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Real time interactive streaming digital human, realize audio video synchronous dialogue. It can basically achieve commercial effects.
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

ernerf效果 musetalk效果 wav2lip效果

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

News

  • 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
  • 2025.1.26 添加wav2lip384模型 感谢@不蠢不蠢

Features

  1. 支持多种数字人模型: ernerf、musetalk、wav2lip、Ultralight-Digital-Human
  2. 支持声音克隆
  3. 支持数字人说话被打断
  4. 支持全身视频拼接
  5. 支持rtmp和webrtc
  6. 支持视频编排:不说话时播放自定义视频
  7. 支持多并发

1. Installation

Tested on Ubuntu 20.04, Python3.10, Pytorch 1.12 and CUDA 11.3

1.1 Install dependency

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
#如果不训练ernerf模型,不需要安装下面的库
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

2. Quick Start

服务端需要开放端口 tcp:8010; udp:1-65536

如果访问不了huggingface,在运行前

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

3. More Usage

使用说明: https://livetalking-doc.readthedocs.io/

4. Docker Run

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:vjo1Y6NJ3N

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

5. TODO

  • 添加chatgpt实现数字人对话
  • 声音克隆
  • 数字人静音时用一段视频代替
  • MuseTalk
  • Wav2Lip
  • Ultralight-Digital-Human

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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