免费 RVC 模型转换器
直接在你的浏览器中将 .pth 语音模型转换为 .onnx 格式。无需上传，无需 Python，100% 保护隐私。
浏览器内运行 · 无需下载使用方法
将你的 .pth 模型文件拖入转换器
转换器会分析模型结构
你的模型会在本地转换为 ONNX 格式
下载 .onnx 文件并导入到 Echo 中
包含内容
零上传——100% 保护隐私
你的模型文件绝不会离开你的电脑。所有转换都使用 WebAssembly 在你的浏览器本地运行——没有服务器，没有云，没有数据收集。
即时浏览器转换
无需 Python，无需 PyTorch，无需命令行。拖入你的 .pth 文件，几秒钟内就能得到一个可用的 .onnx 模型。适用于任何现代浏览器。
兼容 RVC v2
支持所有来自 Hugging Face、HuggingFace、AI Hub 和 Applio 的 RVC v2 语音模型（768 维嵌入）。输出的模型可直接用于 EchoRVC。
适合哪些人？
游戏变声器
转换来自 Hugging Face 的角色语音模型，以便在 Discord、Valorant 或 CS2 的游戏过程中与 EchoRVC 一起使用。
内容创作
YouTuber 和主播可以转换名人或角色语音模型，用于喜剧短剧、模仿和直播娱乐。
音乐制作
转换 RVC 人声模型，以在你的 DAW 工作流程中创建 AI 翻唱、和声或人声风格转换。
研究与开发
机器学习研究人员和爱好者可以快速转换模型格式，用于测试、基准测试和跨平台部署。
为什么要把 RVC 模型从 PTH 转换为 ONNX？
RVC（基于检索的语音转换）是最流行的开源语音克隆技术。大多数社区训练的模型都以 .pth 文件形式分享——这是一种 PyTorch 检查点文件，需要安装了 CUDA 和 PyTorch 的完整 Python 环境才能运行。对于只想改变声音的非技术用户来说，这是一个巨大的障碍。ONNX（开放神经网络交换）是一种可移植的模型格式，可以在任何平台上运行而无需 Python。将你的 .pth 模型转换为 .onnx 使其与我们的原生桌面变声器 EchoRVC 兼容，该变声器无需任何 Python 依赖即可实现实时推理。结果是更快的加载速度、更低的延迟和无缝的即插即用体验。
首款基于浏览器的 RVC 转换器
直到现在，转换 RVC 模型都需要运行一个安装了 PyTorch 的 Python 脚本——这个过程即使是经验丰富的用户也容易出错。其他在线转换器要求你将模型文件上传到服务器，这引发了隐私问题，并且对于可能超过 100 MB 的文件，还需要等待上传。我们的转换器则不同。它使用 rvc-onnx-web 库，通过 WebAssembly 在客户端完成整个转换过程。你的模型文件从头到尾都保留在你的机器上。没有上传，没有服务器处理，也没有数据保留。这使其成为互联网上最私密、最易于使用的 RVC 语音模型转换方式。
常见问题
转换过程中我的语音模型安全吗？
是的——转换过程 100% 在你的浏览器中进行。你的 .pth 文件绝不会上传到任何服务器。你可以在浏览器的开发者工具的“网络”标签页中验证这一点——转换过程中不会发出任何请求。
为什么我需要将 PTH 转换为 ONNX？
PTH 文件是 PyTorch 的检查点文件，需要一个完整的 Python 环境才能运行。ONNX 是一种可移植、优化的格式，可以在任何平台上运行而无需 Python。EchoRVC 使用 ONNX 模型以在 Windows、macOS 和网页上实现最快的速度和兼容性。
支持哪些 RVC 模型？
此转换器支持具有 768 维嵌入的 RVC v2 模型，这是自 2023 年以来 Applio、Mangio-RVC 和大多数社区训练者使用的现代标准。不支持较旧的 RVC v1 模型（256 维）——对于那些模型，请使用 Applio 内置的 ONNX 导出功能。
