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@@ -36,11 +36,120 @@ app = gr.Blocks()
 with app:
     with gr.Tabs():
         with gr.TabItem("歌声音色转换"):
+            gr.Markdown(value="""
+                # 强烈建议☝️先看一遍使用说明
 
+                ## 这是 sovits 3.0 48kHz AI岁己歌声音色转换的在线demo
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+                ### 目前模型训练状态：1000000steps底模 + 111000steps
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+                ### 推理出来有概率会给吸气音上电，需要后期小修一下，大概可能也许是因为炼太久糊了
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+                ### 仓库内模型所用于训练的数据：
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+                | G_1000000.pth | G_1M111000_sing.pth（现任） | G_1M100000_sing.pth（待产） | G_1M100000_sing1.pth（待产） |
+                | :----: | :----: | :----: | :----: |
+                | 12月录播（除电台）、出道至今22条歌投、10条歌切、圣诞音声（27.5小时） | G_1000000.pth作为底模_2022年所有唱歌投稿、唱歌切片、圣诞音声（3.9小时） | G_1000000.pth作为底模_（使用效果更好的UVR5模型去除BGM）出道至今所有唱歌投稿、唱歌切片、圣诞音声 | 先用1月录播（除电台）训练一个底模，再用出道至今所有唱歌投稿、唱歌切片、圣诞音声进行训练 |
+
+                ### 仓库内G.pth、D.pth都有，欢迎作为底模用于进一步训练，如果要训练自己的数据请访问：[项目Github仓库](https://github.com/innnky/so-vits-svc/tree/main)、[教程《svc相关》](https://www.yuque.com/jiuwei-nui3d/qng6eg)（群不建议加，在里面大概率是学不到什么东西的）
+
+                ### 建议参考上方“使用说明”下的教程，在本地使用 inference_main.py 处理，我都写成这样了再小白应该都能搞定（不怕麻烦的话）
+
+                ### 本地推理可调用GPU(NVIDIA)，3060Ti 8G可推理一条20(建议) - 30s的音频，过长音频可分割后批量处理，就算用CPU推理也比 Hugging Face 快不少
+
+                ### 有空可能会折腾一下导出onnx，抛弃这堆较为臃肿的Python依赖
+            """)
             vc_input3 = gr.Audio(label="输入音频（长度请控制在30s左右，过长可能会爆内存）")
             vc_transform = gr.Number(label="变调（整数，可以正负，半音数量，升高八度就是12）", value=0)
             vc_submit = gr.Button("转换", variant="primary")
             vc_output2 = gr.Audio(label="输出音频（最右侧三个点可以下载）")
         vc_submit.click(vc_fn, [vc_input3, vc_transform], [vc_output2])
+        with gr.TabItem("亿点点使用说明➕保姆级本地部署教程"):
+            gr.Markdown(value="""
+                # 强烈建议👇先看一遍使用说明
+
+                ### 输入的音频一定要是纯净的干音，不要把歌曲直接扔进来
+
+                ### 混响和和声也不能有，UVR分离出人声之后需要注意一下
+
+                ### 对陈述语气没多大作用，实在没干音库的话，你可以自己唱然后升十几个调慢慢试效果
+
+                ### 数据集几乎全是杂谈的G_1000000.pth：长音不稳，音域不宽，选曲限制较大，可以多试试变调，没什么必要去用
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+                ### 现任的G_1M111000_sing.pth：有概率会给吸气音上电，需要后期小修一下
+
+                # 在本地部署并使用 inference_main.py 处理的保姆级教程：
+
+                ### 0. 创建一个存放文件的目录，例如 D:\\SUI\\
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+                ### 1. 安装所需的软件
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+                1. [miniconda-Python3.8](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#windows-installers)（未测试其他Python版本）[点这里可以直接下载](https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_22.11.1-1-Windows-x86_64.exe)，Just Me 与 All Users 都行，其余可无脑下一步
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+                2. [git](https://git-scm.com/download/win)（建议使用便携版）[点这里可以直接下载(便携版v2.39.0.2)](https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.39.0.windows.2/PortableGit-2.39.0.2-64-bit.7z.exe)，路径填 D:\\SUI\\git\\
+
+                ### 2. 在开始菜单中运行 Anaconda Powershell Prompt 并配置环境（除了工作目录，复制粘贴回车即可）
+
+                ```
+                # 切换工作目录
+                cd D:\\SUI\\
+                # 拉取仓库
+                .\\git\\bin\\git lfs clone https://huggingface.co/spaces/Miuzarte/SUI-svc-3.0
+                # 切换工作目录至仓库内
+                cd D:\\SUI\\SUI-svc-3.0\\
+                # 创建并激活环境（如果conda报SSL相关错误请关闭科学上网）
+                conda create -n sovits python=3.8 -y
+                conda activate sovits
+
+                # 更换国内清华源
+                conda config --set show_channel_urls yes
+                conda config --remove-key channels
+                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 
+                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ 
+                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ 
+                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ 
+                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 
+                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
+                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
+                pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+                ```
+                ```
+                # CPU（x86）推理要安装的依赖：（如果pip报SSL相关错误请关闭科学上网）
+                pip install -r requirements_cpu.txt
+                ```
+                ```
+                # GPU（NVIDIA）推理要安装的依赖：（如果pip报SSL相关错误请关闭科学上网）
+                pip install -r requirements_gpu.txt
+                pip install https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch-1.12.1%2Bcu113-cp38-cp38-win_amd64.whl
+                pip install https://download.pytorch.org/whl/cu113/torchvision-0.13.1%2Bcu113-cp38-cp38-win_amd64.whl
+                pip install https://download.pytorch.org/whl/cu113/torchaudio-0.12.1%2Bcu113-cp38-cp38-win_amd64.whl
+                ```
+                至此环境配置完成，关闭该终端窗口（方便我写下一步）
+
+                ### 3. 歌声音色转换
+
+                1. 运行 Anaconda Powershell Prompt 切换工作目录并激活环境
+
+                ```
+                cd D:\\SUI\\SUI-svc-3.0\\
+                conda activate sovits
+                ```
+
+                2. 如果想要像本demo一样用网页的GUI处理，这条之后的可以跳过了
+
+                ```
+                python app.py
+                # 运行完成后日志会输出应用所在的端口，默认7860（不排除该端口被占用后程序选择了其他端口），则浏览器访问 127.0.0.1:7860
+                ```
+
+                3. 在 SUI-svc-3.0\\raw\\ 文件夹中放入需要转换的音频（wav格式），8G显存的情况下建议每条音频的长度控制在20(建议) - 30s（不包括无声部分），过长会爆显存导致处理时间超级加倍甚至直接报错
+
+                4. 编辑 SUI-svc-3.0\\inference_main.py 的第23行（可参考第24行注释的格式），以及26行的变调，修改完保存时注意编码应为 UTF-8
+
+                5. 在终端中运行 inference_main.py 开始推理，音频将输出至 SUI-svc-3.0\\results\\ 文件夹
 
+                ```
+                python inference_main.py
+                ```
+            """)
     app.launch()