My-GPT-SoVITS — ji_mengyao 音色微调完整备份

GPT-SoVITS v2Pro 训练全量备份（训练日期 2026-08-25，共 17.3GB），用于本地清理前的存档。 官方底模（pretrained_models 约 7.9GB）与源码未备份，请从 GPT-SoVITS 官方仓库 重新获取。

文件结构

路径	说明
GPT_weights_v2Pro/	GPT (s1) 微调权重 ji_mengyao-e1~e15.ckpt，每个 149MB，推理一般选最终 epoch
SoVITS_weights_v2Pro/	SoVITS (v2Pro) 微调权重 ji_mengyao_e4_s712.pth、ji_mengyao_e8_s1424.pth
logs/ji_mengyao/	训练全产物：logs_s1_v2Pro/ 15 个含优化器状态的 epoch checkpoint（每个约 931MB，可用于断点续训）、logs_s2_v2Pro/ SoVITS 最终 G/D 训练状态（约 1.6GB）、全部预处理缓存（3-bert / 4-cnhubert / 5-wav32k / 7-sv_cn）、训练配置与 TensorBoard 日志
logs-v1/GPT-SoVITS-early-attempt/	早期试错环境的 logs（119MB）
dataset/user_audio/	训练集原始音频（Tone01）与 human-voice.list
dataset/ji_mengyao_input.list	训练用标注 list
notes/	训练配置、训练标注与排错笔记：GPT-SoVITS_TTS推理问题与虚音解决方案、GPT-SoVITS_电脑问题与解决方案总结 两篇 md 均在此
win-mods/	Windows 环境专属修改：改过的 inference_webui.py（启动进度+报错显示）、langsegmenter.py（fast_langdetect lite 修复）及原版 .bak、weight.json、训练临时配置，详见 win-mods/README_win-mods.md

使用方法

1. 安装 GPT-SoVITS 并下载 v2Pro 底模。
2. 只做推理：下载 GPT_weights_v2Pro/*.ckpt + SoVITS_weights_v2Pro/*.pth 放入对应目录，WebUI 选择权重即可合成；Windows 环境再用 win-mods/ 里的两个修改版 .py 覆盖。
3. 继续训练：下载 logs/ji_mengyao/ 整个目录放回 GPT-SoVITS 的 logs/ 下，logs_s1_v2Pro 内的 epoch checkpoint 含优化器状态，训练页指定后可断点续训。
4. 训练配置见 notes/ji_mengyao_training_config.json 与 logs/ji_mengyao/config.json。

训练超参（摘要）

见 notes/ji_mengyao_training_config.json；GPT 训练 15 epoch（step 555），SoVITS 训练至 e8_s1424 / G_233333333333。