Update app.py

app.py

@@ -1,28 +1,9 @@
 import os
 import sys
-import importlib.util
+import logging
 
 # ==========================================
-# 1. 核弹级隐身术：彻底隐藏 Flash Attention
-# ==========================================
-# 这一步必须在所有 import 之前！
-
-# 方法 A: 告诉 Python 这个库已经“加载失败”了
-sys.modules["flash_attn"] = None
-
-# 方法 B: 劫持 find_spec，让 transformers 以为这个包根本没安装
-# 这是修复 V12 报错的关键！
-original_find_spec = importlib.util.find_spec
-def patched_find_spec(name, package=None):
-    if name == "flash_attn":
-        return None # 告诉调用者：查无此人
-    return original_find_spec(name, package)
-importlib.util.find_spec = patched_find_spec
-
-print("💉 已启动隐身模式：Flash Attention 已从系统中隐藏。")
-
-# ==========================================
-# 2. 屏蔽 CUDA
+# 1. 基础环境净化 (屏蔽显卡)
 # ==========================================
 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""
 import torch
@@ -31,18 +12,36 @@ torch.cuda.device_count = lambda: 0
 def no_op(self, *args, **kwargs): return self
 torch.Tensor.cuda = no_op
 torch.nn.Module.cuda = no_op
+
 print("💉 CUDA 已屏蔽。")
 
 # ==========================================
-# 3. 导入核心逻辑
+# 2. 核心魔法：狸猫换太子 (Module Swapping)
 # ==========================================
 sys.path.append(os.getcwd())
 
+try:
+    # 1. 先手动导入普通的 CPU 版模型
+    import AR.models.t2s_model as cpu_model
+    print("✅ 成功加载 CPU 版模型架构")
+    
+    # 2. 关键一步：把 GPU 版模型的“坑位”占了！
+    # 当后续代码想导入 t2s_model_flash_attn 时，系统会直接给它这个 CPU 版
+    sys.modules["AR.models.t2s_model_flash_attn"] = cpu_model
+    print("💉 已将 FlashAttn 模型偷换为 CPU 模型")
+    
+except ImportError as e:
+    print(f"⚠️ 预加载模型失败 (可能是路径不对): {e}")
+    # 不退出，赌一把后面的逻辑
+
+# ==========================================
+# 3. 导入业务逻辑
+# ==========================================
 try:
     import inference_webui as core
     print("✅ 成功导入 inference_webui")
     
-    # 强制关闭半精度 (双重保险)
+    # 强制修改全局配置 (如果存在)
     if hasattr(core, "is_half"): core.is_half = False
     if hasattr(core, "device"): core.device = "cpu"
         
@@ -75,14 +74,14 @@ sovits_path = find_real_model("s2Gv2ProPlus.pth") or find_real_model("s2G")
 # ==========================================
 try:
     if gpt_path and sovits_path:
-        # 三重保险：修改 core 里的全局变量
+        # 再次强制关闭半精度
         core.is_half = False
         
         if hasattr(core, "change_gpt_weights"):
             core.change_gpt_weights(gpt_path=gpt_path)
         if hasattr(core, "change_sovits_weights"):
             core.change_sovits_weights(sovits_path=sovits_path)
-        print(f"🎉 模型加载成功！")
+        print(f"🎉 模型加载成功！(Using CPU Path)")
     else:
         print("❌ 未找到模型文件")
 except Exception as e:
@@ -109,6 +108,7 @@ def run_predict(text):
         inference_func = getattr(core, "get_tts_model", getattr(core, "get_tts_wav", None))
         if not inference_func: return None, "❌ 找不到推理函数"
 
+        # 核心调用
         generator = inference_func(
             ref_wav_path=REF_AUDIO,
             prompt_text=REF_TEXT,
@@ -136,10 +136,10 @@ def run_predict(text):
 # 7. 界面
 # ==========================================
 with gr.Blocks() as app:
-    gr.Markdown(f"### GPT-SoVITS V2 (CPU Stealth Mode)")
+    gr.Markdown(f"### GPT-SoVITS V2 (Module Swapped)")
     
     with gr.Row():
-        inp = gr.Textbox(label="文本", value="这次一定行！")
+        inp = gr.Textbox(label="文本", value="这下舒服了，终于跑通了。")
         btn = gr.Button("生成")
     
     with gr.Row():