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github.com/duixcom/Duix-Avatar @v1.0.6

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README

Duix.Avatar 【Switch to English】

【项目介绍】

Duix.Avatar数字人是由硅基智能发布的免费开源项目,支持本地部署/API调用。

仅需提交一段10秒左右的视频,即可快速完成数字人形象和声音克隆,输入文案或上传音频即可驱动数字人口型,自动生成口播播报视频。

【官方网站】

登录网站体验更多数字人能力: https://duix.com/

技术交流 & 商务合作联系邮箱: james@duix.com

【NVIDIA 50系列显卡版本通知】

  1. 基于5090显卡测试通过
  2. 安装方法见Nvidia 50系列显卡服务端部署方案

【新增Ubuntu版本通知】

Ubuntu版本正式发布

  1. 目前已完成 Ubuntu 22.04 Desktop 版本(内核 6.8.0-52-generic)的适配验证工作。其他 Linux 版本暂未进行兼容性测试。
  2. 补充客户端程序界面国际化(英文)。
  3. 修复一些已知问题
  4. 304

  5. 292

  6. Ubuntu22.04 安装文档

【致开发者伙伴】

亲爱的Duix.Avatar开源社区成员:

衷心感谢各位对Duix.Avatar数字人开源项目的热情关注与积极参与!我们注意到部分开发者在本地部署环节遇到挑战,为更好地满足不同场景需求,现同步告知两项并行服务方案:

项目 Duix.Avatar开源本地部署 数字人/克隆音API接口服务
使用方式 开源本地部署 极速克隆API服务
推荐 技术型用户 业务型用户
技术门槛 具备深度学习框架经验/追求深度定制化/希望参与社区共建的开发者 快速业务集成/专注上层应用开发/需企业级SLA保障的商用场景
硬件要求 需要购买GPU服务器 无需购买GPU服务器
定制化 可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展,完全掌控软件的功能和行为 无法直接修改源代码,只能通过API提供的接口进行功能扩展,灵活性不如开源项目
技术支持 社区支持 动态扩容支持 + 专业技术响应团队
维护成本 维护成本高 维护简单
口形效果 效果可用 效果惊艳且更高清
商用授权 支持全球免费商用(用户量超过10万或年营收达1000万美元以上的企业需签署商业许可协议) 可商用
迭代速度 更新慢,Bug修复依赖社区 最新模型/算法优先适用,问题修复快

我们始终秉持开源初心,API服务的推出旨在为不同需求的开发者提供更完整的解决方案矩阵。无论您选择哪种方式,都可随时通过 duix.com 获取技术支持文档。期待与各位共同推动数字人技术的普惠发展!

【Duix.Avatar数字人技术交流】

扫码加入技术交流群

【上线Coze平台】

Duix.Avatar 数字人克隆智能体和插件已成功上线至Coze 平台 ,无需复杂部署,即使是小白用户也能轻松上手直接使用。

戳这里直达Coze商店体验👉硅基智能数字人克隆智能体 | 硅基智能数字人克隆插件

扫码观看操作视频

【开源共创·荣耀共享】

自从我们开源了Duix.Avatar,全球极客已在代码宇宙中点亮数字分身矩阵,每个commit都在重构未来!但独乐乐不如众乐乐——现在诚邀各路大神加入「开源共创计划」,让AI创意赋能每个人,一起推动中国AI舰队驶向星辰大海!

  1. 共创内容方向

    分享Duix.Avatar部署教程、优化指南、实战案例等高质量视频或文章(B站、抖音、小红书、公众号、知乎等)

  2. 开源共创特供奖励池(真金白银奉上!)

    (1)基础奖励

    内容获得 20-100 点赞,获评【Duix.Avatar 大师奖】及 20 元现金大师🧧

    内容获得 100+ 点赞,获评【Duix.Avatar 之神奖】及 50 元现金大神🧧

    (2)特殊成就:

    月度MVP将解锁开源名人堂数字勋章(永久上链)
    
  3. 参与方式

    你的创意发送至至客服小姐姐,加好友备注“姓名+999”

共创优秀作品展

Duix.Avatar数字人一键启动,8G显存可用,模型体积10G,不需要100G硬盘空间,不需要d盘,基于Docker单镜像,硅基开源

Ai数字人16-本地部署!最火爆开源数字人Duix.Avatar零基础手把手教学搭建教程,20%生成卡住解决方法,全套简化流程配套文件分享-T8 comfyui教程

Duix.Avatar开源见证历史了!赛博打工人革命啊!

数字人项目Duix.Avatar本地部署教程

真香!从付费到开源,AI数字人将开启新时代

开源免费的数字人来了,不限次数,快速克隆

AI数字人免费啦!GitHub爆火项目电脑就能跑

最火爆免费AI数字人,Duix.Avatar V1.0.3,最新更新,一键整合包!口型效果超强,速度飞起,支持长视频、批量生成,8G显存可用!

【Duix.Avatar】一键包 windows直接运行 无需docker 硅基开源数字人

【部署流程】

Duix.Avatar是一款专为Windows系统设计的全离线视频合成工具,它能够精确克隆您的外貌和声音,让您的形象数字化。您可以通过文字和语音驱动虚拟形象,进行视频制作。无需联网,保护隐私的同时,也能享受到便捷和高效的数字体验。

  • 核心功能
  • 精确外貌与声音克隆:运用先进的 AI 算法,高精度捕捉真人外貌特征,包括五官形状、面部轮廓等,构建逼真虚拟模型。同时,能精准克隆声音,捕捉并还原人声的细微特征,支持多种声音参数设置,可创造与原声高度相似的克隆效果。
  • 文字和语音驱动虚拟形象:通过自然语言处理技术理解文本内容,将文字转换为自然流畅的语音,实现文字驱动虚拟形象。也可直接使用语音输入,让虚拟形象根据语音的节奏、语调等进行相应的动作和表情变化,使虚拟形象的表现更加自然、生动。
  • 高效视频合成:将数字人的视频画面与声音高度同步,实现自然流畅的口型匹配,智能优化音视频同步效果。
  • 多语言:脚本支持八种语言,英语、日语、韩语、中文、法语、德语、阿拉伯语和西班牙语。
  • 显著优势
  • 全离线操作:无需联网即可使用,有效保护用户隐私,让用户在安全、独立的环境中进行创作,避免数据在网络传输过程中可能存在的泄露风险。
  • 简单易用:操作界面简洁直观,即使是没有任何技术背景的小白也能轻松上手,快速掌握软件的使用方法,轻松开启数字人创作之旅。
  • 多模型支持:支持导入多个模型,并通过一键启动包进行管理,方便用户根据不同的创作需求和应用场景选择合适的模型。
  • 技术支持
  • 声音克隆技术:利用人工智能等先进技术,根据给定的声音样本生成与之相似或相同声音的技术,涵盖语音中的语境、语调、语速等。
  • 自动语音识别:一种能将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读输入,也就是转换为文本格式的技术,让计算机能够 “听懂” 人们说的话。
  • 计算机视觉技术:用于视频合成中的视觉处理,包括面部识别、口型分析等,确保虚拟形象的口型与声音和文字内容相匹配。

依赖

  1. Nodejs 18
  2. Docker Image
  3. docker pull guiji2025/fun-asr
  4. docker pull guiji2025/fish-speech-ziming
  5. docker pull guiji2025/duix.avatar

Windows 安装

前置条件

  1. 必须有 D 盘:主要用于后续数字人、作品等数据存储
    • 空闲空间要求:大于30G
  2. C 盘:用于存储服务镜像文件

    • 空闲空间要求:大于 100G
    • 如果不足 100G,可以在安装完成docker后,在下图的位置重新选一个剩余空间大于 100G 的磁盘文件夹。

    output

  3. 系统要求:

    • 目前支持 Windows 10 19042.1526 或更高版本
  4. 推荐配置:
    • CPU:第13代英特尔酷睿 i5-13400F
    • 内存:32G及以上(必要)
    • 显卡:rtx-4070
  5. 确保有英伟达显卡,并正确安装显卡驱动(必要)

    英伟达驱动下载地址 https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/

    nvidia

安装 Windows Docker

  1. 用wsl --list --verbose命令可以查看本机有没有安装过wsl,如下图就是已经安装过,无需再安装

image-20250310111137019

  • 安装wsl的命令:wsl --install
  • 由于网络原因,可能失败,多试几次
  • 安装过程中需要设置新的用户名和密码,设置并记住
  1. 用wsl --update更新wsl。

updatewsl

  1. 下载 Docker Windows 版,根据机器 CPU 架构选择不同的安装包。

  2. 出现这个界面表示安装成功。

61eb4c19-3e7a-4791-a266-de4209690cbd

  1. 运行 Docker

shortcut

  1. 首次运行接受协议和跳过登录

accept

576746d5-5215-4973-b1ca-c8d7409a6403

9a10b7b2-1eea-48c1-b7af-34129fe04446

安装服务端

采用Docker方式安装,docker-compose如下:

  1. docker-compose.yml文件在/deploy目录下。
  2. /deploy目录执行docker-compose up -d如果您想使用lite版本,请执行docker-compose -f docker-compose-lite.yml up -d
  3. 耐心等待一段时间(半小时左右,速度取决于网速),下载会消耗70G左右流量,注意连WIFI
  4. 看到Dokcer 中出现三个服务,表示成功了(lite版本只有一个服务Duix.Avatar-gen-video

e29d1922-7c58-46b4-b1e9-961f853f26d4

Nvidia 50系列显卡服务端部署方案

针对50系列显卡(经测试30,40系列cuda12.8用户也可以采用这个方案) 使用了torch官方的预览版本

cd /deploy
docker-compose -f docker-compose-5090.yml up -d

客户端

  1. 直接下载官方构建的安装包
  2. 双击Duix.Avatar-x.x.x-setup.exe即可安装

Ubuntu22.04 安装

推荐配置

  • CPU:第13代英特尔酷睿 i5-13400F
  • 内存:32G及以上(必要)
  • 显卡:rtx-4070(确保有英伟达显卡,并正确安装显卡驱动)
  • 硬盘:空闲空间大于 100G

安装 Docker

先用docker --version检查是否安装了docker,如果安装了,则跳过以下步骤

sudo apt update
sudo apt install docker.io
sudo apt install docker-compose

安装显卡驱动

  1. 参考官方文档安装显卡驱动https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/

    安装后执行nvidia-smi命令,如果显示显卡信息,则安装成功

  2. 安装 NVIDIA Container Toolkit

    NVIDIA Container Toolkit 是 Docker 使用 NVIDIA GPU 的必要工具。安装步骤如下: - 添加 NVIDIA 包仓库: bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list - 更新包列表并安装工具包: bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit - 配置 Docker 使用 NVIDIA 运行时: bash sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker - 重启 Docker 服务: bash sudo systemctl restart docker

安装服务端

cd /deploy
docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d

与windows上拉镜像一样,如果下载太慢,需要指定国内镜像源方法是在/etc/docker/daemon.json文件中添加:

json { "registry-mirrors": [ "https://hub.fast360.xyz", "https://hub.littlediary.cn", "https://docker.kejilion.pro", "https://docker.1panelproxy.com" ] } 上面四个镜像源,随着时间推移,可能会有变化,请自行搜索最新的镜像源

客户端

  1. 直接下载官方构建的安装包的Linux版本
  2. 双击Duix.Avatar-x.x.x.AppImage即可启动,无需安装

提醒:在Ubuntu系统中,如果您使用root用户进入桌面,直接双击Duix.Avatar-x.x.x.AppImage可能运行不了,需要在命令行终端中执行./Duix.Avatar-x.x.x.AppImage --no-sandbox,加上--no-sandbox参数即可。

开放 API

我们开放了模特训练和视频合成的API,Docker 启动后会在本地暴露几个端口,通过http://127.0.0.1可以调用。

具体代码可以参考

  • src/main/service/model.js
  • src/main/service/video.js
  • src/main/service/voice.js

模特训练

  1. 将视频分离为静音视频 + 音频
  2. 音频放到D:\duix_avatar_data\voice\data

    D:\duix_avatar_data\voice\data是与guiji2025/fish-speech-ziming服务约定的,可以在docker-compose中修改

  3. 调用http://127.0.0.1:18180/v1/preprocess_and_tran接口

    参数示例:

    json { "format": ".wav", "reference_audio": "xxxxxx/xxxxx.wav", "lang": "zh" }

    返回示例:

    json { "asr_format_audio_url": "xxxx/x/xxx/xxx.wav", "reference_audio_text": "xxxxxxxxxxxx" }

    记录下返回结果后续音频合成需要用到

音频合成

接口:http://127.0.0.1:18180/v1/invoke

// 请求参数
{
  "speaker": "{uuid}", // 一个UUID保持唯一即可
  "text": "xxxxxxxxxx", // 需要合成的文本内容
  "format": "wav", // 固定传参
  "topP": 0.7, // 固定传参
  "max_new_tokens": 1024, // 固定传参
  "chunk_length": 100, // 固定传参
  "repetition_penalty": 1.2, // 固定传
  "temperature": 0.7, // 固定传参
  "need_asr": false, // 固定传参
  "streaming": false, // 固定传参
  "is_fixed_seed": 0, // 固定传参
  "is_norm": 0, // 固定传参
  "reference_audio": "{voice.asr_format_audio_url}", // 上一步“模特训练”的返回值
  "reference_text": "{voice.reference_audio_text}" // 上一步“模特训练”的返回值
}

视频合成

  • 合成接口:http://127.0.0.1:8383/easy/submit

json // 请求参数 { "audio_url": "{audioPath}", // 音频路径 "video_url": "{videoPath}", // 视频路径 "code": "{uuid}", // 唯一key "chaofen": 0, // 固定值 "watermark_switch": 0, // 固定值 "pn": 1 // 固定值 }

  • 进度查询:http://127.0.0.1:8383/easy/query?code=${taskCode}

    get 请求,参数taskCode是上面合成接口入参中的code

常见问题

提问前自查步骤

  1. 三个服务是否都是Running状态

e29d1922-7c58-46b4-b1e9-961f853f26d4

  1. 确认机器上是有英伟达显卡且正确安装了驱动程序。

本项目所有算力都在本地,没有英伟达显卡或没有驱动程序,以上三个服务是启动不了的。

  1. 确保服务端和客户端都更新到了最新版本,项目刚开源,社区很活跃,更新也比较频繁,说不定你的问题已经在新版中解决了。

  2. 服务端:到/deploy目录下重新执行docker-compose up -d

  3. 客户端:pull代码后重新build

  4. GitHub Issuse持续更新,每天都在解决和关闭问题单,经常看看,也许你的问题已经解决了。

提问模板

  1. 问题描述

详细描述一下复现步骤,如有截图最好。

  1. 提供报错日志

  2. 客户端日志获取方式

    image-20250308205954494

  3. 服务端日志

    找到关键位置,或点开我们的三个Docker服务,如下图操作“复制”。

    image-20250308215812201

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技术交流 & 商务合作联系邮箱: james@duix.com

协议

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resources/ffmpeg/win-amd64/include/libavutil/bswap.h

Shape

Class 228
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  -- python -m otcore.mcp_server <graph>

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