text: Title: [Help]: 为何扩散模型生成的效果要远好於 sovits 的模型?
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  - [X] 我已仔细阅读[README.md](https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc/blob/4.0/README_zh_CN.md)和[wiki中的Quick solution](https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc/wiki/Quick-solution)。
  - [X] 我已通过各种搜索引擎排查问题，我要提出的问题并不常见。
  - [X] 我未在使用由第三方用户提供的一键包/环境包。
  
  ### 系统平台版本号
  
  win 10
  
  ### GPU 型号
  
  3060 12g
  
  ### Python版本
  
  3.10.6
  
  ### PyTorch版本
  
  2.0.1+cu118
  
  ### sovits分支
  
  4.0(默认)
  
  ### 数据集来源（用于判断数据集质量）
  
  自行录制，一半是歌声
  
  ### 出现问题的环节或执行的命令
  
  训练 so-vits-svc 4.0 模型
  
  ### 问题描述
  
  我是新手，使用 so-vits-svc 4.0 推理 webUI，为何 diffusion 模型生成的效果要远好於 sovits 的模型?
  
  一般使用30至45分钟的资料，使用预设 config，没有修改批次大小， sovits 模型训练约20万步，推理出来的歌声总是沙哑，或突然出现电流声音.
  
  但是 diffusion 模型只训练了3万步，推理出来的歌声已很不错，虽还不够完美，但比 sovits 模型要好很多。
  
  混合 sovits 模型和 diffusion 模型後，感觉比只用 diffusion 要差一些，但比只用sovits 模型要好。
  
  为什麽会有这情况，是否训练不够多？
  
  ### 日志
  
  ```python
  N/A
  ```
  
  
  ### 截图`so-vits-svc`、`logs/44k`文件夹并粘贴到此处
  
  ![image](https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc/assets/140532855/abf1fd68-1841-4e5c-ba47-665e2af7b1b1)
  
  
  ### 补充说明
  
  _No response_