RVC-Boss/GPT-SoVITS：README 来源编辑指南

RVC-Boss/GPT-SoVITS 的 README 将项目描述为"1 min voice data can also be used to train a good TTS model! (few shot voice cloning)"。本文只整理仓库能直接核验的内容，不把星标、Fork 或宣传语当成质量证明。README 在"README"下的说明是：A Powerful Few-shot Voice Conversion and Text-to-Speech WebUI.。这给出的首先是项目边界，而不是已经完成的生产验证。

从 README 的"Docker Image Selection"和相关条目看，读者可以先判断它是否解决自己的具体问题：Choose an appropriate image tag for your environment。如果你的目标与这段说明不一致，就不应仅凭项目热度采用它。这里保留原项目名、命令和组件名，方便回到一手来源核对。 README 还列出了另一条可核对的信息：Check Docker Hub for the latest available image tags。这类原文条目可以帮助读者设计试运行步骤，但不能代替自己的环境测试。

README 把工作方式分散写在"Features:"等段落中。可确认的线索包括：2. Few-shot TTS: Fine-tune the model with just 1 minute of training data for improved voice similarity and realism.。这篇整理没有把未写出的架构、性能或安全边界补成结论；真正的运行链仍应结合仓库目录、配置文件和版本标签检查。

第一次安装应从 README 给出的入口开始。当前可复核的命令是： conda create -n GPTSoVits python=3.10 conda activate GPTSoVits pip install -r extra-req.txt --no-deps pip install -r requirements.txt 如果仓库没有提供命令，本文不会替它编造安装步骤，而是建议先打开 README 的"Installation"部分，确认系统依赖、默认端口和首次初始化动作。

日常使用的细节取决于项目实际文档。README 的"Features:"段落提到：3. Cross-lingual Support: Inference in languages different from the training dataset, currently supporting English, Japanese, Korean, Cantonese and Chinese.。对于配置文件、环境变量、权限和数据目录，当前稿只记录来源明确的部分；未写明的默认值必须在测试环境中验证，并保留可回滚的配置副本。 同一部分还提到：Lite means the Docker image does not include ASR models and UVR5 models. You can manually download the UVR5 models, while the program will automatically download the ASR models as needed。

README 能确认的限制比宣传页面更重要。当前来源没有证明RVC-Boss/GPT-SoVITS具备固定的兼容矩阵、服务等级、性能基准或长期支持承诺。README 只明确写到"4. WebUI Tools: Integrated tools include voice accompaniment separation, automatic training set segmentation, multilingual ASR with Fun-ASR-Nano, plus text labeling, assisting beginners in creating training datasets and GPT/SoVITS models."。这类未知项应在选型记录里列为待验证事项，而不是被改写成肯定句。