Qwen3-TTS

Qwen3-TTS 是近期很值得關注的開源語音模型。對 Windows 使用者來說，最常見的門檻不是模型本身，而是 Python、Git、Miniconda、CUDA 或 ComfyUI 節點安裝。這篇先把影片流程整理成文字筆記。 影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=JDtGGAtNT34 安裝前準備 Miniconda：建立乾淨 Python 環境。 Git：下載專案與節點。 ComfyUI：作為視覺化工作流入口。 確認顯卡與驅動是否支援。 操作重點 先確認 ComfyUI 能正常啟動。 再安裝 Qwen3-TTS 相關節點或模型。 測試短文字，確認聲音輸出正常。 最後再嘗試聲音克隆或長文字生成。 相關資源 Miniconda：https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install#powershell Git：https://git-scm.com/ 小結 這篇先把影片內容整理成可搜尋、可回來查的文字筆記。後續如果我有補充更多實測資料、指令或範例，也會再把文章更新得更完整。

如果你想研究開源 TTS，Qwen3-TTS 是很值得測試的一個方向。它不只可以做文字轉語音，也讓聲音克隆、語氣控制與工作流整合有更多可能。這篇把影片中的資源與流程整理成文字。 影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=0iS_QuERNI8 先從 Demo 認識模型 Hugging Face Space：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-TTS 官方介紹：https://qwen.ai/blog?id=qwen3tts-0115 為什麼搭配 ComfyUI 用節點式方式組合輸入、模型與輸出。 方便把語音生成放進更大的影音工作流。 適合反覆測試不同文字、音色與參數。 聲音克隆注意事項 請使用自己有權利使用的聲音素材。 公開發布前確認模型與工具授權。 先用短句測試，再處理長稿。 小結 這篇先把影片內容整理成可搜尋、可回來查的文字筆記。後續如果我有補充更多實測資料、指令或範例，也會再把文章更新得更完整。