MultiTalk项目中CVE-2025-32434问题的解决方案探讨
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mult/MultiTalk 在MultiTalk语音合成项目的使用过程中，开发者可能会遇到一个与PyTorch模型加载相关的技术问题。这个问题源于PyTorch框架中torch.load函数存在的一个需要关注的技术情况（CVE-2025-32434），该情况即使在设置了weights_only=True参数的情况下仍然可能带来技术挑战。
问题现象
当用户尝试运行MultiTalk项目中的generate_multitalk.py脚本时，系统会抛出ValueError异常，提示由于torch.load函数存在需要关注的技术情况，要求用户必须将PyTorch升级到至少v2.6版本才能继续使用该功能。提示信息明确指出这个版本限制不适用于使用safetensors格式加载文件的情况。
问题根源
这个问题的本质在于PyTorch模型加载机制的技术特性。传统上，PyTorch使用.pt或.pth文件格式保存模型权重，这些文件可能包含可执行代码，存在潜在的技术挑战。虽然weights_only=True参数本应限制只加载权重数据，但情况表明这种保护机制存在不足。
解决方案
针对这个问题，社区提供了两种有效的解决方案：
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模型权重格式转换方案：将Hugging Face模型权重从传统的.pt格式转换为更安全的.safetensors格式。safetensors是一种专门设计的安全张量存储格式，它只包含纯粹的数值数据，不执行任何代码，从根本上消除了代码注入的风险。
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直接下载安全格式模型：对于项目中使用的特定模型（如中文wav2vec2基础模型），可以直接下载已经转换为safetensors格式的模型文件。具体操作是将下载的model.safetensors文件放置在项目目录下的weights/chinese-wav2vec2-base文件夹中。
技术建议
从工程实践角度，我们建议：
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优先使用safetensors格式：这不仅解决了当前的技术问题，也是模型部署的最佳实践。safetensors格式具有更好的安全性和跨平台兼容性。
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建立模型管理规范：在团队开发中，应该建立统一的模型格式标准和技术检查流程，避免类似问题的发生。
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关注框架更新：及时跟进PyTorch等深度学习框架的技术公告和版本更新，确保开发环境的安全性。
这个案例也提醒我们，在AI项目开发中，不仅要关注模型效果和性能，还需要重视工程实现的技术性。模型文件作为代码的一部分，其技术处理同样至关重要。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
