RVCv2本家2026日本語版v2.0
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ダウンロードリンク https://huggingface.co/RVCgirls/RVC-japanese/tree/main （AMDのグラボを使っている方はAMDバージョンをダウンロードしてください。） 「RVCv2本家日本語版v2.0」は、音声ファイル変換、RVCモデルの学習、リアルタイム音声変換をまとめて利用できる、Windows向けのRVC統合環境です。 今回のアップデートでは、WebUIの操作性、GPU環境の自動認識、モデル学習の中断・再開、リアルタイム変声の高速化、ボーカル・伴奏分離機能、音声処理の効率などを中心に改善しました。 RTX 50シリーズを含む対応NVIDIA GPUを自動で認識し、使用環境に適した推論モードと計算精度を設定します。 これまで使用していたRVCモデルも、引き続き利用できます。
ダウンロードするファイルの選び方
AMD / Intel GPU → RVC20260804AMD_Intel.zip NVIDIA GeForce RTX 50シリーズ → RVC20260804Nvidia50x0.zip RTX 50シリーズ以外のNVIDIA GPU → RVC20260804Nvidia.zip
更新履歴
ｖ1.0 1.より分かりやすい日本語 2.声の太さとピッチはもっと細かく調整できる 3.FCPEを追加 4.推論速度の改善 ｖ1.01 バグを修正しました ｖ1.02 ピッチを最大24まで設定できるようになりました。 日本語訳に関する不具合を修正しました。 v 1.03 AMDバージョンを追加した ｖ1.04 RTX50シリーズ対応 v 1.05 RTX 50シリーズ対応版では、ピッチを最大20まで設定できるようになりました。 v 2.0 【更新内容】 ・WebUIの操作性を改善しました。 推論に使用する入力音声のパスを手動で入力する必要がなくなりました。 あわせて、画面上のリアルタイムログ表示、推論用小型モデル保存後のモデル一覧自動更新、モデル選択時の対応Indexファイル自動検出などを改善しています。 ・特徴抽出、モデル学習、Index作成の各工程を途中で停止できるようになりました。 プログラムを再起動した後も、完了済みの処理を引き継いで続きから再開できます。 ・GPUを自動認識し、使用環境に適した推論モードと計算精度を自動で判定するようになりました。 ・pyworld、fairseq、matplotlib、PyAV、onnxruntime-gpuなど、各種ライブラリや実行環境に関する問題を修正しました。 ・文字コードに関する問題を修正しました。 ・WebUI起動時に、使用可能なポートを自動で検出するようになりました。 ・単一GPUで学習する場合は、DDPを使用しない構成へ変更しました。 ・ベースモデル自体に変更はありませんが、変換結果に影響する複数の問題を修正しました。 既存の学習済みモデルを最新版の統合パックまたはコードで再度推論した場合や、最新版を使用してモデルを再学習した場合、変換結果が改善する可能性があります。 ・FCPE音高抽出アルゴリズムに対応しました。 ・リアルタイム音声変換GUIで、CUDA Graphによる推論高速化に対応しました。 RTX 4090Dを使用したテストでは、アルゴリズム推論部分が最大約4.7倍高速化しています。 一方で、GPU使用率は従来より約20～30％増加する場合があります。 ・現在では不要、または旧式となった機能を削除しました。 ・ボーカル・伴奏分離のバックエンドをUVR5からPyMSSへ変更し、分離処理の途中停止にも対応しました。 より高性能なボーカル分離アルゴリズムを使用することで、推論結果の改善が期待できます。 ・入力音声の読み込みとリサンプリング処理を最適化しました。 対応可能な環境ではGPUを使用して処理することで、推論効率を向上させ、CPU負荷を軽減します。 ・Windows環境で発生していた、モデル学習プロセスのlibuv互換性問題を修正しました。
クレジット
RVC本家版：https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/releases/tag/2.2.231006
