Instalar Mainline RVC

Mainline é a WebUI de conversão de voz baseada em recuperação upstream. Use a interface do navegador para conversão de arquivos e treinamento. Para conversão de microfone, use a interface de desktop separada descrita no guia em tempo real.

Escolha uma rota de instalação

Sua configuração	O que usar
Windows e uma GPU suportada	Comece com um arquivo pré-construído correspondente do Windows. Este é o caminho mais curto.
Windows e uma GPU NVIDIA RTX série 50	Use um pacote explicitamente marcado para a série 50 ou a configuração de origem com a compilação CUDA 12.8 Torch. Arquivos NVIDIA mais antigos podem iniciar, mas falhar quando tentam executar operações de GPU.
Windows e uma GPU AMD ou Intel	Escolha o arquivo AMD/Intel correspondente. O suporte DirectML depende do lançamento e da operação. Teste a conversão do arquivo primeiro.
Ubuntu ou uma configuração personalizada do Windows	Instale o branch fonte atual em um ambiente Python separado.

Arquivo do Windows

Abra o pacote principal do Windows e downloads de ativos e escolha o arquivo correspondente à sua GPU. Para a família de pacotes atual, procure a variante 20260718 NVIDIA, NVIDIA série 50 ou AMD/Intel. Se você já possui uma versão mais antiga que funciona, deixe-a em seu próprio diretório.
Extraia todo o arquivo para uma pasta local gravável, como C:\RVC\Mainline. Deixe espaço para download e arquivos extraídos. No File Explorer, abra a pasta resultante e procure o inicializador, assets, e o tempo de execução do Python. Se você vir mais um diretório anexo, abra-o.
Execute go-webui.bat se presente. Arquivos mais antigos podem chamá-lo de go-web.bat. Mantenha a janela de comando aberta e aguarde o endereço local. Se o navegador não iniciar, abra o endereço mostrado no terminal. Um padrão comum é http://127.0.0.1:7865.
Confirme se a página abre e se o terminal continua funcionando. Mantenha o arquivo intacto até que a primeira conversão seja bem-sucedida.

Branch fonte atual

Baixe e extraia o ZIP fonte principal. Abra um terminal no diretório que contém webui.py e os arquivos de requisitos. A configuração de origem abaixo se aplica ao branch Python 3.12. Execute cada trecho desse diretório usando um interpretador Python 3.12 de 64 bits.

Windows PowerShell

py -3.12 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

Se o PowerShell bloquear o script de ativação, abra o Prompt de Comando no mesmo diretório e execute .venv\Scripts\activate.bat. No Windows, coloque ffmpeg.exe e ffprobe.exe ao lado de webui.py.

Ubuntu 24.04

sudo apt update
sudo apt install python3.12-venv python3.12-dev ffmpeg unzip libsndfile1 libportaudio2
python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

Escolha um conjunto de dependências. Os nomes dos arquivos contêm requirments conforme escrito no repositório. Execute o bloco correspondente de cima para baixo.

CPU, AMD ou Intel

python -m pip install -r requirments_cpu_py312.txt

NVIDIA RTX série 50

python -m pip install torch==2.7.1+cu128 torchaudio==2.7.1+cu128 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 --extra-index-url https://pypi.org/simple
python -m pip install -r requirments_cu128_py312.txt

Placas NVIDIA mais antigas suportadas

python -m pip install torch==2.7.1+cu118 torchaudio==2.7.1+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 --extra-index-url https://pypi.org/simple
python -m pip install -r requirments_cu118_py312.txt

Verifique qual interpretador e build Torch o terminal está usando:

python -c "import sys, torch; print(sys.executable); print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

Espere que o caminho do interpretador contenha .venv. A disponibilidade do CUDA deve ser True para trabalhar a inferência NVIDIA CUDA. As instalações de CPU e DirectML podem mostrar False nesta verificação CUDA.

Instale o recurso compartilhado e os modelos de pitch antes da primeira conversão:

python -m pip install huggingface_hub
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI --include "hubert_base/*" --local-dir assets
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI rmvpe.pt --local-dir assets/rmvpe

Os checkpoints HuBERT genéricos são desaconselhados como codificador predefinido para conversão de voz. Foram treinados para representar a fala e podem preservar informação sobre o timbre da voz original no áudio convertido. Usa o codificador esperado pelo modelo RVC, como o ContentVec se o modelo tiver sido treinado com ele.

As configurações do Windows DirectML que usam o modelo de pitch ONNX também precisam de hf download lj1995/VoiceConversionWebUI rmvpe.onnx --local-dir assets/rmvpe. O guia de treinamento lista os recursos de treinamento adicionais.

Execute python webui.py no mesmo diretório. O codificador de recursos deve ser uma pasta chamada assets/hubert_base contendo a configuração, a configuração de pré-processamento e o arquivo de peso. Se você instalou um arquivo herdado, mantenha os arquivos agrupados e as convenções de nomenclatura juntos.

Se a WebUI não abrir

O que você vê	O que verificar primeiro
Nenhuma aba do navegador	Leia as últimas linhas no terminal e copie o URL local real. Se a porta padrão estiver ocupada, uma compilação poderá escolher outra.
O iniciador abre e fecha imediatamente	Execute-o a partir de um prompt de comando existente dentro da pasta extraída para que você possa ler o primeiro erro. Verifique se a extração foi concluída antes de alterar as dependências.
`ModuleNotFoundError` em uma instalação de origem	Confirme se você iniciou a partir do ambiente virtual usado para instalação. Conclua a instalação dos requisitos correspondentes.
CUDA não está disponível em uma configuração NVIDIA	Verifique o modelo da GPU, o driver e a roda da tocha juntos. Um sistema da série RTX 50 precisa da construção correspondente.
HuBERT, RMVPE ou FFmpeg ausentes	Verifique as pastas de ativos e os caminhos executáveis acima. Tente novamente com um WAV local simples após corrigir o arquivo ausente.

Quando a interface abrir, continue com sua primeira conversão de arquivo.