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[English](./README-EN.md) | 中文版
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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
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[wav2lip效果](https://www.bilibili.com/video/BV1scwBeyELA/) | [ernerf效果](https://www.bilibili.com/video/BV1G1421z73r/) | [musetalk效果](https://www.bilibili.com/video/BV1gm421N7vQ/)
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## 为避免与3d数字人混淆，原项目metahuman-stream改名为livetalking，原有链接地址继续可用
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## News
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- 2024.12.8 完善多并发，显存不随并发数增加
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- 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](https://github.com/heimaojinzhangyz)
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- 2024.12.28 添加数字人模型Ultralight-Digital-Human。 感谢[@lijihua2017](https://github.com/lijihua2017)
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- 2025.2.7 添加fish-speech tts
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- 2025.2.21 添加wav2lip256开源模型 感谢@不蠢不蠢
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- 2025.3.2 添加腾讯语音合成服务
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- 2025.3.16 支持mac gpu推理，感谢[@GcsSloop](https://github.com/GcsSloop)
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- 2025.5.1 精简运行参数，ernerf模型移至git分支ernerf-rtmp
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- 2025.6.7 添加虚拟摄像头输出
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## Features
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1. 支持多种数字人模型: ernerf、musetalk、wav2lip、Ultralight-Digital-Human
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2. 支持声音克隆
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3. 支持数字人说话被打断
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4. 支持全身视频拼接
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5. 支持webrtc、虚拟摄像头输出
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6. 支持动作编排：不说话时播放自定义视频
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7. 支持多并发
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## 1. Installation
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Tested on Ubuntu 24.04, Python3.10, Pytorch 2.5.0 and CUDA 12.4
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### 1.1 Install dependency
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```bash
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conda create -n nerfstream python=3.10
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conda activate nerfstream
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#如果cuda版本不为12.4(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
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conda install pytorch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
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pip install -r requirements.txt
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#如果需要训练ernerf模型，安装下面的库
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# pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git"
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# pip install tensorflow-gpu==2.8.0
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# pip install --upgrade "protobuf<=3.20.1"
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```
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安装常见问题[FAQ](https://livetalking-doc.readthedocs.io/zh-cn/latest/faq.html)
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linux cuda环境搭建可以参考这篇文章 <https://zhuanlan.zhihu.com/p/674972886>
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视频连不上解决方法 <https://mp.weixin.qq.com/s/MVUkxxhV2cgMMHalphr2cg>
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## 2. Quick Start
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- 下载模型
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夸克云盘<https://pan.quark.cn/s/83a750323ef0>
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GoogleDriver <https://drive.google.com/drive/folders/1FOC_MD6wdogyyX_7V1d4NDIO7P9NlSAJ?usp=sharing>
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将wav2lip256.pth拷到本项目的models下, 重命名为wav2lip.pth;
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将wav2lip256_avatar1.tar.gz解压后整个文件夹拷到本项目的data/avatars下
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- 运行
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python app.py --transport webrtc --model wav2lip --avatar_id wav2lip256_avatar1
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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
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<font color=red>服务端需要开放端口 tcp:8010; udp:1-65536 </font>
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如果需要商用高清wav2lip模型，[链接](https://livetalking-doc.readthedocs.io/zh-cn/latest/service.html#wav2lip)
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- 快速体验
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<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
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如果访问不了huggingface，在运行前
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```
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export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
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```
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## 3. More Usage
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使用说明: <https://livetalking-doc.readthedocs.io/>
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## 4. Docker Run
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不需要前面的安装，直接运行。
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```
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docker run --gpus all -it --network=host --rm registry.cn-beijing.aliyuncs.com/codewithgpu2/lipku-metahuman-stream:2K9qaMBu8v
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```
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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
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提供如下镜像
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- autodl镜像: <https://www.codewithgpu.com/i/lipku/metahuman-stream/base>
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[autodl教程](https://livetalking-doc.readthedocs.io/en/latest/autodl/README.html)
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- ucloud镜像: <https://www.compshare.cn/images-detail?ImageID=compshareImage-18tpjhhxoq3j&referral_code=3XW3852OBmnD089hMMrtuU&ytag=GPU_livetalking1.3>
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可以开放任意端口，不需要另外部署srs服务.
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[ucloud教程](https://livetalking-doc.readthedocs.io/en/latest/ucloud/ucloud.html)
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## 5. 性能
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- 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。
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- 不说话时的并发数跟cpu相关，同时说话的并发数跟gpu相关。
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- 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。
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- 实时推理性能
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模型 |显卡型号 |fps
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:---- |:--- |:---
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wav2lip256 | 3060 | 60
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musetalk | 3080Ti | 45
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wav2lip256 | 3080Ti | 120
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wav2lip256显卡3060以上即可，musetalk需要3080Ti以上。
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## 6. 声明
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基于本项目开发并发布在B站、视频号、抖音等网站上的视频需带上LiveTalking水印和标识，如需去除请联系作者备案授权。
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如果本项目对你有帮助，帮忙点个star。也欢迎感兴趣的朋友一起来完善该项目.
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* 知识星球: https://t.zsxq.com/7NMyO 沉淀高质量常见问题、最佳实践经验、问题解答
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* 微信公众号：数字人技术
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