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[Help]: 为何扩散模型生成的效果要远好於 sovits 的模型? #344

Description

@happyman2025

请勾选下方的确认框。

  • 我已仔细阅读README.mdwiki中的Quick solution
  • 我已通过各种搜索引擎排查问题,我要提出的问题并不常见。
  • 我未在使用由第三方用户提供的一键包/环境包。

系统平台版本号

win 10

GPU 型号

3060 12g

Python版本

3.10.6

PyTorch版本

2.0.1+cu118

sovits分支

4.0(默认)

数据集来源(用于判断数据集质量)

自行录制,一半是歌声

出现问题的环节或执行的命令

训练 so-vits-svc 4.0 模型

问题描述

我是新手,使用 so-vits-svc 4.0 推理 webUI,为何 diffusion 模型生成的效果要远好於 sovits 的模型?

一般使用30至45分钟的资料,使用预设 config,没有修改批次大小, sovits 模型训练约20万步,推理出来的歌声总是沙哑,或突然出现电流声音.

但是 diffusion 模型只训练了3万步,推理出来的歌声已很不错,虽还不够完美,但比 sovits 模型要好很多。

混合 sovits 模型和 diffusion 模型後,感觉比只用 diffusion 要差一些,但比只用sovits 模型要好。

为什麽会有这情况,是否训练不够多?

日志

N/A

截图so-vits-svclogs/44k文件夹并粘贴到此处

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