// ZENRYOKU KIKAI DEMO
世界初、世界最速 スマホのブラウザ上で音声合成と実写リップシンクをWebGPUで実現(当社調べ)
146fpsiPhone Air の Safari での推論速度
全力機械は、超軽量で高速なリップシンクモデル(ZEN-LipSync)と音声合成モデル(ZEN-TTS)を独自に開発しました。声に合わせてアバターが話す様子を、ブラウザの中だけでリアルタイムに作れます。ロールプレイのデモは、GPUサーバーなしでリップシンクが動きます。カードを押すと、それぞれのデモが開きます。
デモ一覧
独自開発の軽量リップシンクモデル
声に合わせてリップシンクするモデルを、全力機械が自社で開発しました。端末のWebGPUやCPUで動くので、GPUサーバーなしで、ブラウザだけで写真のような人物のアバターとリアルタイムに対話できます。
- ※1 世界最速:オープンな実写リップシンクで、CPU 1 スレッドの 1 フレームあたり推論速度
- ※2 世界初:スマホのブラウザ上で、音声合成と実写リップシンクを WebGPU で端末内リアルタイムに実行
CPU での推論速度(1 フレームあたり)
| 実装 | 1 フレームの時間(中央値) | 生成する範囲 | 遅いほう(p90 の中央値) |
|---|---|---|---|
| ZEN-LipSync全力機械 | 2.85 ms | 352×160 | 2.95 ms |
| DH_live_mini公式の PyTorch 実装 | 6.13 ms | 112×80 | 6.49 ms |
広い画面では、遅いほう(p90 の中央値)も表示します。
| 端末 | 推論速度 |
|---|---|
| MacBook Pro(M3 Max) ブラウザ・WebGPU | 約1,060 fps |
| iPhone Air Safari・WebGPU | 約146 fps |
| iPhone 16 Pro Safari・WebGPU | 約131 fps |
| Pixel 9 Chrome・WebGPU | 約61 fps |
| Pixel 7a Chrome・WebGPU | 約36 fps |
| NVIDIA A100 | 約3,330 fps |
| NVIDIA GB10(DGX Spark) | 約2,520 fps |
2026年10月15日 当社調べ。
※1 世界最速:2026年10月23日時点、当社調べ。対象は、モデルが公開されていて CPU で動く、音声から実写の唇を動かすリップシンクです。1 フレームの推論時間(音声特徴の計算を含む、同じ音声で交互に 4 周測った中央値)を比べました。有料・非公開の製品(bitHuman など)は含みません。
- 測定環境:Intel Xeon Silver 4316、CPU のみ・1 スレッド。全力機械が生成する範囲は、DH_live_mini の約 6 倍の面積です。
※1 はサーバーの CPU で直接動かした速さです。ブラウザのデモは WebGPU で動きます。
※2 世界初:2026年10月15日時点、当社調べ。GitHub、arXiv、Hugging Face、npm、主要各社の公式ドキュメントを調査した範囲で、スマートフォンのブラウザ内で WebGPU を用いて、音声合成と音声同期の実在人物リップシンクの両方を端末内でリアルタイムに実行する公開デモは、ほかに見つかっていません。
SDK とモデルは GitHub で公開しています
https://github.com/zenryokukikai/zen-lipsync
https://github.com/zenryokukikai/zen-lipsync-avatars
ほかの TTS との比較(大きさと速さ)
商用利用できるニューラル日本語音声合成で、CPU 1 スレッドの合成速度 世界最速※
ZEN-TTS は、ブラウザの中だけで動く日本語の音声合成です。5 つの感情を割合で混ぜ、文の途中でグラデーションのように変えられます。CPU だけで動かしたときの速さと、必要なダウンロードの大きさを、ほかの TTS と同じ条件で比べました。ZEN-TTS のデモを開く →
広い画面では、ブラウザ対応や商用利用の可否も表示します
ZEN-TTS の 4 人分の声のモデルと実行部分も GitHub で公開しています
https://github.com/zenryokukikai/zen-tts
SDK「@zenryokukikai/zen-lipsync」と組み合わせて使えます。
※ 2026年10月23日時点、当社調べ。対象は、商用利用できる、ニューラルネットワークで声を作る日本語の音声合成です。比べたもの:Supertonic 3、VOICEVOX、Kokoro-82M、AivisSpeech。Piper の日本語の声も測りましたが、声のデータが商用利用不可のため対象外です(ZEN-TTS のほうが速い結果でした)。測定環境:Intel Xeon Silver 4316、CPU のみ・1 スレッド。同じ日本語 15 文で、文の入力から波形の出力まで(読みの解析を含み、モデルの読み込みは除く)の時間の中央値です。有料・非公開のエンジン(VOICEPEAK など)は測っていません。