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Dockerfile

@@ -0,0 +1,53 @@
+# syntax=docker/dockerfile:1
+
+# Python 3.10 をベースイメージとして使用
+FROM python:3.10-slim
+
+# 必要なシステムパッケージのインストール (git, curl など)
+# tzdata は pyannote.audio の依存関係で必要になることがある
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    git \
+    curl \
+    build-essential \
+    tzdata \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# 作業ディレクトリを設定
+WORKDIR /app
+
+# uv (高速Pythonパッケージインストーラー) のインストール
+RUN curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
+# uvコマンドをPATHに追加
+ENV PATH="/root/.cargo/bin:${PATH}"
+
+# Style-Bert-VITS2 リポジトリを dev ブランチでクローン
+# --depth 1 で履歴を浅くクローンし、ビルド時間を短縮
+RUN git clone --depth 1 --branch dev https://github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2.git
+
+# Style-Bert-VITS2 の依存関係を uv でインストール
+# ここで requirements.txt を直接指定してインストール
+# --system オプションは、uv が管理する環境ではなく、システムのPython環境にインストールすることを意味します
+RUN uv pip install --system -r Style-Bert-VITS2/requirements.txt
+
+# Style-Bert-VITS2 の初期化スクリプトを実行 (BERTモデルなどはダウンロードしない)
+# この時点で Style-Bert-VITS2 のコードが利用可能になっている
+RUN python Style-Bert-VITS2/initialize.py --skip_default_models
+
+# Gradioアプリ用の requirements.txt をコピー
+COPY requirements.txt .
+# Gradioアプリ自体の依存関係をインストール
+RUN uv pip install --system -r requirements.txt
+
+# Gradioアプリのコードをコピー
+COPY app.py .
+
+# アプリケーションのポートを指定 (Gradioのデフォルトは7860)
+EXPOSE 7860
+
+# Gradioアプリを起動するための環境変数
+# Hugging Face Spacesが外部からアクセスできるようにするため
+ENV GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0
+
+# Gradioアプリを起動
+# Hugging Face Spacesはこのコマンドを自動で実行します (app.pyが指定されている場合)
+CMD ["python", "app.py"]

app.py

@@ -0,0 +1,300 @@
+import gradio as gr
+import subprocess
+import os
+import sys
+import yaml
+from pathlib import Path
+import time
+import threading
+import tempfile
+import shutil
+import gc # ガベージコレクション用
+
+# --- 定数 ---
+# Dockerfile内でクローンされるパスに合わせる
+SCRIPT_DIR = Path(__file__).parent
+SBV2_REPO_PATH = SCRIPT_DIR / "Style-Bert-VITS2"
+# ダウンロード用ファイルの一時置き場 (コンテナ内に作成)
+OUTPUT_DIR = SCRIPT_DIR / "outputs"
+
+# --- ヘルパー関数 ---
+def add_sbv2_to_path():
+    """Style-Bert-VITS2リポジトリのパスを sys.path に追加"""
+    repo_path_str = str(SBV2_REPO_PATH.resolve())
+    if SBV2_REPO_PATH.exists() and repo_path_str not in sys.path:
+        sys.path.insert(0, repo_path_str)
+        print(f"Added {repo_path_str} to sys.path")
+    elif not SBV2_REPO_PATH.exists():
+        print(f"Warning: Style-Bert-VITS2 repository not found at {SBV2_REPO_PATH}")
+
+def stream_process_output(process, log_list):
+    """サブプロセスの標準出力/エラーをリアルタイムでリストに追加"""
+    try:
+        if process.stdout:
+            for line in iter(process.stdout.readline, ''):
+                log_list.append(line.strip()) # 余分な改行を削除
+        if process.stderr:
+             for line in iter(process.stderr.readline, ''):
+                # WARNING以外のstderrはエラーとして強調表示しても良い
+                processed_line = f"stderr: {line.strip()}"
+                if "warning" not in line.lower():
+                     processed_line = f"ERROR (stderr): {line.strip()}"
+                log_list.append(processed_line)
+    except Exception as e:
+        log_list.append(f"Error reading process stream: {e}")
+
+# --- Gradio アプリのバックエンド関数 ---
+def convert_safetensors_to_onnx_gradio(safetensors_file_obj, progress=gr.Progress(track_ τότε=True)):
+    """
+    アップロードされたSafetensorsモデルをONNXに変換し、結果をダウンロード可能にする。
+    """
+    log = ["Starting ONNX conversion..."]
+    # 初期状態ではダウンロードファイルは空
+    yield "\n".join(log), None
+
+    if safetensors_file_obj is None:
+        log.append("Error: No safetensors file uploaded. Please upload a .safetensors file.")
+        # エラーメッセージを表示し、ダウンロードはNoneのまま
+        yield "\n".join(log), None
+        return
+
+    # Style-Bert-VITS2 パスの確認
+    add_sbv2_to_path()
+    if not SBV2_REPO_PATH.exists():
+        log.append(f"Error: Style-Bert-VITS2 repository not found at {SBV2_REPO_PATH}. Check Space build logs.")
+        yield "\n".join(log), None
+        return
+
+    # 出力ディレクトリ作成 (存在しない場合)
+    OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    # 以前の出力ファイルを削除 (オプション、ディスクスペース節約のため)
+    # for item in OUTPUT_DIR.glob("*.onnx"):
+    #     try:
+    #         item.unlink()
+    #         log.append(f"Cleaned up previous output: {item.name}")
+    #     except OSError as e:
+    #         log.append(f"Warning: Could not delete previous file {item.name}: {e}")
+
+    onnx_output_path_str = None # 最終的なONNXファイルパス (文字列)
+    current_log = log[:] # ログリストをコピー
+
+    try:
+        # 一時ディレクトリを作成して処理
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
+            temp_dir_path = Path(temp_dir)
+            # Gradio Fileコンポーネントは一時ファイルパスを .name で持つ
+            original_filename = Path(safetensors_file_obj.name).name
+            # ファイル名に不正な文字が含まれていないか基本的なチェック (オプション)
+            if "/" in original_filename or "\\" in original_filename or ".." in original_filename:
+                 current_log.append(f"Error: Invalid characters found in filename: {original_filename}")
+                 yield "\n".join(current_log), None
+                 return
+
+            temp_safetensors_path_in_root = temp_dir_path / original_filename
+
+            current_log.append(f"Processing uploaded file: {original_filename}")
+            current_log.append(f"Copying to temporary location: {temp_safetensors_path_in_root}")
+            yield "\n".join(current_log), None
+            # アップロードされたファイルオブジェクトから一時ディレクトリにコピー
+            shutil.copy(safetensors_file_obj.name, temp_safetensors_path_in_root)
+
+
+            # --- SBV2が期待するディレクトリ構造を一時ディレクトリ内に作成 ---
+            # モデル名をファイル名から取得 (拡張子なし)
+            model_name = temp_safetensors_path_in_root.stem
+            # assets_root を一時ディレクトリ自体にする
+            assets_root = temp_dir_path
+            # assets_root の下に model_name のディレクトリを作成
+            model_dir_in_temp = assets_root / model_name
+            model_dir_in_temp.mkdir(exist_ok=True)
+            # safetensorsファイルを model_name ディレクトリに移動
+            temp_safetensors_path = model_dir_in_temp / original_filename
+            shutil.move(temp_safetensors_path_in_root, temp_safetensors_path)
+
+            # dataset_root も assets_root と同じにしておく (今回は使用しない)
+            dataset_root = assets_root
+
+            current_log.append(f"Using temporary assets_root: {assets_root}")
+            current_log.append(f"Created temporary model directory: {model_dir_in_temp}")
+            current_log.append(f"Using temporary model path: {temp_safetensors_path}")
+            yield "\n".join(current_log), None
+
+            # --- paths.yml を一時的に設定 ---
+            config_path = SBV2_REPO_PATH / "configs" / "paths.yml"
+            config_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+            paths_config = {"dataset_root": str(dataset_root.resolve()), "assets_root": str(assets_root.resolve())}
+            with open(config_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+                yaml.dump(paths_config, f)
+            current_log.append(f"Saved temporary paths config to {config_path}")
+            yield "\n".join(current_log), None
+
+            # --- ONNX変換スクリプト実行 ---
+            current_log.append(f"\nStarting ONNX conversion script for: {temp_safetensors_path.name}")
+            convert_script = SBV2_REPO_PATH / "convert_onnx.py"
+            if not convert_script.exists():
+                 current_log.append(f"Error: convert_onnx.py not found at '{convert_script}'.")
+                 yield "\n".join(current_log), None
+                 return # tryブロックを抜ける
+
+            python_executable = sys.executable
+            command = [
+                python_executable,
+                str(convert_script.resolve()),
+                "--model",
+                str(temp_safetensors_path.resolve()) # 一時ディレクトリ内のモデルパス
+            ]
+            current_log.append(f"\nRunning command: {' '.join(command)}")
+            yield "\n".join(current_log), None
+
+            process_env = os.environ.copy()
+            # メモリリーク対策？ (あまり効果ないかも)
+            # process_env["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:128"
+
+            process = subprocess.Popen(command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE,
+                                       text=True, encoding='utf-8', errors='replace',
+                                       cwd=SBV2_REPO_PATH, # スクリプトの場所で実行
+                                       env=process_env)
+
+            # ログ出力用リスト (スレッドと共有)
+            process_output_lines = []
+            thread = threading.Thread(target=stream_process_output, args=(process, process_output_lines))
+            thread.start()
+
+            # 進捗表示のためのループ
+            while thread.is_alive():
+                # yieldでGradio UIを更新 (現在のログ + プロセスからのログ)
+                yield "\n".join(current_log + process_output_lines), None
+                time.sleep(0.2) # 更新頻度
+
+            # スレッド終了待ち
+            thread.join()
+            # プロセス終了待ち (タイムアウト設定)
+            try:
+                 process.wait(timeout=900) # 15分タイムアウト
+            except subprocess.TimeoutExpired:
+                 current_log.extend(process_output_lines) # ここまでのログを追加
+                 current_log.append("\nError: Conversion process timed out after 15 minutes.")
+                 process.kill() # タイムアウトしたらプロセスを強制終了
+                 yield "\n".join(current_log), None
+                 return # tryブロックを抜ける
+
+            # 最終的なプロセス出力を取得
+            final_stdout, final_stderr = process.communicate()
+            if final_stdout:
+                 process_output_lines.extend(final_stdout.strip().split('\n'))
+            if final_stderr:
+                 processed_stderr = []
+                 for line in final_stderr.strip().split('\n'):
+                     processed_line = f"stderr: {line.strip()}"
+                     if "warning" not in line.lower():
+                         processed_line = f"ERROR (stderr): {line.strip()}"
+                     processed_stderr.append(processed_line)
+                 if processed_stderr:
+                      process_output_lines.append("--- stderr ---")
+                      process_output_lines.extend(processed_stderr)
+                      process_output_lines.append("--------------")
+
+            # 全てのプロセスログをメインログに追加
+            current_log.extend(process_output_lines)
+            current_log.append("\n-------------------------------")
+
+            # --- 結果の確認と出力ファイルのコピー ---
+            if process.returncode == 0:
+                current_log.append("ONNX conversion command finished successfully.")
+                # 期待されるONNXファイルパス (入力と同じディレクトリ内)
+                expected_onnx_path_in_temp = temp_safetensors_path.with_suffix(".onnx")
+
+                if expected_onnx_path_in_temp.exists():
+                    current_log.append(f"Found converted ONNX file: {expected_onnx_path_in_temp.name}")
+                    # 一時ディレクトリから永続的な出力ディレクトリにコピー
+                    final_onnx_path = OUTPUT_DIR / expected_onnx_path_in_temp.name
+                    shutil.copy(expected_onnx_path_in_temp, final_onnx_path)
+                    current_log.append(f"Copied ONNX file for download to: {final_onnx_path}")
+                    onnx_output_path_str = str(final_onnx_path) # ダウンロード用ファイルパスを設定
+                else:
+                    current_log.append(f"Warning: Expected ONNX file not found at '{expected_onnx_path_in_temp}'. Please check the logs.")
+            else:
+                current_log.append(f"ONNX conversion command failed with return code {process.returncode}.")
+                current_log.append("Please check the logs above for errors (especially lines starting with 'ERROR').")
+
+            # 一時ディレクトリが自動で削除される前に yield する必要がある
+            yield "\n".join(current_log), onnx_output_path_str
+
+    except FileNotFoundError as e:
+        # コマンドが見つからない場合など
+        current_log.append(f"\nError: A required command or file was not found: {e.filename}. Check Dockerfile setup and PATH.")
+        current_log.append(f"{e}")
+        yield "\n".join(current_log), None
+    except Exception as e:
+        current_log.append(f"\nAn unexpected error occurred: {e}")
+        import traceback
+        current_log.append(traceback.format_exc())
+        # エラー発生時も最終ログとNoneを返す
+        yield "\n".join(current_log), None
+    finally:
+        # ガベージコレクションを試みる (メモリ解放目的)
+        gc.collect()
+        # 最終的な状態をUIに反映させるための最後のyield (重要)
+        # tryブロック内で既にyieldしている場合でも、finallyで再度yieldすることで
+        # UIが最終状態（エラーメッセージや成功メッセージ＋ダウンロードリンク）に更新される
+        print("Conversion function finished.") # サーバーログ用
+        # ここで再度yieldするとUIの更新が確実になることがある
+        # yield "\n".join(current_log), onnx_output_path_str
+
+
+# --- Gradio Interface ---
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# Style-Bert-VITS2 Safetensors to ONNX Converter")
+    gr.Markdown(
+        "Upload your `.safetensors` model file, convert it to ONNX format, and download the result. "
+        "The environment setup (cloning repo, installing dependencies, running initialize.py) "
+        "is handled automatically when this Space starts."
+    )
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            safetensors_upload = gr.File(
+                label="1. Upload Safetensors Model",
+                file_types=[".safetensors"],
+                # file_count="single" (default)
+            )
+            convert_button = gr.Button("2. Convert to ONNX", variant="primary")
+            gr.Markdown("---")
+            onnx_download = gr.File(
+                label="3. Download ONNX Model",
+                interactive=False, # 出力専用
+            )
+            gr.Markdown(
+                "**Note:** Conversion can take several minutes, especially on free hardware. "
+                "Please be patient. The log on the right will update during the process."
+            )
+
+        with gr.Column(scale=2):
+            output_log = gr.Textbox(
+                label="Conversion Log",
+                lines=25, # 少し高さを増やす
+                interactive=False,
+                autoscroll=True,
+                max_lines=1500 # ログが多くなる可能性を考慮
+            )
+
+    # ボタンクリック時のアクション設定
+    convert_button.click(
+        convert_safetensors_to_onnx_gradio,
+        inputs=[safetensors_upload],
+        outputs=[output_log, onnx_download] # ログとダウンロードファイルの2つを出力
+    )
+
+# --- アプリの起動 ---
+if __name__ == "__main__":
+    # Style-Bert-VITS2 へのパスを追加
+    add_sbv2_to_path()
+    # 出力ディレクトリ作成 (存在確認含む)
+    OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    print(f"Output directory: {OUTPUT_DIR.resolve()}")
+
+    # Gradioアプリを起動
+    # share=True にするとパブリックリンクが生成される（HF Spacesでは不要）
+    # queue() を使うと複数ユーザーのリクエストを処理しやすくなる
+    demo.queue().launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1 @@
+PyYAML