Duix.Avatar10秒視頻克隆AI數字人【免費下載鏈接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar做口播視頻要么自己出鏡要么購買商業數字人服務。Duix.Avatar這款開源克隆工具AI 數字人工具包把整套流程搬到你自己的電腦上一段 10 秒的視頻就能克隆外貌與聲音輸入文案直接產出成品口播視頻全部計算在本地完成不依賴外網。 它是誰免費的數字人離線生成工具Duix.Avatar 由 Duix.com 團隊維護并開源客戶端當前版本為 1.0.6以倉庫package.json為準授權條款見倉庫內LICENSE文件全球免費商用用戶量超 10 萬或年營收超 1000 萬美元的企業需另行簽署商業許可協議。項目分兩部分Docker 服務端承載三個 AI 服務Electron 桌面客戶端負責上傳、編輯和預覽支持 Windows 10 與 Ubuntu 22.04。客戶端只做操作入口算力全部消耗在你自己的 GPU 上視頻素材不出本機。 部署前環境自檢GPU與磁盤空間要求既然算力全部在本地沒有 NVIDIA 顯卡意味著三個服務根本起不來。對照下表先核對硬件項目要求操作系統Windows 1019042.1526 或更高或 Ubuntu 22.04顯卡NVIDIA 顯卡并裝好驅動RTX 30/40 系通用配置50 系用專屬配置內存32G 及以上磁盤WindowsC 盤 100G 以上存鏡像D 盤 30G 以上存數據磁盤Ubuntu100G 以上空閑空間在終端執行nvidia-smi能看到顯卡型號、驅動版本和顯存信息即代表驅動正常命令報command not found就先裝驅動再談部署。注意內存必須 32G 起步16G 內存時語音識別服務無法啟動。Windows 上如果 C 盤空間不足可以在 Docker Desktop 的 Resources 設置里把 Disk image location 改到空間更大的磁盤再點 Apply and restart 生效。 Duix.Avatar 本地部署步驟從裝 Docker 到服務端跑通自檢通過后這一節完成全部部署預計耗時 40 分鐘左右。1. 安裝 Docker目的三個 AI 服務都以鏡像形式運行Docker 是底座。操作Windows 用戶在 PowerShell 輸入wsl --list --verbose查看 WSL 狀態未安裝先執行wsl --install再執行wsl --update更新然后從 Docker 官網安裝 Docker DesktopUbuntu 用戶先執行docker --version檢查沒裝則依次執行sudo apt update、sudo apt install docker.io、sudo apt install docker-compose。驗證Docker Desktop 左下角顯示 Engine running 即安裝成功Ubuntu 上docker --version能輸出版本號即可。2. 克隆倉庫拿到服務端配置目的服務端配置全部放在倉庫的deploy目錄客戶端安裝包則需要從倉庫 Releases 下載。操作執行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar進入deploy目錄。驗證能看到docker-compose.yml即成功。50 系顯卡改用docker-compose-5090.yml顯存緊張可試 lite 版它只啟動視頻合成一個服務。3. 拉鏡像并啟動服務端目的啟動語音識別ASR端口 10095、語音合成TTS端口 18180、視頻合成端口 8383三個容器。操作在deploy目錄執行docker-compose up -dUbuntu 執行docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d。驗證首次下載約 70G 流量、耗時約 30 分鐘建議連 WiFi。完成后 Docker 里出現 3 個 Running 狀態的容器即成功。服務剛啟動時請等幾分鐘再克隆形象語音識別服務加載模型需要時間。4. 安裝客戶端并克隆第一個數字人目的客戶端是調用三個服務的全部操作入口。操作從倉庫 Releases 下載對應系統安裝包Windows 雙擊Duix.Avatar-x.x.x-setup.exe安裝Ubuntu 直接運行 AppImageroot 用戶需加--no-sandbox參數啟動。驗證啟動后進入上文的主界面。點擊 Create Avatar上傳一段 10-20 秒的視頻這段視頻必須包含真人說話的聲音音頻就是聲音克隆的素材無聲視頻會直接報錯。幾分鐘后 My Avatars 里出現頭像卡片即克隆成功選中它輸入文案或上傳音頻點擊生成等待幾分鐘后成品出現在 My Works可直接導出。?? 數字人視頻生成原理文案到口播視頻的數據流第一條視頻跑通之后看看后臺到底發生了什么。跟著一段文字輸入走一遍語音階段客戶端把文案和該數字人的參考音頻提交到本地 18180 端口語音合成服務按克隆出的音色生成一段新的 WAV如果你直接上傳了音頻這一步自動跳過。畫面階段音頻文件和數字人的靜音視頻一起提交到 8383 端口的合成接口face2face 引擎根據音頻節奏逐幀驅動口型。收尾階段客戶端每 2 秒輪詢一次進度合成完成后成品視頻寫入本地 My Works 列表時長與文件路徑記入本地 SQLite 數據庫。在此之前還有一次訓練上傳數字人視頻時客戶端先用 ffmpeg 轉成 H.264、分離出音頻再發到 18180 端口的preprocess_and_tran接口做識別返回的參考音頻與參考文本就是保存在這個數字人名下的聲音指紋。整條鏈路都走 127.0.0.1素材全程不出你的電腦。 數字人進階玩法API 調用與批量生成把本地 API 接到你自己的程序場景想把數字人能力嵌進自建網站或工作流而不依賴桌面客戶端。怎么做Docker 啟動后本地暴露http://127.0.0.1:18180訓練與語音合成和http://127.0.0.1:8383/easy視頻合成、進度查詢幾組接口直接發 HTTP 請求即可參數結構可參考 src/main/service/ 下的 model、voice、video 三個源文件。產出你自己的程序通過幾行請求就能完成克隆訓練到口播視頻生成的完整鏈路。排隊批量生成口播視頻場景一次要產出多條不同文案的視頻。怎么做在客戶端連續提交多個任務未完成的任務按順序進入 waiting 隊列列表會顯示每個任務排第幾系統每完成一個自動拉起下一個。產出不需要盯守界面一次排入十幾個任務也能連續產出。切換界面與文案語言場景團隊成員習慣英文界面或要生成非中文的口播內容。怎么做點客戶端右上角 Setting 菜單里的 Language switch界面提供中、英兩種語言文案本身支持中、英、日、韓、法、德、阿拉伯語、西班牙語共 8 種。產出無需重啟任何服務切換后立即生效。? 數字人部署排錯高頻問題速查部署途中最容易卡住的環節集中在拉鏡像和建模特兩步以下四個問題在社區出現頻率最高。現象執行docker-compose up -d報錯Get https://registry-1.docker.io/v2/... Client.Timeout exceeded。原因Docker Hub 官方源連接不穩定。解法在 Docker Desktop 的 Docker Engine 設置里加入registry-mirrors國內鏡像源列表下圖所示配置方式應用并重啟引擎后重新拉取。現象新增模特時直接報錯任務失敗。原因上傳的視頻沒有聲音或者畫面里沒有人說話程序需要這段音頻做聲音克隆。解法重錄一段 10-20 秒、正臉清晰、持續說話的視頻再上傳。現象定制模特日志出現Connection refused。原因語音識別服務啟動后加載模型要幾分鐘過早提交請求會被拒絕16G 內存的機器則可能根本加載不動該服務。解法等三個服務全部 Running 并靜置幾分鐘再操作內存不足 32G 先升級硬件。現象三個容器反復重啟或起不來。原因本項目所有算力都在本地 GPU 上缺 NVIDIA 顯卡或缺驅動時無條件啟動失敗。解法用nvidia-smi復核驅動需要看報錯細節時點客戶端右上角 Setting 菜單選 Open Log 拿客戶端日志服務端日志則直接在 Docker 容器頁復制配合日志對照定位。下一步文檔、源碼與求助通道到這里你已經擁有一套跑在自己機器上的數字人流水線一段 10 秒視頻、約 40 分鐘部署、零授權費用后續生成不受次數限制。常用入口doc/常見問題.md自查步驟與報錯處理清單deploy/Windows、Ubuntu、5090、lite 四套服務端配置src/main/service/客戶端模型、語音、視頻三個服務的源碼也是 API 參數的權威參照想跟進新功能和社區計劃去倉庫的 roadmap 與 Discussions 查看。下次再遇到卡住的情況先按 doc/常見問題.md 里的自查步驟過一遍仍無法解決時把復現步驟和報錯日志貼到倉庫 Issues社區每天都在處理問題單。【免費下載鏈接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar創作聲明：本文部分內容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 Duix.Avatar：10秒視頻克隆AI數字人
Duix.Avatar10秒視頻克隆AI數字人【免費下載鏈接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar做口播視頻要么自己出鏡要么購買商業數字人服務。Duix.Avatar這款開源克隆工具AI 數字人工具包把整套流程搬到你自己的電腦上一段 10 秒的視頻就能克隆外貌與聲音輸入文案直接產出成品口播視頻全部計算在本地完成不依賴外網。 它是誰免費的數字人離線生成工具Duix.Avatar 由 Duix.com 團隊維護并開源客戶端當前版本為 1.0.6以倉庫package.json為準授權條款見倉庫內LICENSE文件全球免費商用用戶量超 10 萬或年營收超 1000 萬美元的企業需另行簽署商業許可協議。項目分兩部分Docker 服務端承載三個 AI 服務Electron 桌面客戶端負責上傳、編輯和預覽支持 Windows 10 與 Ubuntu 22.04。客戶端只做操作入口算力全部消耗在你自己的 GPU 上視頻素材不出本機。 部署前環境自檢GPU與磁盤空間要求既然算力全部在本地沒有 NVIDIA 顯卡意味著三個服務根本起不來。對照下表先核對硬件項目要求操作系統Windows 1019042.1526 或更高或 Ubuntu 22.04顯卡NVIDIA 顯卡并裝好驅動RTX 30/40 系通用配置50 系用專屬配置內存32G 及以上磁盤WindowsC 盤 100G 以上存鏡像D 盤 30G 以上存數據磁盤Ubuntu100G 以上空閑空間在終端執行nvidia-smi能看到顯卡型號、驅動版本和顯存信息即代表驅動正常命令報command not found就先裝驅動再談部署。注意內存必須 32G 起步16G 內存時語音識別服務無法啟動。Windows 上如果 C 盤空間不足可以在 Docker Desktop 的 Resources 設置里把 Disk image location 改到空間更大的磁盤再點 Apply and restart 生效。 Duix.Avatar 本地部署步驟從裝 Docker 到服務端跑通自檢通過后這一節完成全部部署預計耗時 40 分鐘左右。1. 安裝 Docker目的三個 AI 服務都以鏡像形式運行Docker 是底座。操作Windows 用戶在 PowerShell 輸入wsl --list --verbose查看 WSL 狀態未安裝先執行wsl --install再執行wsl --update更新然后從 Docker 官網安裝 Docker DesktopUbuntu 用戶先執行docker --version檢查沒裝則依次執行sudo apt update、sudo apt install docker.io、sudo apt install docker-compose。驗證Docker Desktop 左下角顯示 Engine running 即安裝成功Ubuntu 上docker --version能輸出版本號即可。2. 克隆倉庫拿到服務端配置目的服務端配置全部放在倉庫的deploy目錄客戶端安裝包則需要從倉庫 Releases 下載。操作執行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar進入deploy目錄。驗證能看到docker-compose.yml即成功。50 系顯卡改用docker-compose-5090.yml顯存緊張可試 lite 版它只啟動視頻合成一個服務。3. 拉鏡像并啟動服務端目的啟動語音識別ASR端口 10095、語音合成TTS端口 18180、視頻合成端口 8383三個容器。操作在deploy目錄執行docker-compose up -dUbuntu 執行docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d。驗證首次下載約 70G 流量、耗時約 30 分鐘建議連 WiFi。完成后 Docker 里出現 3 個 Running 狀態的容器即成功。服務剛啟動時請等幾分鐘再克隆形象語音識別服務加載模型需要時間。4. 安裝客戶端并克隆第一個數字人目的客戶端是調用三個服務的全部操作入口。操作從倉庫 Releases 下載對應系統安裝包Windows 雙擊Duix.Avatar-x.x.x-setup.exe安裝Ubuntu 直接運行 AppImageroot 用戶需加--no-sandbox參數啟動。驗證啟動后進入上文的主界面。點擊 Create Avatar上傳一段 10-20 秒的視頻這段視頻必須包含真人說話的聲音音頻就是聲音克隆的素材無聲視頻會直接報錯。幾分鐘后 My Avatars 里出現頭像卡片即克隆成功選中它輸入文案或上傳音頻點擊生成等待幾分鐘后成品出現在 My Works可直接導出。?? 數字人視頻生成原理文案到口播視頻的數據流第一條視頻跑通之后看看后臺到底發生了什么。跟著一段文字輸入走一遍語音階段客戶端把文案和該數字人的參考音頻提交到本地 18180 端口語音合成服務按克隆出的音色生成一段新的 WAV如果你直接上傳了音頻這一步自動跳過。畫面階段音頻文件和數字人的靜音視頻一起提交到 8383 端口的合成接口face2face 引擎根據音頻節奏逐幀驅動口型。收尾階段客戶端每 2 秒輪詢一次進度合成完成后成品視頻寫入本地 My Works 列表時長與文件路徑記入本地 SQLite 數據庫。在此之前還有一次訓練上傳數字人視頻時客戶端先用 ffmpeg 轉成 H.264、分離出音頻再發到 18180 端口的preprocess_and_tran接口做識別返回的參考音頻與參考文本就是保存在這個數字人名下的聲音指紋。整條鏈路都走 127.0.0.1素材全程不出你的電腦。 數字人進階玩法API 調用與批量生成把本地 API 接到你自己的程序場景想把數字人能力嵌進自建網站或工作流而不依賴桌面客戶端。怎么做Docker 啟動后本地暴露http://127.0.0.1:18180訓練與語音合成和http://127.0.0.1:8383/easy視頻合成、進度查詢幾組接口直接發 HTTP 請求即可參數結構可參考 src/main/service/ 下的 model、voice、video 三個源文件。產出你自己的程序通過幾行請求就能完成克隆訓練到口播視頻生成的完整鏈路。排隊批量生成口播視頻場景一次要產出多條不同文案的視頻。怎么做在客戶端連續提交多個任務未完成的任務按順序進入 waiting 隊列列表會顯示每個任務排第幾系統每完成一個自動拉起下一個。產出不需要盯守界面一次排入十幾個任務也能連續產出。切換界面與文案語言場景團隊成員習慣英文界面或要生成非中文的口播內容。怎么做點客戶端右上角 Setting 菜單里的 Language switch界面提供中、英兩種語言文案本身支持中、英、日、韓、法、德、阿拉伯語、西班牙語共 8 種。產出無需重啟任何服務切換后立即生效。? 數字人部署排錯高頻問題速查部署途中最容易卡住的環節集中在拉鏡像和建模特兩步以下四個問題在社區出現頻率最高。現象執行docker-compose up -d報錯Get https://registry-1.docker.io/v2/... Client.Timeout exceeded。原因Docker Hub 官方源連接不穩定。解法在 Docker Desktop 的 Docker Engine 設置里加入registry-mirrors國內鏡像源列表下圖所示配置方式應用并重啟引擎后重新拉取。現象新增模特時直接報錯任務失敗。原因上傳的視頻沒有聲音或者畫面里沒有人說話程序需要這段音頻做聲音克隆。解法重錄一段 10-20 秒、正臉清晰、持續說話的視頻再上傳。現象定制模特日志出現Connection refused。原因語音識別服務啟動后加載模型要幾分鐘過早提交請求會被拒絕16G 內存的機器則可能根本加載不動該服務。解法等三個服務全部 Running 并靜置幾分鐘再操作內存不足 32G 先升級硬件。現象三個容器反復重啟或起不來。原因本項目所有算力都在本地 GPU 上缺 NVIDIA 顯卡或缺驅動時無條件啟動失敗。解法用nvidia-smi復核驅動需要看報錯細節時點客戶端右上角 Setting 菜單選 Open Log 拿客戶端日志服務端日志則直接在 Docker 容器頁復制配合日志對照定位。下一步文檔、源碼與求助通道到這里你已經擁有一套跑在自己機器上的數字人流水線一段 10 秒視頻、約 40 分鐘部署、零授權費用后續生成不受次數限制。常用入口doc/常見問題.md自查步驟與報錯處理清單deploy/Windows、Ubuntu、5090、lite 四套服務端配置src/main/service/客戶端模型、語音、視頻三個服務的源碼也是 API 參數的權威參照想跟進新功能和社區計劃去倉庫的 roadmap 與 Discussions 查看。下次再遇到卡住的情況先按 doc/常見問題.md 里的自查步驟過一遍仍無法解決時把復現步驟和報錯日志貼到倉庫 Issues社區每天都在處理問題單。【免費下載鏈接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar創作聲明：本文部分內容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考