详细文档请看

Autodl so-vits-svc镜像使用教程 https://www.yuque.com/kisspielengniaoniao/dp89hz/vh4vfw4s743rdx3q

以下是部分镜像使用教程，没有文档的全

镜像内的更新日志记得也看一下

新增声码器微调笔记本和数据集制作笔记本，相关教程之后更新

使用教程

图文教程(建议看这个)

镜像更新了快速使用笔记本，可通过这个笔记本一键使用 推荐使用这个quickly.ipynb 选择的都是目前最推荐的编码器和f0预测器

使用步骤：

• 首次进入镜像，选择并点击上面的三角符号，运行第一个代码块

• 将你的音频片段放入so-vits-svc/dataste_raw内，格式如下 dataset/{speaker_name}/xxx.wav 如果没有，可以使用dataset_maker笔记本进行制作，你只需要上传一段长音频即可 数据集制作可以看笔记本注释，之后再更新

• 然后就可以一路运行下去,直到训练开始前

• 等待上面显示预处理完后，找到训练代码块，一共有浅扩散模型训练和主模型训练 只能同时训练一个模型，建议先训练下面的主模型，主模型训练好后再去训练浅扩散

  训练完成后，就可以打开webui进行推理了(其实训练也可以在里面进行，但是不推荐) 上面个是开启webui，运行后，到实例控制台，找到自定义服务，打开即可 下面个是tensorboard，可以不看，如果你实在想看，运行后点击实例监控，然后找到旁边的tensorboard即可

本地推理只需要下载 logs/44k内的G_xxxx.pth和config.json文件，如果你训练了浅扩散模型，还需要下载logs/44k/diffusion夹内的model_xxxx.pt文件和config.yaml文件,下载后放在本地推理包的对应文件夹内

本地推理地建议搭配bilibili@羽毛布团 大佬的整合包使用 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/12u_LDyb5KSOfvjJ9LVwCIQ?pwd=g8n4 提取码：g8n4

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