| # IndexTTS Projekt - Claude Erinnerungen |
|
|
| ## Aktueller Status ✅ |
| - IndexTTS2 Repository erfolgreich geklont |
| - Abhängigkeiten installiert (ohne DeepSpeed wegen Windows CUDA-Problemen) |
| - Modelle heruntergeladen (IndexTeam/IndexTTS-2) |
| - WebUI läuft erfolgreich auf http://localhost:7860 |
| - GPU-Inferenz funktioniert |
|
|
| ## Projektplan 🎯 |
|
|
| ### Phase 1: Lokales Testen (AKTUELL) |
| - [x] Setup und erste Tests mit GPU |
| - [ ] Verschiedene Stimmen und Emotionen testen |
| - [ ] Performance und Qualität bewerten |
| - [ ] Verstehen welche Features benötigt werden |
|
|
| ### Phase 2: Optimierung für HuggingFace Spaces |
| - [ ] CPU-Version optimieren (ohne GPU-Abhängigkeiten) |
| - [ ] Modellgröße reduzieren falls möglich |
| - [ ] Memory-Usage optimieren |
| - [ ] Simplified WebUI für HF Spaces erstellen |
| - [ ] Requirements für CPU-only deployment anpassen |
|
|
| ### Phase 3: HuggingFace Space Deployment |
| - [ ] Dockerfile/requirements.txt für HF Spaces anpassen |
| - [ ] Space erstellen und deployen |
| - [ ] Testen der CPU-Performance |
| - [ ] Public/Private Space Konfiguration |
|
|
| ### Phase 4: Automatisierung |
| - [ ] API-Interface entwickeln |
| - [ ] Batch-Processing für Audio-Generierung |
| - [ ] Automatisierte Workflows einrichten |
| - [ ] Integration in bestehende Systeme |
|
|
| ## Technische Details 📋 |
|
|
| ### Installierte Komponenten |
| - Python 3.10+ |
| - UV Package Manager |
| - IndexTTS2 Modelle (2.3GB+ Gesamtgröße) |
| - WebUI mit Gradio |
| - Ohne DeepSpeed (Windows CUDA-Probleme) |
|
|
| ### Wichtige Befehle |
| ```bash |
| # WebUI starten |
| python -m uv run webui.py |
| |
| # Mit CPU-only (für HF Spaces später) |
| python -m uv run webui.py --device cpu |
| |
| # Abhängigkeiten für HF Spaces (nur WebUI) |
| python -m uv sync --extra webui |
| ``` |
|
|
| ### HF Spaces Considerations |
| - CPU-only deployment wird deutlich langsamer sein |
| - Modellgröße könnte problematisch werden (2GB+ Limit?) |
| - Eventuell kleinere Modelle nutzen (IndexTTS-1.5?) |
| - Memory-Limits beachten |
|
|
| ## Nächste Schritte 🚀 |
| 1. Lokale Tests fortsetzen - verschiedene Inputs ausprobieren |
| 2. Performance-Benchmarks mit GPU vs CPU |
| 3. Modellalternativen evaluieren für HF Spaces |
| 4. Simplified Interface design für automatisierte Nutzung |
|
|
| ## Notizen 📝 |
| - DeepSpeed funktioniert nicht auf Windows ohne CUDA Toolkit |
| - WebUI läuft auf localhost:7860 (nicht 0.0.0.0:7860) |
| - Xet Storage Warnungen sind normal und beeinflussen Funktionalität nicht |
| - Projekt unterstützt Emotionserkennung und -steuerung |
| - Mehrsprachig (Chinesisch/Englisch) |
