#2974 使用 qwen3 tts 开启 gpu 模式后 配音时间特别久

这是由于 Qwen3-TTS 本地模型在 GPU 模式下，首次推理或特定配置下可能未充分利用 GPU 资源或存在性能瓶颈导致的。

解决方案：

1. 确认模型与启动方式：确保你启动的是 Qwen3-TTS 的 语音克隆模型 (Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base 或 Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base) 或 自定义音色模型 (Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice 或 Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice)，并且通过其 WebUI 正确启动了 API 服务。pyVideoTrans 不支持 VoiceDesign 模型。
2. 检查 pyVideoTrans 配置：在 pyVideoTrans 的“TTS设置” -> “Qwen-tts(本地)”中，确认 API 地址（如 http://127.0.0.1:8000）填写正确，并且“使用 GPU”选项已勾选。
3. 监控 GPU 使用率：在任务管理器或 nvidia-smi 命令中观察配音时 GPU 的利用率。如果利用率很低（例如低于20%），可能模型并未在 GPU 上高效运行。
4. 调整并发与间隔：在 pyVideoTrans 的“高级选项”中，尝试将“同时配音线程数”设置为 1，并将“配音后暂停秒数”适当增加（如5秒），以减少对 TTS 服务的并发压力，避免排队或错误重试导致的延迟。
5. 检查 Qwen3-TTS 服务日志：查看你启动 Qwen3-TTS WebUI/API 服务的终端窗口，是否有报错或警告信息，特别是关于 CUDA、显存或模型加载的提示。
6. 验证 CUDA 环境：确保你的系统已正确安装 CUDA 12.8 和 cuDNN 9.x，并且环境变量配置正确。在 CMD 中运行 nvcc -V 和 nvidia-smi 进行验证。

如果以上步骤无法解决，请提供：

• pyVideoTrans 软件 logs/ 目录下最新日志文件的底部约30行内容。
• 启动 Qwen3-TTS 服务的终端输出的关键错误或警告信息。

请查阅相关文档：

• Qwen-TTS 配音渠道使用
• qwen-tts(本地)配音渠道遇到的问题 (知识库内章节)
• windows上安装CUDA12.8和cuDNN9.11