선 결과물

두 모델은 동일한 데이터셋을 사용해 각각 RVC GVC로 학습 하였음

나이트 댄서

RVC 

GVC

결과물만 보면 비슷하니 그냥 RVC 써야지~ 할 수 있지만 좀 더 읽어보면 GVC에는 RVC에는 없는 장점이 있음

1. 데이터셋 전처리

RVC보다 오래 걸리고 단계가 많음. 번거롭지는 않음

2. 학습

이 부분이 좀 특이함. 

학습 중 GPU로드 및 브램 사용량 그래프인데 

딱 보면 '이거이거 그래픽카드 자원을 제대로 못 쓰는구만 에잉 쯧쯔' 할 수 있는데,

달리 말하면 그래픽 카드 성능에 큰 영향을 받지 않는다고 볼 수 있음

대단한 부분은 이렇게 그래픽카드를 비효율적으로 사용해도 RVC만큼 결과물이 좋다는 점에 있음

RVC는 학습에 그래픽카드를 되게 효율적으로 사용하는 편이라 학습 도중 로드율 60% 아래로 내려가는 경우가 거의 없음

그럼에도 불구하고 같은 시간 학습해서 비슷한 퀄리티가 나온다? 전처리와 모델 설계의 승리라고 볼 수도 있을 것 같음

학습 코드가 개선되서 그래픽카드 자원을 효율적으로 쓸 수 있게 된다면 진정 10분 만에 괜찮은 모델을 얻을 수 있지 않을까?

하는 생각도 들고

결과적으로 만약 본인 컴퓨터 그래픽카드가 좀 달리고 브램도 모자란다면

동일시간 학습 기준 rvc보다 gvc 썼을 때 더 좋은 결과물을 얻을 수 있을거라고 봄

3. 추론

이 부분이 좀 단점인데 추론이 좀 오래걸림

보통 rvc rmvpe로 추론해도 실제 추론은 10초 안팎이 걸리는데 이건 2분이 걸리네

임포트하고 서브프로세스 뭐시기 하고 해서 오래걸리는거 감안해도 좀 오래걸리는 편이라고 볼 수 있음

요약하면

브램 부족하고 글카 성능 달리면 이거 츄라이츄라이

학습에 쓰려고 작성한 노트

https://gist.github.com/ouor/eb290962491e11fd8864bde23c857371