SubForge — AI 字幕 & 配音一键生成工具

YouTube / 本地视频 → 语音识别 → AI 概括总结（可选）→ AI 翻译 → 双语字幕压制 → AI 中文配音，一条命令搞定。支持命令行和 Web UI 两种使用方式。

功能介绍

YouTube 视频下载 — 自动下载最高画质视频（可配置分辨率上限）
本地视频支持 — 直接传入本地视频文件路径，跳过下载
批量处理 — 支持同时传入多个文件 / 链接，按顺序依次处理，单个任务失败不影响后续
语音识别 — 基于 faster-whisper，本地 GPU 加速，生成精准英文字幕
AI 翻译 — 调用 Qwen3.5 等大模型 API 批量翻译，支持并发请求（默认 10 并发）
AI 内容总结（可选） — 基于英文 .srt 字幕调用大模型生成中文专业总结，输出 Markdown 文档
双语字幕 — 自动生成英文 / 中文 / 双语三份 .srt 字幕文件
硬字幕压制 — 通过 ffmpeg 将双语字幕烧录进视频，可直接上传 B 站
AI 中文配音 — 使用 demucs 分离背景音；TTS 可选 edge-tts、阿里云 Qwen TTS（DashScope）或本地 CosyVoice，自动混合为配音视频
AI 画质增强 — 基于 Real-ESRGAN 超分辨率，将视频放大至最高 4K，GPU 加速，自动限制输出不超过 4K 分辨率
Web UI — 基于 Gradio 的可视化界面，拖拽上传 / 粘贴链接即可，实时查看处理日志

处理流程

视频输入 → ① 下载/导入 → ①.5 AI画质增强(可选) → ② 语音识别(字幕) → ②.5 AI概括总结(可选)
         → ③ AI翻译(中文)
         → ④ 硬字幕压制 → ⑤ 音频分离(demucs) → ⑥ TTS语音合成
         → ⑦ 混合音频 → 配音视频输出

每一步都有跳过已存在文件的逻辑，中断后重跑会自动从上次断点继续。

环境配置

先说结论：

没有 NVIDIA GPU，仍可用：下载、识别、翻译、字幕压制、AI 总结、AI 配音。
只有 AI 画质增强（Real-ESRGAN）要求 NVIDIA GPU + CUDA。

1. 一键创建环境（推荐）

conda env create -f environment.yml
conda activate subforge

2. 安装 Torch（按硬件二选一）

# NVIDIA GPU（CUDA 12.4，推荐）
pip install -r requirements.cuda124.txt

# 无 NVIDIA GPU（CPU，仅不支持 AI 超分）
pip install -r requirements.cpu.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 系统工具

工具	用途	安装方式
ffmpeg	视频压制 / 音频处理 / 探测	`winget install ffmpeg` 或官网下载，需加入 PATH
yt-dlp	YouTube 下载	已包含在 `requirements.txt`

4. 安装后自检

python -c "import torch; print('torch:', torch.__version__, 'cuda:', torch.cuda.is_available())"
python -c "import gradio, faster_whisper, srt, openai; print('python deps ok')"
ffmpeg -version

若输出 cuda: True，说明可用 AI 超分；若为 False，请在 UI 中关闭“AI 画质增强”。

5. API Key 配置

Copy-Item .\config.example.json .\config.json

然后编辑 config.json，至少填写：

{
    "qwen_api_key": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
    "qwen_base_url": "https://your-api-endpoint/v1",
    "qwen_model": "your-model-name"
}

6. 补充说明

faster-whisper 默认优先使用 GPU（CUDA），无 GPU 会自动回退 CPU：

NVIDIA 显卡 + 安装 CUDA Toolkit
如无 GPU，脚本会自动回退到 CPU（速度较慢，建议将 whisper_model 调小为 base 或 tiny）

demucs 同样支持 GPU 加速，有 CUDA 时会自动使用。

AI 画质增强（Real-ESRGAN）仅支持 NVIDIA GPU（CUDA）；无 CUDA 时会直接提示不可用，不再走 CPU 慢速增强。

本工具使用 OpenAI SDK 兼容接口，可接入阿里云百炼、DeepSeek、硅基流动等服务。

config.json 含真实密钥，已被 .gitignore 排除，不会被 git 跟踪。

7. 依赖文件说明

requirements.txt：项目主依赖（不含 torch 三件套）
requirements.cuda124.txt：CUDA 12.4 环境的 torch 依赖（推荐）
requirements.cpu.txt：CPU 环境的 torch 依赖（无 GPU 时使用，不支持 AI 超分）
environment.yml：conda 一键建环境配置

若你所在网络访问外网较慢，优先使用上文的清华镜像参数安装基础依赖。

使用方法

Web UI（推荐）

python app.py

独立桌面窗口（套壳浏览器，依赖 pywebview，Windows 一般自带 WebView2 运行时）：

pip install pywebview
python app.py --window
# 或简写
python app.py -w

默认仍会在系统浏览器中打开 http://127.0.0.1:7860；加 --window 时用独立窗口加载同一地址，可用 --host / --port 改监听。

启动后在界面中：

设置标签页：表单与 JSON 编辑器实时联动；保存并应用 会写入 config.json 并 自动重启本程序，新进程重新加载配置，避免内存与磁盘不一致。
处理标签页：

粘贴 YouTube 链接（每行一个）和/或上传本地视频文件
可选择是否压制硬字幕、是否启用 AI 中文配音、是否启用 AI 画质增强、是否启用 AI 内容总结
点击「开始处理」，右侧实时显示处理日志
处理完成后直接下载输出文件

命令行

YouTube 视频

python auto_subtitle.py "https://www.youtube.com/watch?v=XXXXX"

本地视频

python auto_subtitle.py ./input/my_video.mp4

批量处理

支持同时传入多个 YouTube 链接和/或本地文件，按顺序依次处理：

python auto_subtitle.py "https://youtu.be/AAA" ./input/a.mp4 "https://youtu.be/BBB" ./input/b.mp4

每个任务独立处理，单个失败会跳过并继续后续任务
本地文件和 YouTube 链接可任意混合

命令行模式默认启用硬字幕压制；AI 配音与 AI 内容总结功能需通过 Web UI 开启。

输出结构

每个视频会在 output/ 下自动创建以视频名命名的子目录：

output/
└── My_Video/
    ├── My_Video.mp4              # 原始视频
    ├── My_Video_en.srt           # 英文字幕
    ├── My_Video_summary.md       # AI 中文专业总结（可选）
    ├── My_Video_zh.srt           # 中文字幕
    ├── My_Video_bilingual.srt    # 双语字幕（中文在上）
    ├── My_Video_硬字幕.mp4        # 压制好的字幕视频
    ├── My_Video_audio.wav        # 提取的音频（配音时生成）
    ├── My_Video_background.wav   # 分离的背景音（配音时生成）
    ├── My_Video_tts.wav          # TTS 合成语音（配音时生成）
    └── My_Video_配音.mp4          # 最终配音视频（含字幕 + 中文配音）

配置参数详解

所有配置集中在项目根目录的 config.json 中，修改后立即生效（无需改代码）。缺失的字段会自动使用默认值。

语音识别

参数	默认值	可选值	说明
`whisper_model`	`"medium"`	`tiny` / `base` / `small` / `medium` / `large-v3`	模型越大越准但越慢，`tiny` 极快低精度，`large-v3` 最准
`device`	`"auto"`	`auto` / `cuda` / `cpu`	推理设备，`auto` 自动检测 GPU
`compute_type`	`"auto"`	`auto` / `float16` / `int8` / `float32`	推理精度，GPU 推荐 `float16`，CPU 推荐 `int8`
`video_language`	`null`	`null` / `en` / `zh` / `ja` / `ko` / `fr` / `de` / `es` / `ru`	视频语言；`null` 表示自动检测，手动指定语言会更快更稳
`subtitle_max_gap_ms`	`2000`	500~5000	词级停顿阈值（毫秒）。大于该值时优先直接断句，是最重要的“按停顿切句”参数
`subtitle_max_chars`	`120`	40~220	基础字幕长度上限。新算法不会一到这个值就硬切，而是把它作为目标长度和后续硬上限的基准

日常通常只需要先调 subtitle_max_gap_ms 和 subtitle_max_chars。候选窗口大小已经下沉为算法内部默认值，其余可调项收进了 subtitle_advanced，默认一般不用改。

高级断句参数：`subtitle_advanced`

参数	默认值	可选值	说明
`subtitle_advanced.target_chars_ratio`	`0.82`	0.6~1.0	候选断点的目标长度比例，实际目标长度 = `subtitle_max_chars * ratio`
`subtitle_advanced.min_chars_ratio`	`0.38`	0.2~0.6	过短字幕惩罚阈值，低于该比例会明显降权，减少碎片句
`subtitle_advanced.hard_max_chars_ratio`	`1.35`	1.1~1.8	超长硬上限比例，超过后必须在窗口内选断点
`subtitle_advanced.hard_max_chars_bias`	`18`	0~40	小字幕上限补偿值，避免 `subtitle_max_chars` 较小时过早硬切
`subtitle_advanced.soft_max_duration_sec`	`4.8`	2.5~6.0	软时长阈值，到达后开始积极寻找断点
`subtitle_advanced.hard_max_duration_sec`	`6.4`	4.0~8.0	硬时长阈值，超过后必须落断点
`subtitle_advanced.min_words`	`3`	1~8	最小词数要求，避免把一个完整句过早切成一两个词的碎片
`subtitle_advanced.merge_max_gap_sec`	`0.35`	0.1~0.8	短尾句合并时允许的最大间隔
`subtitle_advanced.merge_max_duration_sec`	`6.0`	3.0~8.0	合并后整条字幕允许的最大时长
`subtitle_advanced.merge_max_chars_ratio`	`1.35`	1.0~1.8	合并后字幕最大长度比例
`subtitle_advanced.merge_max_chars_bias`	`24`	0~40	合并后字幕长度补偿值
`subtitle_advanced.short_tail_max_words`	`3`	1~6	认定为“短尾句”的最大词数
`subtitle_advanced.short_tail_max_chars`	`18`	6~30	认定为“短尾句”的最大字符数
`subtitle_advanced.short_tail_max_duration_sec`	`1.4`	0.5~2.5	认定为“短尾句”的最大时长
`subtitle_advanced.split_max_duration_sec`	`6.8`	4.0~9.0	后处理拆分超长字幕时使用的最大时长阈值

新版断句器仍然保留内部清理步骤，例如短尾句合并和超长句拆分，但这些属于算法内部流程，不再单独打印后处理日志。

下载

参数	默认值	可选值	说明
`max_video_height`	`1080`	`720` / `1080` / `1440` / `2160`	YouTube 下载的最大分辨率
`ytdlp_client`	`""`	`ios` / `tv_embedded` / `web` / `""`	模拟的 YouTube 客户端类型。`ios` 和 `tv_embedded` 有时可绕过 bot 检测；留空则使用默认 web 客户端
`ytdlp_cookies`	`""`	文件路径或浏览器名	cookies 配置，支持两种模式（见下方说明）：填文件路径如 `"./cookies.txt"` 使用导出的 cookies 文件；填浏览器名如 `"edge"` 直接从浏览器读取。留空则不使用

翻译 API

参数	默认值	可选值	说明
`qwen_api_key`	`""`	—	API Key（必填）
`qwen_base_url`	—	—	API 接口地址，填写所用服务商提供的 base URL
`qwen_model`	`"qwen3.5-plus"`	`qwen3.5-plus` / `qwen3.5-turbo` / `qwen-turbo`	翻译使用的模型
`translate_batch_size`	`50`	10~100	每批翻译的字幕条数，越大越快但易超 token 限制
`translate_concurrency`	`10`	1~20	并发请求批数，受 API QPS 限制
`api_retry`	`3`	1~10	单批翻译失败的最大重试次数
`api_sleep`	`0.5`	0~2	并发批次间的错开抖动上限（秒）

字幕样式

参数	默认值	可选值	说明
`font_size`	`20`	16~28	字体大小（像素）
`subtitle_font`	`"Microsoft YaHei"`	`Microsoft YaHei` / `SimHei` / `Arial` / `Noto Sans CJK SC`	字体名称
`subtitle_primary_color`	`"&H00FFFFFF"`	白色 `&H00FFFFFF` / 黄色 `&H0000FFFF`	字体颜色（ASS 格式：`&H` + 透明度 + BGR 十六进制）
`subtitle_outline_color`	`"&H00000000"`	黑色 `&H00000000`	描边颜色
`subtitle_outline`	`1`	`0`=无 / `1`=细边 / `2`=粗边	描边粗细
`subtitle_shadow`	`0`	`0`=关闭 / `1`=轻阴影 / `2`=重阴影	阴影偏移距离
`subtitle_margin_v`	`30`	10~80	字幕距视频底部距离（像素），越大越高

AI 配音与 TTS 引擎

在 config.json 中通过 tts_provider 选择引擎：

取值	说明
`edge`	默认。无需额外密钥，使用微软 Edge 在线 TTS（语音列表）
`qwen_tts`	阿里云 DashScope 多模态 TTS，需配置 `qwen_tts_api_key` 等
`cosyvoice`	本地 CosyVoice，首次使用会在 `cosyvoice_local/` 自动创建独立环境并下载模型（详见该目录下说明）

字幕合并（影响每条 TTS 的文本长度）：tts_merge_gap_ms、tts_merge_max_chars 对 edge / qwen_tts 生效；使用 CosyVoice 时额外可用 cosyvoice_merge_max_chars。合并越激进，请求次数越少，但单条越长越容易超时或显存压力变大。

CosyVoice 模式 cosyvoice_mode：preset（预设说话人 + cosyvoice_voice）、zero_shot（参考音频 + 参考文案）、cross_lingual（跨语种，依服务端实现而定）。zero_shot 需填写 cosyvoice_prompt_audio_path 与 cosyvoice_prompt_text。可用项目根目录脚本 python generate_qwen_reference.py（需已配置 Qwen TTS）生成与 Cherry 等音色一致的参考 WAV，并自动生成同内容的 .txt 供 prompt 使用。

性能提示：CosyVoice 服务端按设计同一时间只处理一路合成（避免 OOM）；cosyvoice_fp16 默认开启以降低显存占用。修改 cosyvoice_device 或与模型相关的配置后，需重启本地 CosyVoice 服务（关闭应用后重开，或自行结束对应进程）。

通用与 edge-tts

参数	默认值	可选值	说明
`tts_provider`	`"edge"`	`edge` / `qwen_tts` / `cosyvoice`	配音引擎
`tts_merge_gap_ms`	`280`	—	相邻字幕若间隔小于此值（毫秒）可合并为一条 TTS
`tts_merge_max_chars`	`90`	—	合并后单条字幕最大字符数（edge / qwen_tts 路径）
`tts_voice`	`"zh-CN-YunjianNeural"`	参见 edge-tts 文档	edge 下的发音人
`tts_rate`	`"+0%"`	`-50%` ~ `+100%`	TTS 基础语速调整
`tts_volume`	`"+0%"`	`-50%` ~ `+50%`	TTS 音量调整
`tts_bg_volume`	`0.5`	0.0~1.0	背景音混合音量（0=静音，1=原音量）
`tts_max_speed`	`1.5`	1.0~2.0	合成语音长于画面对白时段时的最大加速倍率；`1.0` 表示不加速

Qwen TTS（`tts_provider`: `qwen_tts`）

参数	默认值	说明
`qwen_tts_api_key`	`""`	DashScope API Key（必填）
`qwen_tts_base_url`	官方地址	一般无需修改
`qwen_tts_model`	`qwen3-tts-flash`	模型名
`qwen_tts_voice`	`Cherry`	音色名（以 DashScope 文档为准）

CosyVoice 本地服务（`tts_provider`: `cosyvoice`）

参数	默认值	说明
`cosyvoice_api_url`	`http://127.0.0.1:9880`	HTTP 服务地址
`cosyvoice_port`	`9880`	与 URL 端口一致即可
`cosyvoice_mode`	`preset`	`preset` / `zero_shot` / `cross_lingual`
`cosyvoice_voice`	`中文男`	preset 模式下的预设说话人名称
`cosyvoice_prompt_audio_path`	`""`	zero_shot 等模式下参考音频路径
`cosyvoice_prompt_text`	`""`	与参考音频对应的文案
`cosyvoice_device`	`cpu`	推理设备：`cpu` / `cuda` / `auto`（bootstrap 会据环境选择 PyTorch CUDA/CPU 包）
`cosyvoice_repo_url`	官方 Git	CosyVoice 仓库地址
`cosyvoice_model_id`	`FunAudioLLM/CosyVoice-300M-SFT`	预训练模型 ID
`cosyvoice_ttsfrd_id`	`FunAudioLLM/CosyVoice-ttsfrd`	ttsfrd 资源 ID
`cosyvoice_model_source`	`auto`	模型下载源
`cosyvoice_start_timeout`	`900`	首次拉起服务等待就绪的超时（秒）
`cosyvoice_request_timeout`	`180`	单次合成 HTTP 超时（秒）
`cosyvoice_merge_max_chars`	`72`	CosyVoice 路径下合并单条最大字符数
`cosyvoice_fp16`	`true`	GPU 上是否使用半精度以省显存

AI 画质增强

参数	默认值	可选值	说明
`enhance_model`	`"RealESRGAN_x4plus"`	`RealESRGAN_x4plus` / `RealESRGAN_x4plus_anime_6B` / `RealESRGAN_x2plus`	超分模型。通用视频用 `x4plus`；动漫/二次元用 `x4plus_anime_6B`（更轻量）；只需 2x 放大用 `x2plus`
`enhance_outscale`	`4`	`2` / `4`	放大倍数。输出分辨率超过 4K（3840×2160）时会自动限制

模型权重文件（约 64MB）在首次运行时自动从 GitHub Releases 下载，保存在 realesrgan 包目录的 weights/ 下。

常见问题

YouTube 提示「Sign in to confirm you're not a bot」

YouTube 对部分 IP 或视频启用 bot 检测，yt-dlp 会报错 Sign in to confirm you're not a bot，需要配置 cookies 供 yt-dlp 使用。

配置 cookies 的两种模式：

模式一：从浏览器自动读取（需关闭浏览器）

在 config.json 中填写浏览器名称：

"ytdlp_cookies": "edge"

支持的浏览器名：edge、chrome、firefox、opera、brave、vivaldi 等。

注意：浏览器运行时 SQLite 数据库被锁，必须关闭浏览器后再运行才能读取成功。

模式二：导出 cookies 文件（浏览器不需要关闭）

在 Chrome / Edge 中安装扩展 Get cookies.txt LOCALLY
打开 youtube.com 并确保已登录账号
点击扩展图标 → 选择「Export As」→「cookies.txt」
将导出的文件保存到项目目录，例如 cookies.txt
在 config.json 中填写路径：
```
"ytdlp_cookies": "./cookies.txt"
```

注意事项

cookies 文件包含账号登录信息，请勿分享或提交到 Git（config.json 已在 .gitignore 中，cookies 路径只存在于本机 config.json 里）
导出的 cookies 文件有效期较短（通常几小时到几天），若下载再次报认证错误，重新导出一次即可。推荐使用模式一（从浏览器自动读取）以免反复导出
建议创建一个专用的小号用于导出 cookies，避免主账号暴露

demucs 分离音频时报 torchcodec / torchaudio 错误

torchaudio 2.10+ 默认依赖 torchcodec 保存音频，而 torchcodec 在 Windows 上需要 FFmpeg full-shared DLLs，通常会报 Could not load libtorchcodec 错误。

解决方案（本项目已内置处理）：

确保已安装 soundfile：pip install soundfile
卸载 torchcodec（如已安装）：pip uninstall torchcodec
本项目通过 _run_demucs.py 包装脚本自动用 soundfile 替代 torchcodec 保存音频，无需手动修改 demucs 源码

GPU 内存不足

将 whisper_model 改为更小的模型（base 或 small）
demucs 可通过 --segment 参数控制每次处理的音频长度（当前使用默认值）

翻译速度慢

增大 translate_batch_size（每批更多字幕，减少 API 调用次数）
增大 translate_concurrency（更多并发请求，受 API 限速约束）
使用更快的模型如 qwen3.5-turbo

配音语速过快

降低 tts_max_speed（如设为 1.2 甚至 1.0）
使用 edge 时可将 tts_rate 调为负值（如 "-10%"）减慢基础语速

CosyVoice 首次很慢或占用空间大

第一次选择 cosyvoice 时会克隆仓库、安装独立 venv、下载 SFT 模型与 ttsfrd 资源，耗时与磁盘占用都较大，属正常现象
日志在 cosyvoice_local/logs/server.log；若长期无响应可适当增大 cosyvoice_start_timeout
NVIDIA 新卡（如需 CUDA 12.8 的驱动环境）由 cosyvoice_local/bootstrap.py 安装匹配的 PyTorch cu128 轮子；仅 CPU 则安装 CPU 版 PyTorch，速度较慢

CosyVoice 显存不足或合成卡住

保持 cosyvoice_fp16: true，并避免在合成进行时并行多个任务
适当减小 cosyvoice_merge_max_chars 或 tts_merge_max_chars，缩短单次送入模型的文本
可在系统环境变量中设置 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True 缓解碎片化（依 PyTorch 版本而定）

画质增强速度慢

画质增强仅支持 NVIDIA GPU；请先确认 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" 输出为 True
如显存不足报 OOM，可在 auto_subtitle.py 中将 tile_size = 1024 改小（如 512）

未检测到 CUDA，AI 超分不可用

这是预期行为：当前版本将 AI 超分限定为 NVIDIA GPU 才可用。
没有 GPU 时，请在 Web UI 取消勾选“AI 画质增强”，其他功能不受影响。

画质增强报 lzma DLL 错误（Windows）

basicsr 依赖 lzma，conda 自建环境有时缺少 liblzma.dll：

# 将 base 环境的 DLL 复制到当前环境
Copy-Item "$env:CONDA_PREFIX\..\..\Library\bin\liblzma.dll" "$env:CONDA_PREFIX\Library\bin\"

项目结构

SubForge/
├── auto_subtitle.py          # 核心处理脚本（多步流水线入口）
├── app.py                    # Gradio Web UI
├── settings_ui.py            # Web「设置」页（编辑并保存 config.json）
├── config.py                 # 读取 config.json 的运行时常量
├── config.example.json       # 配置模板（复制为 config.json）
├── config.json               # 本地配置（已被 .gitignore 忽略）
├── utils.py                  # 通用工具
├── cosyvoice_manager.py      # CosyVoice 本地服务拉起与健康检查
├── generate_qwen_reference.py # 用 Qwen TTS 生成本地参考音色 WAV/TXT（供 CosyVoice zero_shot）
├── _run_demucs.py            # demucs 子进程包装（绕过 torchcodec）
├── _run_whisper.py           # Whisper 子进程包装
├── steps/                    # 各步骤实现（下载、转写、翻译、烧录、配音、增强等）
├── cosyvoice_local/          # CosyVoice 独立环境、vendor、模型（大部份在 .gitignore）
├── requirements.txt          # 主依赖（不含 torch 三件套）
├── requirements.cpu.txt      # CPU 版 torch
├── requirements.cuda124.txt  # CUDA 12.4 版 torch（主项目推荐）
├── environment.yml           # conda 一键建环境
├── input/                    # 本地视频输入（默认忽略）
└── output/                   # 处理结果输出（默认忽略）

License

MIT

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 18 Commits
.vscode		.vscode
cosyvoice_local		cosyvoice_local
steps		steps
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
_run_demucs.py		_run_demucs.py
_run_whisper.py		_run_whisper.py
app.py		app.py
auto_subtitle.py		auto_subtitle.py
config.example.json		config.example.json
config.py		config.py
cosyvoice_manager.py		cosyvoice_manager.py
environment.yml		environment.yml
generate_qwen_reference.py		generate_qwen_reference.py
requirements.cpu.txt		requirements.cpu.txt
requirements.cuda124.txt		requirements.cuda124.txt
requirements.txt		requirements.txt
settings_ui.py		settings_ui.py
utils.py		utils.py

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SubForge — AI 字幕 & 配音一键生成工具

功能介绍

处理流程

环境配置

1. 一键创建环境（推荐）

2. 安装 Torch（按硬件二选一）

3. 系统工具

4. 安装后自检

5. API Key 配置

6. 补充说明

7. 依赖文件说明

使用方法

Web UI（推荐）

命令行

YouTube 视频

本地视频

批量处理

输出结构

配置参数详解

语音识别

高级断句参数：subtitle_advanced

下载

翻译 API

字幕样式

AI 配音与 TTS 引擎

通用与 edge-tts

Qwen TTS（tts_provider: qwen_tts）

CosyVoice 本地服务（tts_provider: cosyvoice）

AI 画质增强

常见问题

YouTube 提示「Sign in to confirm you're not a bot」

模式一：从浏览器自动读取（需关闭浏览器）

模式二：导出 cookies 文件（浏览器不需要关闭）

注意事项

demucs 分离音频时报 torchcodec / torchaudio 错误

GPU 内存不足

翻译速度慢

配音语速过快

CosyVoice 首次很慢或占用空间大

CosyVoice 显存不足或合成卡住

画质增强速度慢

未检测到 CUDA，AI 超分不可用

画质增强报 lzma DLL 错误（Windows）

项目结构

License

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