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
- 支持多种数字人模型: ernerf、musetalk、wav2lip
- 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
Tested on Ubuntu 20.04, Python3.10, Pytorch 1.12 and CUDA 11.3
conda create -n nerfstream python=3.10
conda activate nerfstream
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
pip install -r requirements.txt
#如果只用musetalk或者wav2lip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
默认采用ernerf模型，webrtc推流到srs
export CANDIDATE='<服务器外网ip>'
docker run --rm --env CANDIDATE=$CANDIDATE \
-p 1935:1935 -p 8080:8080 -p 1985:1985 -p 8000:8000/udp \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ossrs/srs:5 \
objs/srs -c conf/rtc.conf
python app.py如果访问不了huggingface，在运行前
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
用浏览器打开http://serverip:8010/rtcpushapi.html, 在文本框输入任意文字，提交。数字人播报该段文字
备注：服务端需要开放端口 tcp:8000,8010,1985; udp:8000
分别选择数字人模型、传输方式、tts模型
支持3种模型：ernerf、musetalk、wav2lip，默认用ernerf
python app.py --model ernerf
支持如下参数配置
默认用的wav2vec，如果训练模型时用的hubert提取音频特征，用如下命令启动数字人
python app.py --asr_model facebook/hubert-large-ls960-ft
python app.py --bg_img bc.jpg
- 1.切割训练用的视频
ffmpeg -i fullbody.mp4 -vf crop="400:400:100:5" train.mp4
用train.mp4训练模型
- 2.提取全身图片
ffmpeg -i fullbody.mp4 -vf fps=25 -qmin 1 -q:v 1 -start_number 0 data/fullbody/img/%d.jpg
- 3.启动数字人
python app.py --fullbody --fullbody_img data/fullbody/img --fullbody_offset_x 100 --fullbody_offset_y 5 --fullbody_width 580 --fullbody_height 1080 --W 400 --H 400
- --fullbody_width、--fullbody_height 全身视频的宽、高
- --W、--H 训练视频的宽、高
- ernerf训练第三步torso如果训练的不好，在拼接处会有接缝。可以在上面的命令加上--torso_imgs data/xxx/torso_imgs，torso不用模型推理，直接用训练数据集里的torso图片。这种方式可能头颈处会有些人工痕迹。
暂不支持rtmp推送
- 安装依赖库
conda install ffmpeg
pip install --no-cache-dir -U openmim
mim install mmengine
mim install "mmcv>=2.0.1"
mim install "mmdet>=3.1.0"
mim install "mmpose>=1.1.0"- 下载模型
下载MuseTalk运行需要的模型，提供一个下载地址 https://caiyun.139.com/m/i?2eAjs2nXXnRgr 提取码:qdg2 解压后，将models下文件拷到本项目的models下
下载数字人模型，链接: https://caiyun.139.com/m/i?2eAjs8optksop 提取码:3mkt, 解压后将整个文件夹拷到本项目的data/avatars下 - 运行
python app.py --model musetalk --transport webrtc
用浏览器打开http://serverip:8010/webrtcapi.html
可以设置--batch_size 提高显卡利用率，设置--avatar_id 运行不同的数字人
git clone https://github.com/TMElyralab/MuseTalk.git
cd MuseTalk
修改configs/inference/realtime.yaml，将preparation改为True
python -m scripts.realtime_inference --inference_config configs/inference/realtime.yaml
运行后将results/avatars下文件拷到本项目的data/avatars下
方法二
执行
cd musetalk
python simple_musetalk.py --avatar_id 4 --file D:\\ok\\test.mp4
支持视频和图片生成 会自动生成到data的avatars目录下暂不支持rtmp推送
- 下载模型
下载wav2lip运行需要的模型，链接: https://pan.baidu.com/s/1yOsQ06-RIDTJd3HFCw4wtA 密码: ltua 将s3fd.pth拷到本项目wav2lip/face_detection/detection/sfd/s3fd.pth, 将wav2lip.pth拷到本项目的models下
数字人模型文件 wav2lip_avatar1.tar.gz, 解压后将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 wav2lip_avatar1
用浏览器打开http://serverip:8010/webrtcapi.html
可以设置--batch_size 提高显卡利用率，设置--avatar_id 运行不同的数字人
cd wav2lip
python genavatar.py --video_path xxx.mp4
运行后将results/avatars下文件拷到本项目的data/avatars下支持webrtc、rtcpush、rtmp，默认用rtcpush
此种模式不需要srs
python app.py --transport webrtc
服务端需要开放端口 tcp:8010; udp:50000~60000
用浏览器打开http://serverip:8010/webrtcapi.html
- 启动srs
export CANDIDATE='<服务器外网ip>'
docker run --rm --env CANDIDATE=$CANDIDATE \
-p 1935:1935 -p 8080:8080 -p 1985:1985 -p 8000:8000/udp \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ossrs/srs:5 \
objs/srs -c conf/rtc.conf
- 运行数字人
python app.py --transport rtcpush --push_url 'http://localhost:1985/rtc/v1/whip/?app=live&stream=livestream'用浏览器打开http://serverip:8010/rtcpushapi.html
-
安装rtmpstream库
参照 https://github.com/lipku/python_rtmpstream -
启动srs
docker run --rm -it -p 1935:1935 -p 1985:1985 -p 8080:8080 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ossrs/srs:5
- 运行数字人
python app.py --transport rtmp --push_url 'rtmp://localhost/live/livestream'用浏览器打开http://serverip:8010/echoapi.html
支持edgetts、gpt-sovits、xtts，默认用edgetts
服务部署参照gpt-sovits
运行
python app.py --tts gpt-sovits --TTS_SERVER http://127.0.0.1:9880 --REF_FILE data/ref.wav --REF_TEXT xxx
REF_TEXT为REF_FILE中语音内容，时长不宜过长
运行xtts服务，参照 https://github.com/coqui-ai/xtts-streaming-server
docker run --gpus=all -e COQUI_TOS_AGREED=1 --rm -p 9000:80 ghcr.io/coqui-ai/xtts-streaming-server:latest
然后运行，其中ref.wav为需要克隆的声音文件
python app.py --tts xtts --REF_FILE data/ref.wav --TTS_SERVER http://localhost:9000
- 1，生成素材
ffmpeg -i xxx.mp4 -s 576x768 -vf fps=25 -qmin 1 -q:v 1 -start_number 0 data/customvideo/image/%08d.png
ffmpeg -i xxx.mp4 -vn -acodec pcm_s16le -ac 1 -ar 16000 data/customvideo/audio.wav
其中-s与输出视频大小一致
- 2，编辑data/custom_config.json
指定imgpath和audiopath。
设置audiotype，说明：0表示推理视频，不用设置；1表示静音视频，如果不设置默认用推理视频代替; 2以上自定义配置 - 3，运行
python app.py --transport webrtc --customvideo_config data/custom_config.json
- 4，打开http://:8010/webrtcapi-custom.html
填写custom_config.json中配置的audiotype，点击切换视频
目前借鉴数字人对话系统LinlyTalker的方式，LLM模型支持Chatgpt,Qwen和GeminiPro。需要在app.py中填入自己的api_key。
用浏览器打开http://serverip:8010/rtcpushchat.html
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
另外提供autodl镜像：
https://www.codewithgpu.com/i/lipku/metahuman-stream/base
autodl教程
可以替换成自己训练的模型(https://github.com/Fictionarry/ER-NeRF)
.
├── data
│ ├── data_kf.json
│ ├── au.csv
│ ├── pretrained
│ └── └── ngp_kf.pth- 帧率
在Tesla T4显卡上测试整体fps为18左右，如果去掉音视频编码推流，帧率在20左右。用4090显卡可以达到40多帧/秒。
优化：新开一个线程运行音视频编码推流 - 延时
整体延时3s左右
（1）tts延时1.7s左右，目前用的edgetts，需要将每句话转完后一次性输入，可以优化tts改成流式输入
（2）wav2vec延时0.4s，需要缓存18帧音频做计算 （3）srs转发延时，设置srs服务器减少缓冲延时。具体配置可看 https://ossrs.net/lts/zh-cn/docs/v5/doc/low-latency
- 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
- TalkingGaussian
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