如何用 RVC ckpt 处理从训练 checkpoint 提取 60MB 可分享的推理模型【免费下载链接】Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUIEasily train a good VC model with voice data 10 mins!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI在 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUIRVC里训练完成后logs/实验名目录下会留下一个几百 MB 的 pth 文件。这个文件不是用来分享或推理的——FAQ Q4 明确说明logs 下存储的 pth 是为了保存实验状态、供复现和继续训练如果你把它复制到 weights 文件夹强行用于推理可能会出现f0、tgt_sr等各种 key 不存在的报错。真正用来分享的是 weights 文件夹下大小为 60MB 的 pth 文件。本文的操作目标就是通过 WebUI「ckpt处理」选项卡最下面的「模型提取」功能从训练保存的G_*.pthcheckpoint 提取出 60MB 的可分享推理模型并验证它已出现在音色列表中可用于推理。前提是你已按 README 完成环境配置Python 3.12、安装依赖、下载底模并能打开 WebUI且训练已经产生过 checkpoint训练中途或完成后的logs/实验名下有 G 开头的 pth 文件均可。先分清两类 pth 文件文件位置用途大 checkpoint几百 MBlogs/实验名/G_*.pth保存实验状态供复现、继续训练小模型60MBassets/weights/即 weights 文件夹分享、用于推理提取操作把前者转成后者process_ckpt.py 中的extract_small_model会过滤掉enc_q相关权重、将权重转为半精度并按你选择的采样率写入对应的config最终保存到assets/weights/保存名.pth。在「ckpt处理」选项卡执行提取打开 WebUI进入「ckpt处理」选项卡滚动到最下面的「模型提取」区域webui.py 中标注为模型提取(输入logs文件夹下大文件模型路径)适用于训一半不想训了模型没有自动提取保存小文件模型或者想测试中间模型的情况。依次填写模型路径填logs/实验名下 G 开头的大文件。文档中的默认示例为E:\codes\py39\logs\mi-test_f0_48k\G_23333.pth替换为你自己的实际路径即可。保存名小模型保存的文件名最终保存为assets/weights/保存名.pth。目标采样率32k/40k/48k三选一界面默认40k。选哪个应与该 checkpoint 训练时使用的采样率一致。模型是否带音高指导1是0否默认1。模型版本型号v1或v2默认v2。要置入的模型信息可选。留空时代码默认写入从训练检查点提取的模型。点击「提取」。点击后「输出信息」显示成功即表示提取完成失败时会显示异常堆栈。关于采样率、音高、版本这三项FAQ 说可以手工选择也可以自动当模型路径所在的logs/实验名目录下存在train.log时填入模型路径后界面会自动从 train.log 读取并回填目标采样率、是否带音高和模型版本实现见 webui.py 的change_info_找不到 train.log 或解析失败时不会自动填写需要按训练时的实际设置手工选择。验证提取结果按 FAQ Q4 与 webui.py 的界面逻辑验证有两步文件出现提取完成后weights 文件夹assets/weights/下会出现一个新的 60MB 的 pth 文件文件名即你填的保存名。进入推理列表点击「刷新音色列表」按钮该模型出现在可选音色中即可选择用于推理。如果想核对模型元信息可以用同一选项卡的「查看模型信息」功能仅支持 weights 文件夹下提取的小模型文件填小模型路径点「查看」输出信息会显示模型信息、采样率、是否使用音高指导、版本四项对应 process_ckpt.py 的show_info。若此处显示的采样率、音高与你的训练设置不符说明提取时选项选错重新提取并核对选项即可。适用场景与限制推理训练中间保存的 pthFAQ Q12 给出的答案就是通过 ckpt选项卡最下面提取小模型与本文是同一操作。想测试不同 epoch 的中间模型时也可以对不同的G_*.pth各提取一份用不同保存名区分。训练时自动提取更新日志 提到 WebUI 支持按照指定频率保存提取的小模型用途是尝试不同 epoch 的推理效果而不必每次都手工从大 checkpoint 提取若你训练时已启用该项weights 下可能已有小模型提取中间 checkpoint 只是补充手段。日志大文件不能直接推理再次强调几百 MB 的 logs pth 直接丢进 weights 使用会报f0、tgt_sr等 key 不存在的错误必须经此提取流程。分享建议FAQ Q4 指出用于分享的模型是 weights 下 60MB 的 pth后续版本计划将weights/exp_name.pth和logs/exp_name/added_xxx.index合并打包成 zip 分享届时 zip 才是分享物单独分享 pth 只适用于想换机器继续训练的情况。提取并确认音色列表可选之后这个模型文件就可以直接拿去推理或分享了。【免费下载链接】Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUIEasily train a good VC model with voice data 10 mins!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考