swivid/f5-tts의 최신 릴리스는 1.1.22이다. F5-TTS는 Flow Matching(연속적인 데이터를 하나의 흐름으로 학습해 직접 만들어 내는 방식)을 이용해 유창하고 충실한 음성을 생성하는 TTS(텍스트를 음성으로 바꾸는 기술) 프로젝트의 공식 코드 저장소다.
저장소 안에는 두 가지 모델 경로가 들어 있다. ConvNeXt V2를 적용한 Diffusion Transformer 기반의 F5-TTS와, 논문 구현에 가깝게 재현한 Flat-UNet Transformer 형태의 E2 TTS다. Sway Sampling은 추론 시 flow step 샘플링 전략으로 성능을 높이는 것으로 README에 소개되어 있다. Gradio와 CLI로 음성 생성, 다중 스타일·화자 생성, 음성 채팅을 지원하고, 학습·파인튜닝과 Docker 사용 안내도 담겨 있다. 구현 언어는 Python이고 라이선스는 MIT이다.
다만 1.1.22에서 무엇이 바뀌었는지는 릴리스 노트가 주어지지 않아 알 수 없다. Sway Sampling의 효과도 수치 비교 없이 성능을 높인다는 서술만 있다. 채워진 점수는 모멘텀 3.9뿐이고 신규성·기술·품질 점수는 비어 있어, 두 모델의 우열을 가릴 근거도 남아 있지 않다. 근거로 남는 것은 지원 기능과 라이선스 범위뿐이다. 1.1.22의 개선 폭을 근거로 삼아 평가하기에는 이른 단계다.