UVR5 模型怎么选？场景化推荐组合一览
UVR5 内置模型数十个，新手最容易在选择模型这一步卡住。本文直接按使用场景给结论，并解释背后的选择逻辑，让你不用逐个试错。
先记住一个默认答案
如果懒得看场景分析：下载 UVR-MDX-NET Main 与 UVR-DeEcho-DeReverb 两个模型。前者负责分离，后者负责人声的二次去混响。这个组合覆盖了 90% 的日常需求，之后再按场景进阶。
场景推荐表
| 使用场景 | 推荐模型 | 关键设置 |
|---|---|---|
| K 歌伴奏 | UVR-MDX-NET Inst Main（进阶加 Inst 3 集成） | 默认参数，输出 Instrumental Only |
| 翻唱人声干声 | UVR-MDX-NET Main，二段接 UVR-DeEcho-DeReverb | 输出 Vocal Only，无损格式 |
| 扒带分轨 | Demucs htdemucs_ft（进阶用 htdemucs_6s） | 勾选鼓、贝斯等分轨，Shifts 2 |
| 直播切片降噪 | UVR-DeNoise（VR 引擎） | 保守 Aggression，避免音损 |
| 老录音修复 | UVR-DeEcho-DeReverb + UVR-DeNoise 串联 | 先去混响再降噪，逐段试听 |
| 质量优先交付 | MDX-Net 双变体 + Demucs 跨引擎集成 | 集成模式 Max Spec，接受高耗时 |
集成模式的搭配逻辑
组集成组合时遵循两条原则：第一，同向叠加——人声向与伴奏向模型不要混在一组里，输出目标要一致；第二，差异互补——选择特点不同的模型（例如一个 Main 一个 Kim），相同倾向的模型集成收益很小。组合保存为 Ensemble 配置后可一键复用，配置方法见集成模式详解。
按硬件调整预期
显卡方面，有 NVIDIA 独显时上述组合的耗时都可接受；CPU 用户建议控制在单模型或双模型集成以内，并把大任务放进批量队列挂机。模型体积也是考虑因素：VR 引擎最小，MDX-Net 居中，Demucs 最大，磁盘紧张时优先下载真正用得上的模型。
下载策略与磁盘管理
不必一次下载全部模型。推荐按本页场景表逐个补齐：先装默认答案里的两颗，跑通流程后再根据自己最常用的场景增加一至两颗。模型文件长期不用可以直接删除，需要时在软件内重新下载，已有配置不受影响。社区对模型的实测口碑更新很快，遇到新模型发布时，先下载用同一首歌对比现有模型再决定是否常驻。
进阶方向
跑顺推荐组合后，可以阅读 MDX-Net、VR Architecture、Demucs 三个引擎的详解页，理解每个模型的设计目标；再配合参数详解教程微调 segment size 与 overlap，逐步形成适合自己音源类型的处理链。