/ Модель

Характеристики

Размер весов
6,1 ГБ
Лицензия
MIT
Базовая модель
AuK
Опубликована
21 авг 2026

AuK-Flash

Синтез речиТекст → аудио3 профессии

AuK-Flash — дистиллированная диффузионная модель Tencent для быстрого синтеза речи по тексту за четыре шага инференса.

2 822скачиваний за 30 дней106лайковвеса обновлены9 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

AuK-Flash — официальная дистиллированная версия модели AuK от Tencent для генерации и редактирования речи. Это диффузионная модель, которая использует единый интерфейс инструкций на естественном языке; для обработки текста и речи задействуется отдельный мультимодальный энкодер Qwen2.5-Omni-3B. Вариант Flash выполняет синтез за 4 шага инференса, что ускоряет генерацию по сравнению с базовой версией.

Модель предназначена для синтеза речи по тексту, в том числе zero-shot TTS и генерации с инструкциями. Семейство AuK также поддерживает редактирование содержимого и акустических характеристик речи, изменение паралингвистических свойств, улучшение речи и разделение источников. Карточка AuK-Flash описывает её как дистиллированный вариант для быстрого инференса; подробности о качестве именно этой версии в предоставленных данных не приводятся.

Для работы требуются веса энкодера и VAE, загружаемые отдельно. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • синтез речи по текстовой инструкции
  • zero-shot синтез речи с заданным голосом
  • редактирование содержимого и акустических характеристик речи
  • изменение интонации и других паралингвистических свойств речи
  • улучшение качества речевой записи
  • разделение источников в аудиозаписи

Ограничения

Для запуска требуются отдельные веса MLLM-энкодера и VAE. В предоставленной карточке не приведены подробные оценки качества AuK-Flash по поддерживаемым сценариям.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

AuK-Flash: Fast 4-Step Speech Generation and Editing

Website GitHub Paper Hugging Face ModelScope

News

Contents

Introduction

AuK is a 1.5B foundation model for speech generation and editing. Trained on millions of hours of diverse audio data, AuK supports zero-shot and instruction-based TTS, content and acoustic editing, paralinguistic editing, speech enhancement, and source separation through a unified natural-language instruction interface. AuK has two variants:

ModelDescriptionWeight
AuKBase model for high-quality generation🤗 Hugging Face · 🤖 ModelScope
AuK-FlashDistilled model for fast 4-step inference🤗 Hugging Face · 🤖 ModelScope

This repository contains the official weights for AuK-Flash, the distilled variant with fast 4-step inference.

Performance

AuK performance across speech generation, editing, enhancement, and separation benchmarks

Model Architecture

Model Architecture

Supported Tasks

AuK exposes every task through the same natural-language instruction interface. The table below groups the supported tasks by category, with a short description and a link to its section in the Cookbook, which provides instruction templates plus CLI and Python examples.

Download the weights

🤗 HuggingFace

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

# AuK-Base
hf download tencent/AuK --local-dir ./ckpts/AuK

# AuK-Flash (4-step distilled) 
hf download tencent/AuK-Flash --local-dir ./ckpts/AuK-Flash

# MLLM Encoder
hf download Qwen/Qwen2.5-Omni-3B  --local-dir ./ckpts/Qwen2.5-Omni-3B

🤖 ModelScope

pip install -U modelscope

# AuK-Base
modelscope download --model Tencent-Hunyuan/AuK --local_dir ./ckpts/AuK

# AuK-Flash (4-step distilled)
modelscope download --model Tencent-Hunyuan/AuK-Flash  --local_dir ./ckpts/AuK-Flash

# MLLM Encoder
modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-Omni-3B --local_dir ./ckpts/Qwen2.5-Omni-3B

The expected directory structure is:

ckpts/
├── AuK/
├── AuK-Flash/          # optional
└── Qwen2.5-Omni-3B/

The model checkpoint contains the diffusion transformer and layer-fusion weights. The MLLM encoder and VAE are loaded from separate files at runtime, so missing text_encoder.* keys during checkpoint loading are expected.

For installation, inference, Gradio, ComfyUI, and fine-tuning, see the GitHub README and Cookbook.

Citation

Research using AuK can cite the following entry:

@misc{ma2026auktechnicalreportopensource,
  title={AuK Technical Report: An Open-Source Foundational Model for Speech Generation and Editing},
  author={Ziyang Ma and Zhikang Niu and Wenming Tu and Tianrui Wang and Ruiqi Yan and Junxi Liu and Yanru Huo and Nickk Huang and Yang Liu and Qicong Xie and Zeyu Xie and Hui Wang and Haitao Li and Zixuan Jiang and Yalin Li and Jie Fang and Yifan Duan and Zeyue Tian and Guangzheng Li and Haina Zhu and Shuyi Wang and Jinwen Wang and Mingyu Cui and Tian Tan and Auden and Sen Liang and Steve Yves and Shan Yang and Liefeng Bo and Zilong Zheng and Kai Yu and Eng-Siong Chng and Xie Chen},
  year={2026},
  eprint={2609.08936},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.SD},
  url={https://arxiv.org/abs/2609.08936},
}

License

AuK is released under the MIT License. See LICENSE for the full terms.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
575b92f

0 моделей