TTcut v1.0.2
本版本集中修复本地组件导入、RTX 5060 CUDA 兼容性和视频导出时长校验问题。
更新内容
- 支持 CUDA 运行时分片跨多次导入。已导入的分片会保存在本地缓存，补齐剩余分片后自动组装、校验并安装。
- 新增 CUDA 13.2 分析运行时，PyTorch 版本为
2.12.1+cu132，编译架构包含sm_120，用于兼容 RTX 5060 等新架构显卡。 - 自动模式按
cu132 -> cu126 -> CPU顺序选择分析运行时；CUDA 自检失败时自动回退 CPU。 - 显式 CUDA 模式在所有 CUDA 运行时不可用时返回明确的
DEVICE_UNAVAILABLE错误。 - CUDA 自检增加 GPU 名称、计算能力、编译架构列表以及真实张量和卷积运算检查。
- 导出成片整体时长容差调整为
2秒，误差为2.00秒时仍视为通过。 - 修复组件导入 E2E 测试默认使用受保护系统目录的问题，改用项目内隔离目录。
组件下载提示
下载分析组件时，如果网络访问较慢，可以尝试打开虚拟网卡或 TUN 模式加快下载速度。
安装与升级
下载 TTcut-1.0.2-x64-Setup.exe 后安装。安装前请核对 GitHub Release 中的 SHA-256 校验值。
当前版本仍不上传视频或分析数据；组件下载仅使用 catalog 中固定的 HTTPS 地址和 SHA-256 校验。