v4.8 tomoko模型（so-vits-svc4.1）

v4.9

Update README.md

v4.7 tomiki模型（so-vits-svc4.1）

v4.8

Update README.md

v4.6 sukata模型（so-vits-svc4.1）

v4.7

Update README.md

v4.5 sohara模型（so-vits-svc4.1）

v4.6

Update README.md

v4.4 mikako模型（so-vits-svc4.1）

v4.5

Update README.md

v4.3 astraea模型（so-vits-svc4.1）

v4.4

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v4.2 nymph模型（so-vits-svc4.1）

v4.3

Update README.md

v4.1 天降之物 梦幻季节all角色模型（so-vits-svc4.1）

"spk": {
  "astraea": 0,
  "ikaros": 1,
  "mikako": 2,
  "nymph": 3,
  "sohara": 4,
  "sukata": 5,
  "tomoki": 6,
  "tomoko": 7
}

勉强用，继续锻炼
2023-07-28 18:58:56,639 44k INFO Train Epoch: 39 [18%]
2023-07-28 18:58:56,639 44k INFO Losses: [1.7381552457809448, 3.2026267051696777, 11.025593757629395, 19.006275177001953, 0.8162017464637756], step: 17600, lr: 9.952609679164422e-05, reference_loss: 35.788848876953125

341000步 声线不还原，电

v4.0 ikaros模型（so-vits-svc4.1）

数据集 模型 配置 日志 都在
大家可以继续训练。
感觉4.1比4.0训练的效果要好很多

v3.0 妮姆芙

妮姆芙的数据集比较少，模型效果不太行，很电，先留个档

中途短了下，120000步
INFO:44k:Losses: [2.45574688911438, 2.302152633666992, 3.8657479286193848, 14.37293529510498, 0.6004020571708679], step: 23000, lr: 8.40287758717728e-05, reference_loss: 23.59698486328125
2023-06-01 07:59:29.330488: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT
INFO:44k:Saving model and optimizer state at iteration 255 to ./logs/44k/G_23000.pth