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IndexTTS2整合包雨落版
IndexTTS2.0整合包雨落版本,欢迎使用
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v1.0

使用说明

B站开源的IndexTTS2.0整合包说明,把开源模型转换为生产力工具的强力整合包,功能支持非常丰富。

支持创作类型

1.单个语音条创作,对应到UI的"单条数据模式"。
2.有声书、读小说等创作,对应到"单角色批量文本模式“。
3.AI短剧、创意视频,对应到"多角色剧本模式"。
4.如果想更加复杂的定制,也可以使用"批量Excel模式"。

另外还支持了两个常见的创作诉求:
1.从视频中提取音频。
2.转换音频格式。

由于页面和功能较多,如果对部分使用细节不清楚的,可以添加客服QQ群: 1048947725。 下面会对主要环节进行说明,如果有不清楚的地方可以去群内追问,我会定期完善这个帮助文档~

如何选择机器型号

首先在社区镜像中选择对应的镜像,在选择机器时需要保证显存大于8G,否则可能会让使用体验受损。
通常来说12G和16G是性价比比较高的选择,当然更高的配置肯定会更高啦。

目前来看3080Ti是一个还不错的选择,性价比比较高,12G显存够用且价格比较便宜。

使用一: 如何启动

在配置好镜像之后,点击这里的"启动"就可以了。

image.png

然后会进入到初始化的模式

image.png

然后就可以点击下面的"IndexTTS2 WebUI"来进入对应界面了

image.png

初始化过程会有一丢丢慢,但是最多五分钟肯定也够用了,如果还无法进入,请去最后一项问题排查页面。正常进入页面后会有如下效果:

image.png

❓问题排查(一般用不到):

初次使用可能会遇到一些问题,所以这里把问题排查方式写出来,首先在实例列表页面选择对应的实例,然后点击"JupyterLab"进入,如下操作:

image.png

进入之后可以双击log.txt查看运行日志,如下:

image.png

英文看不懂也没关系,可以去客服群里问下。

虽然这个页面是很简单易用的,但是为了避免使用上的问题,我还是要做一个具体的说明。

单条数据使用: 最佳实践

对于生成的语音文件的下载,这里为了保证万无一失,提供了两种方案,如下:

image.png

对于字幕文件,说明如下:

image.png

单音色克隆模式: 最佳实践

这里是支持多文件上传的,默认的生成结果里面每个txt文件对应到一个wav文件

image.png

注意: 为了防止意外情况,txt文件默认应该使用utf-8编码。
如果出现了乱码识别不了的情况,可以使用像Notepad++、UltraEditor、Sublime Text等文本编辑器,可以调整字符集格式。

多音色剧本模式: 最佳实践

一般来说一个场景里面,设置4个角色是够用的,毕竟角色太多了观众也会乱。但是为了兼容复杂场景,这里设置到最多支持10个角色。

image.png

在文本内容里,情绪是可选的,如下:

image.png

Excel上传模式: 最佳实践

Excel的模板地址: https://pan.quark.cn/s/107d36f1ed6f

特别注意的是,Excel中需要指定音色文件默认是没有存储的,这个时候就需要在实例列表页面中通过JupyterLab进行音色文件的上传了。

第一步,在容器列表页面,点击JupyterLab然后进入,操作范例:

image.png

第二步,在JupyterLab中,进入到resources下面的prompt_audio中,操作范例:

首先点击进入到resources,如下: image.png 然后再点击进入到prompt_audio,如下: image.png 最后点击这个按钮开始上传wav文件,如下:

image.png

❓其他问题

问题1: 如果当时没有来得及下载,就刷新页面了,内容还在吗?

答案: 是还在的,在JupyterLab里面的outputs里面。(前面已经讲过两次如何进入JupyterLab了,这里不再讲了)。 可以点击这里进入到outputs里面,如下: image.png

然后就可以看到我们以前生成的文件了: image.png

问题2: 使用完怎么退出呢?

注意: 首先对于一般使用者来说,推荐按量计费。
使用完后一定要关机(不然可能会持续扣费),而且实例默认保持十天。

如果在使用的过程中遇到了其他问题,可以去UP的主页里面反馈,后续可能会继续优化。

镜像信息
@雨落实战
支持自启动
已使用2
运行时长
0 H
镜像大小
50GB
最后更新时间
2025-11-18
支持卡型
3080TiRTX40系RTX50系309048G RTX40系
+5
框架版本
PyTorch-2.8.0
CUDA版本
128
应用
JupyterLab: 8888
版本
v1.0
2025-11-18
PyTorch:2.8.0 | CUDA:128 | 大小:50.00GB