anubisred253
LoRA WebUI 提供了推理 seed 输入框，但当前代码只在 lora_ft_webui.py 中执行了 torch.manual_seed(seed) 和 np.random.seed(seed)，随后调用 current_model.generate() 时没有把 seed 参数传进去。 底层 VoxCPM.generate() / _generate() 本身支持 seed 参数。如果 LoRA WebUI 不显式传入 seed，底层会按 seed=None 处理，并自行生成新的随机 seed。因此用户在 LoRA WebUI 里固定 seed 后，推理结果可能仍然无法可靠复现。 这个问题会影响 LoRA checkpoint 的 A/B 测试。比如用户想固定参考音频、参考文本、目标文本、CFG、steps 和 seed，只切换不同 LoRA checkpoint 来比较效果时，结果可能并不是严格可比的。 环境： - 系统：Windows - 模型：本地 VoxCPM2 - 启动入口：lora_ft_webui.py - 仓库 commit：f5a1c6a6b901bc732e20f0d59a369f6829ad717a 相关代码： 在 lora_ft_webui.py 中，seed 被读取并设置： if seed != -1: torch.manual_seed(seed) np.random.seed(seed) 但后面调用 current_model.generate() 时没有传入 seed 参数。 期望行为： LoRA WebUI 中设置的 seed 应该传入 current_model.generate()，这样用户才能在固定 seed 的情况下稳定复现结果，并可靠比较不同 LoRA checkpoint 的差异。 建议修复： 在 lora_ft_webui.py 中调用 current_model.generate() 时增加 seed 参数，例如： generation_seed = None if seed in (None, "", -1) else int(seed) 然后在 current_model.generate(...) 中加入： seed=generation_seed 另外也可以考虑像主 WebUI 一样显示 last_successful_seed，方便用户记录实际成功生成时使用的 seed。