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AI工具

dia — AI 语音合成工具中文文档

基于 Python · 开源免费,本地部署,数据完全自主可控
英文名:dia
⭐ 19.3k Stars 🍴 1.7k Forks 💻 Python 📄 Apache-2.0 🏷 AI 9.4分
9.4AI 综合评分
aiopen-weighttext-to-speechtts
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,dia — AI 语音合成工具中文文档 获评「强烈推荐」。在 GitHub 上收获超过 19.3k 颗 Star,这款AI工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 9.4 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析
dia — AI 语音合成工具中文文档 是一款基于 Python 的开源工具,在 GitHub 上收获 19k+ Star,是ai、open-weight、text-to-speech、tts领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
dia — AI 语音合成工具中文文档 依赖 Python 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 Python 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 dia — AI 语音合成工具中文文档 的版本更新,及时通知重要功能变化。
📋 工具概览

dia — AI 语音合成工具中文文档 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 ai、open-weight、text-to-speech 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 19.3k
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
活跃维护,更新频繁
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
9.4 分
工具类型
AI工具
Forks
1.7k
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

dia — AI 语音合成工具中文文档 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 ai、open-weight、text-to-speech 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install dia

# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install dia

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/nari-labs/dia
cd dia
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import dia; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
dia --help

# 基本用法
dia input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import dia

# 示例
result = dia.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# dia 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "dia"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
dia --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export DIA_API_KEY="your-key"
export DIA_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 56/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

<p align="center"> <a href="https://github.com/nari-labs/dia"> <img src="./dia/static/images/banner.png"> </a> </p> <p align="center"> <a href="https://tally.so/r/meokbo" target="_blank"><img alt="Static Badge" src="https://img.shields.io/badge/Join-Waitlist-white?style=for-the-badge"></a> <a href="https://discord.gg/bJq6vjRRKv" target="_blank"><img src="https://img.shields.io/badge/Discord-Join%20Chat-7289DA?logo=discord&style=for-the-badge"></a> <a href="https://github.com/nari-labs/dia/blob/main/LICENSE" target="_blank"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg?style=for-the-badge" alt="LICENSE"></a> </p> <p align="center"> <a href="https://huggingface.co/nari-labs/Dia-1.6B-0626"><img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/model-on-hf-lg-dark.svg" alt="Model on HuggingFace" height=42 ></a> <a href="https://huggingface.co/spaces/nari-labs/Dia-1.6B"><img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/open-in-hf-spaces-lg-dark.svg" alt="Space on HuggingFace" height=38></a> </p>

Dia is a 1.6B parameter text to speech model created by Nari Labs.

UPDATE 🤗(06/27): Dia is now available through Hugging Face Transformers!

UPDATE 🚀(11/19): Dia2 is released on Github and HuggingFace link!

Dia directly generates highly realistic dialogue from a transcript. You can condition the output on audio, enabling emotion and tone control. The model can also produce nonverbal communications like laughter, coughing, clearing throat, etc.

To accelerate research, we are providing access to pretrained model checkpoints and inference code. The model weights are hosted on Hugging Face. The model only supports English generation at the moment.

We also provide a demo page comparing our model to ElevenLabs Studio and Sesame CSM-1B.

  • We have a ZeroGPU Space running! Try it now here. Thanks to the HF team for the support :)
  • Join our discord server for community support and access to new features.
  • Play with a larger version of Dia: generate fun conversations, remix content, and share with friends. 🔮 Join the waitlist for early access.

Features

  • Generate dialogue via [S1] and [S2] tag
  • Generate non-verbal like (laughs), (coughs), etc.
  • Below verbal tags will be recognized, but might result in unexpected output.
  • (laughs), (clears throat), (sighs), (gasps), (coughs), (singing), (sings), (mumbles), (beep), (groans), (sniffs), (claps), (screams), (inhales), (exhales), (applause), (burps), (humming), (sneezes), (chuckle), (whistles)
  • Voice cloning. See example/voice_clone.py for more information.
  • In the Hugging Face space, you can upload the audio you want to clone and place its transcript before your script. Make sure the transcript follows the required format. The model will then output only the content of your script.

or install with uv

uv pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git


Run `hf.py`. The file is as below.
python from transformers import AutoProcessor, DiaForConditionalGeneration

torch_device = "cuda" model_checkpoint = "nari-labs/Dia-1.6B-0626"

text = [ "[S1] Dia is an open weights text to dialogue model. [S2] You get full control over scripts and voices. [S1] Wow. Amazing. (laughs) [S2] Try it now on Git hub or Hugging Face." ] processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint) inputs = processor(text=text, padding=True, return_tensors="pt").to(torch_device)

model = DiaForConditionalGeneration.from_pretrained(model_checkpoint).to(torch_device) outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=3072, guidance_scale=3.0, temperature=1.8, top_p=0.90, top_k=45 )

outputs = processor.batch_decode(outputs) processor.save_audio(outputs, "example.mp3") ```

</details>

Install dia

pip install -e .


Or you can install without cloning.
bash

Install directly from GitHub

pip install git+https://github.com/nari-labs/dia.git


Now, run some examples.
bash python example/simple.py
</details>


<details>
<summary>Install via uv</summary>

You need [uv](https://docs.astral.sh/uv/) to be installed.
bash

Or if you have uv installed

uv run app.py


</details>

<details>
<summary>Run with CLI</summary>
bash python cli.py --help

Or if you have uv installed

uv run cli.py --help ```

</details>

[!NOTE] The model was not fine-tuned on a specific voice. Hence, you will get different voices every time you run the model. You can keep speaker consistency by either adding an audio prompt, or fixing the seed.
[!IMPORTANT] If you are using 5000 series GPU, you should use torch 2.8 nightly. Look at the issue #26 for more details.

Generation Guidelines

- Keep input text length moderate - Short input (corresponding to under 5s of audio) will sound unnatural - Very long input (corresponding to over 20s of audio) will make the speech unnaturally fast. - Use non-verbal tags sparingly, from the list in the README. Overusing or using unlisted non-verbals may cause weird artifacts. - Always begin input text with [S1], and always alternate between [S1] and [S2] (i.e. [S1]... [S1]... is not good) - When using audio prompts (voice cloning), follow these instructions carefully: - Provide the transcript of the to-be cloned audio before the generation text. - Transcript must use [S1], [S2] speaker tags correctly (i.e. single speaker: [S1]..., two speakers: [S1]... [S2]...) - Duration of the to-be cloned audio should be 5~10 seconds for the best results. (Keep in mind: 1 second ≈ 86 tokens) - Put [S1] or [S2] (the second-to-last speaker's tag) at the end of the audio to improve audio quality at the end

Quickstart

Optionally

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 做语音类 AI 产品的开发者
最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker:dia 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能
👥 适合人群
AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者
🎯 使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +GitHub 19.3k Star,社区高度认可
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +AI Skill Hub 精选推荐
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ
dia 是一款Python开发的AI辅助工具。A TTS model capable of generating ultra-realistic dialogue in one pass.
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:dia — AI 语音合成工具中文文档 的核心功能完整,质量优秀。对于AI 技术爱好者来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

📚 深入学习 dia — AI 语音合成工具中文文档
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 dia
原始描述 A TTS model capable of generating ultra-realistic dialogue in one pass.
Topics aiopen-weighttext-to-speechtts
GitHub https://github.com/nari-labs/dia
License Apache-2.0
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/nari-labs/dia

收录时间:2026-05-22 · 更新时间:2026-05-22 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。