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实时交互流式数字人，实现音视频同步对话。基本可以达到商用效果
wav2lip效果 | ernerf效果 | musetalk效果
- 2024.12.8 完善多并发，显存不随并发数增加
- 2024.12.21 添加wav2lip、musetalk模型预热，解决第一次推理卡顿问题。感谢@heimaojinzhangyz
- 2024.12.28 添加数字人模型Ultralight-Digital-Human。 感谢@lijihua2017
- 2025.2.7 添加fish-speech tts
- 2025.2.21 添加wav2lip256开源模型 感谢@不蠢不蠢
- 2025.3.2 添加腾讯语音合成服务
- 2025.3.16 支持mac gpu推理，感谢@GcsSloop
- 2025.5.1 精简运行参数，ernerf模型移至git分支ernerf-rtmp
- 支持多种数字人模型: ernerf、musetalk、wav2lip、Ultralight-Digital-Human
- 支持声音克隆
- 支持数字人说话被打断
- 支持全身视频拼接
- 支持rtmp和webrtc
- 支持视频编排：不说话时播放自定义视频
- 支持多并发
Tested on Ubuntu 20.04, Python3.10, Pytorch 1.12 and CUDA 11.3
conda create -n nerfstream python=3.10
conda activate nerfstream
#如果cuda版本不为11.3(运行nvidia-smi确认版本)，根据<https://pytorch.org/get-started/previous-versions/>安装对应版本的pytorch
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
pip install -r requirements.txt
#如果需要训练ernerf模型，安装下面的库
# pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git"
# pip install tensorflow-gpu==2.8.0
# pip install --upgrade "protobuf<=3.20.1"安装常见问题FAQ
linux cuda环境搭建可以参考这篇文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/674972886
视频连不上解决方法 https://mp.weixin.qq.com/s/MVUkxxhV2cgMMHalphr2cg
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下载模型
夸克云盘https://pan.quark.cn/s/83a750323ef0
GoogleDriver https://drive.google.com/drive/folders/1FOC_MD6wdogyyX_7V1d4NDIO7P9NlSAJ?usp=sharing
将wav2lip256.pth拷到本项目的models下, 重命名为wav2lip.pth;
将wav2lip256_avatar1.tar.gz解压后整个文件夹拷到本项目的data/avatars下 -
运行
python app.py --transport webrtc --model wav2lip --avatar_id wav2lip256_avatar1
用浏览器打开http://serverip:8010/webrtcapi.html , 先点‘start',播放数字人视频；然后在文本框输入任意文字，提交。数字人播报该段文字
服务端需要开放端口 tcp:8010; udp:1-65536
如果需要商用高清wav2lip模型，链接 -
快速体验
https://www.compshare.cn/images-detail?ImageID=compshareImage-18tpjhhxoq3j&referral_code=3XW3852OBmnD089hMMrtuU&ytag=GPU_GitHub_livetalking1.3 用该镜像创建实例即可运行成功
如果访问不了huggingface，在运行前
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
使用说明: https://livetalking-doc.readthedocs.io/
不需要前面的安装，直接运行。
docker run --gpus all -it --network=host --rm registry.cn-beijing.aliyuncs.com/codewithgpu2/lipku-metahuman-stream:2K9qaMBu8v
代码在/root/metahuman-stream，先git pull拉一下最新代码，然后执行命令同第2、3步
提供如下镜像
- autodl镜像: https://www.codewithgpu.com/i/lipku/metahuman-stream/base
autodl教程 - ucloud镜像: https://www.compshare.cn/images-detail?ImageID=compshareImage-18tpjhhxoq3j&referral_code=3XW3852OBmnD089hMMrtuU&ytag=GPU_livetalking1.3
可以开放任意端口，不需要另外部署srs服务.
ucloud教程
- 性能主要跟cpu和gpu相关，每路视频压缩需要消耗cpu，cpu性能与视频分辨率正相关；每路口型推理跟gpu性能相关。
- 不说话时的并发数跟cpu相关，同时说话的并发数跟gpu相关。
- 后端日志inferfps表示显卡推理帧率，finalfps表示最终推流帧率。两者都要在25以上才能实时。如果inferfps在25以上，finalfps达不到25表示cpu性能不足。
- 实时推理性能
| 模型 | 显卡型号 | fps |
|---|---|---|
| wav2lip256 | 3060 | 60 |
| musetalk | 3080Ti | 45 |
| wav2lip256 | 3080Ti | 120 |
wav2lip256显卡3060以上即可，musetalk需要3080Ti以上。
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