GpuGeek 实操指南：So-VITS-SVC 语音合成与 Stable Diffusion 文生图双模型搭建，融合即梦 AI 的深度实践

GpuGeek 实操指南：So-VITS-SVC 语音合成与 Stable Diffusion 文生图双模型搭建，融合即梦 AI 的深度实践

前言

本文将详细讲解 So-VITS-SVC 语音合成与 Stable Diffusion 文生图的搭建方法，以及二者与即梦 AI 融合的实践技巧，无论你是想让文字 "开口唱歌"，还是将灵感变为精美图像，都能在这里找到从入门到实操的全流程攻略，助你快速掌握 AI 创作核心技能。

GpuGeek平台简介

GpuGeek在AI 开发方面优势显著，支持 TensorFlow、Pytorch、LLaMa3、OpenCV、Tensorboard、jupyter、Nvidia cuda 等多种主流框架和工具，满足不同 AI 开发需求；拥有万张 GPU 卡供用户按需选择，可大幅提升 AI 计算尤其是深度学习模型训练的速度；计费方式灵活，支持按量付费，便于用户控制成本，避免资源浪费与高额费用支出

• 高性价比算力：平台提供弹性调度服务，用户能按需使用算力资源，关机期间不产生费用，有效降低使用成本。例如，对于高校教学与科研场景中波动较大的算力需求，低至 0.88 元 / 小时的 A5000 GPU 资源极具吸引力，相比高校自建 GPU 实验室的高额固定投入，大幅节省经费。同时，学生注册即可获得 150 元算力金，可用于租赁 A5000 与 3090 等 GPU 资源，进一步降低学习门槛。
• 便捷使用体验：GpuGeek 极大简化了使用流程。GPU 容器可在 20 秒内迅速启动，用户注册后即可上手。平台内置丰富的框架、开源模型以及 cuda 版本，无需复杂安装与配置，按需选择即可。在线 IDE 工具集成，一键就能开启编程。并且，平台提供开源数据集，支持用户分享，促进高效协作。
• 丰富业务适配：拥有从消费级（RTX 4090）到专业级（A100）的全系列 GPU 资源，满足不同客户在图形渲染、AI 计算、3D 建模等各类业务场景下的多样化需求。无论是艺术创作领域的图像生成，还是科研场景中的复杂模型训练，都能找到适配的算力配置。

svc-develop-team/so-vits-svc/so-vits-svc-4.0模型

so-vits-svc-4.0 是 svc-develop-team 开发的开源歌声合成模型，它基于变分自编码器和对抗生成网络技术，通过对大量音频数据的学习，能精准捕捉歌手音色、音准、节奏等特征，实现高质量的语音合成。相较于以往版本，4.0 版本在性能、模型结构和生成质量上进行了优化，有效提升了歌声的自然度和流畅度，可广泛应用于音乐创作、虚拟偶像等领域，为用户提供将文本转化为逼真歌声的能力。

模型简洁

so-vits-svc-4.0 是 svc-develop-team 开发的开源高性能歌声合成模型，核心特性包括：

• 高效合成：通过优化神经网络架构与训练算法，相比前代版本合成速度提升 1.8 倍，在普通消费级 GPU（如 RTX 3060）上，每秒可生成 200 帧以上高质量音频数据。
• 多模态支持：不仅支持文本转歌声，还具备歌声风格转换、跨歌手音色迁移、语音情感模拟等功能，实现从文本输入到个性化歌声输出的多样化创作。
• 高保真音质：采用精细化声学特征建模技术，原生支持 44.1kHz 采样率与 24bit 位深，生成音频在频谱相似度上提升 35%（基于 MCD 评估指标）。
• 多语言适配：深度优化中文、日文、英文等多语言韵律模型，精准处理不同语言的音调、节奏特点，有效解决跨语言合成的发音生硬问题。
• 安全可控：内置音频内容检测模块，自动过滤敏感词汇对应的音频生成，同时提供可控的变声幅度参数调节，避免生成异常音色。

so-vits-svc-4.0 在性能表现上大幅超越旧版本，于 VCTK-1000 音频验证集测试中，梅尔倒谱距离（MCD）从 4.2 降至 3.1，韵律自然度评分从 3.8 提升至 4.5（5 分制），合成速度达到 220 帧 / 秒，较 3.0 版本的 120 帧 / 秒显著提升；在 1000 组用户盲测中，89% 用户认为生成音质更接近真人演唱，81% 案例中人类无法区分 AI 生成歌声与专业录音。其典型应用场景广泛，涵盖音乐制作、虚拟主播配音、有声读物生成、游戏角色语音定制等领域；技术上采用改进型 VITS 架构与动态时长预测模块，参数量达 1.2B，经推理优化后在 8GB 显存设备上即可流畅运行，基于 30 万小时的专业歌手演唱数据与 10 万小时的多语言语音数据，在 64×NVIDIA A100 集群上完成 20 天的训练迭代。

So-VITS-SVC 语音合成模型搭建

1、镜像市场-声音克隆-选择svc-develop-team/so-vits-svc/so-vits-svc-4.0

2、创建实例

3、默认配置即可创建实例

4、等待实例创建完成

5、登录

6、获取到个人的登录指令和登录密码保存

7、JupyterLap登录

8、登录JupyterLap平台输入个人的登录指令和登录密码

9、进入JUpyterLab的终端中

• 进入so-vits-svc目录

(base) root@gz-ins-675524998852613:~# cd /
(base) root@gz-ins-675524998852613:/# ls
bin  boot  dev  etc  gz-data  gz-datasets  gz-fs  gz-models  home  lib  lib32  lib64  libx32  media  mnt  opt  proc  root  run  sbin  so-vits-svc  srv  sys  tf_logs  tmp  usr  var
(base) root@gz-ins-675524998852613:/# cd so-vits-svc
(base) root@gz-ins-675524998852613:/so-vits-svc# 

10、执行下面命令python webUI.py 运行 Python 脚本的命令

python webUI.py

11、回到实例管理页面，点击登录，复制登录信息组建SSH隧道

复制图片中的【登录信息】和【登录密码】

#1.复制后的登录指令和登录密码如下
登录指令：ssh -p 42171 [email protected]
密码：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

#2.组建SSH隧道命令
ssh -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 [email protected] -p 42171

#[email protected]和42171分别是实例中SSH指令的登录地址与登录端口，需找到自己实例的ssh指令做相应替换
#7865是指代理实例内7860端口映射到本地电脑的7860端口来完成SSH隧道连接

12、本地建立连接（需要手动输入密码）

打开本地电脑的终端并建立SSH隧道连接

（1）Windows系统可以使用cmd、powershell、终端等工具

（2）Mac系统可以使用 终端或者iterm工具

将上面组建后的SSH隧道命令复制到对应工具中，然后回车后输入实例对应的密码

执行如上命令后，没有任何输出是正常的。

注意：Windows下的cmd/powershell可能会提示密码错误，是因为无法粘贴，手动输入即可（输入密码时不会显示正在输入的密码)

13、打开浏览器访问 http://localhost:7860 地址打开web页面

14、完成搭建即可使用（此处只做搭建，就不做演示了）

Stable-Diffusion-3.5-Large-Turbo模型

Stable-Diffusion-3.5-Large-Turbo是由Stability AI研发的文生图大模型，基于Stable Diffusion架构的强化升级版本，专注于高保真图像生成与极速推理性能，适用于艺术创作、概念设计、多模态内容生成等场景。

模型简介

Stable-Diffusion-3.5-Large-Turbo 是面向生产环境优化的开源文本到图像生成模型，核心特性包括：

• 极速推理：通过架构优化与蒸馏技术，推理速度较SD3.0提升2.3倍（RTX 4090实测512x512图像仅需0.8秒）
• 多模态兼容：支持文本生成图像（T2I）、图像修复（Inpainting）、超分辨率（UpScale）及跨风格迁移
• 高分辨率输出：原生支持1024x1024分辨率，细节表现力提升40%（基于FID-30K评估）
• 多语言Prompt：优化中文/日文/西班牙语等非英语提示词理解能力
• 道德安全层：内置内容过滤机制，减少NSFW内容生成风险

SD3.5-Large-Turbo 在性能表现上全面优于 SD3.0，于 COCO-30K 验证集基准测试中，FID 值从 8.2 降至 6.7 ，CLIP Score 从 0.82 提升至 0.87，推理速度达到 2.8img/s，相比 SD3.0 的 1.2img/s 显著加快；在 5000 次生成任务的用户评估中，91% 用户认可其生成质量更优，83% 案例中 AI 生成与专业设计师作品难辨，复杂提示词理解准确率提升 65%。其典型应用广泛，涵盖艺术创作、产品原型、教育、广告营销及科研辅助等领域；技术上采用改进型 U-Net 与动态扩散调度器架构，参数量达 3.5B，经效率优化后推理显存仅需 12GB，基于 LAION-50B 精选子集与 800 万专业艺术图像，在 256×A100 80GB 集群上耗时 18 天完成训练。

Stable Diffusion 文生图双模型搭建

1、模型市场-文生图像-选择GpuGeek/Stable-Diffusion-3.5-Large-Turbo

2、打开即梦AI平台选择自己喜欢的图像类型，复制对应的图片描述进行体验

3、粘贴描述，运行体验

总结

GpuGeek 给开发者提供了强大算力市场和海量 GPU ，满足大家的多样化需求，镜像市场丰富环境适配不同开发场景，模型市场众多模型高效开发，依托GpuGeek 平台的强大算力，也可以便捷完成 So-VITS-SVC 语音合成模型搭建，实现歌声音色转换输出高质量音频，也可顺利搭建 Stable Diffusion 文生图模型结合即梦 AI 产出创意图像。