音声合成モデルや、その学習レシピを研究する。 TritonおよびTensorRT-LLMによるGPUアクセラレーションを活用し、セルフホスト型のTTSサービスをデプロイする。新しい言語や話者に合わせてベースモデルをファインチューニングする。
F5-TTS のインストール方法は？: Python 3.10以降の環境を作成して有効化する: conda create -n f5-tts python=3.11 使用するデバイスに合ったPyTorchをインストールする（例：NVIDIA CUDA版）: pip install torch==2.8.0+cu128 torchaudio==2.8.0+cu128 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 推論用にF5-TTSのpipパッケージをインストールする: pip install f5-tts GradioのWebインターフェースを起動する: f5-tts_infer-gradio
F5-TTS はどこで入手できますか？: ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/SWivid/F5-TTS

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。