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Duix.Avatar 数字人本地部署完整指南三步搭建免费离线口播视频工具【免费下载链接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar制作宣传视频、课程口播或直播素材时云端数字人服务往往要注册账号、按量计费素材还得上传公网。Duix.Avatar 是一款支持全本地部署的数字人开源项目上传一段约 10 秒的视频即可完成形象和声音克隆输入文案或音频即可驱动数字人说话全程离线生成口播视频适合个人 IP 运营、企业宣传视频制作和对数据隐私有要求的批量内容生产场景。为什么值得本地部署数字人素材不出机器形象视频、声音样本、成片全部在本地完成不经过公网传输隐私风险直接归零。成本可控项目支持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生成视频不限次数、不按秒计费。可深度定制源码完全开放客户端与服务端均为独立模块可针对业务需求修改扩展代码入口见 src/main/。如果你是有隐私要求的创作者、需要低成本批量产片的内容团队或想把数字人能力集成进自家应用的开发者这套方案都能直接落地。环境要求与部署步骤 ️先对照硬件软件清单再执行三步命令。硬件与软件要求项目要求操作系统Windows 1019042.1526 及以上或 Ubuntu 22.04显卡英伟达显卡 正确安装的显卡驱动必要条件推荐 RTX 4070 级别CPU第 13 代英特尔酷睿 i5-13400F 或同等内存32GB 及以上磁盘Windows 需 D 盘 30G 存放数据、C 盘 100G 存放镜像Ubuntu 需 100G 空闲空间软件Node.js 18、DockerWindows 用 Docker DesktopUbuntu 装 docker、docker-compose 与 nvidia-container-toolkit首次拉取镜像约消耗 70G 流量下载期间请保持网络稳定。第一步获取项目源码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar cd Duix-Avatar第二步启动服务端服务端由三个 Docker 容器组成语音合成、语音识别、视频生成在仓库的 deploy/ 目录下启动即可cd deploy docker-compose up -d按硬件选择对应配置文件Linux 执行docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d显存较低可用精简版docker-compose -f docker-compose-lite.yml up -dRTX 50 系列显卡30/40 系列 CUDA 12.8 也可参考使用docker-compose -f docker-compose-5090.yml up -d。在 Docker 中看到三个服务均为 Running 状态即启动成功。第三步安装客户端下载官方构建的安装包Windows 为.exe、Ubuntu 为.AppImage双击运行Ubuntu 下若以 root 启动失败加--no-sandbox参数执行。也可从源码构建npm install npm run build:win客户端与服务端连上后打开界面即可开始克隆数字人。若 C 盘空间不足 100G可在 Docker Desktop 的 Settings → Resources 中通过 Disk image location 把镜像存储迁移到剩余空间更大的磁盘。核心能力速览形象与声音一次克隆 ️上传一段 10 秒左右的说话视频系统同时提取面部特征与声音特征生成可复用的数字模特。五官轮廓、面部细节构建为可驱动的虚拟模型声音克隆还原语调、语速等细微特征同一素材一次产出形象 音色文字与语音驱动口型克隆完成后输入文案或直接上传音频即可自动合成口型匹配的口播视频。文字经自然语音合成后驱动形象也可直接用录音驱动保留原始语调节奏脚本支持中、英、日、韩、法、德、阿拉伯语、西班牙语共 8 种语言开放 API接入自己的工作流 服务端启动后在本地暴露模特训练、音频合成、视频合成三类接口通过http://127.0.0.1调用方便把数字人能力嵌入自己的系统。接口调用示例可直接参考 src/main/service/ 与 src/main/api/ 下的实现视频合成提供提交任务与进度查询两个端点天然适配批量处理本地常见问题与性能调优 ️排查前先看两条自查三个 Docker 服务是否都处于 Running用nvidia-smi确认显卡与驱动正常本项目算力全在本地缺驱动服务起不来。更多细节见 doc/常见问题.md。docker-compose up -d连接超时或报错Docker Hub 连接不稳定在 Docker Engine 的registry-mirrors中配置国内镜像源后重启或开启全局代理。克隆形象报 Connection refusedfun-asrASR 服务启动较慢服务端起来后等几分钟再操作16G 内存的机器可能根本拉不动建议 32G。新增模特报错用于创建模特的视频必须含有人说话的声音声音克隆依赖这段音轨。镜像下载慢或 C 盘爆满下载时保持网络畅通并把 Docker 磁盘镜像位置迁移到大容量磁盘见上文截图。服务起不来依次核对显卡驱动、Docker 版本并确认使用的是与系统匹配的 compose 文件RTX 50 系列请改用 5090 配置。如何看服务端日志在 Docker 中打开对应容器通过日志面板定位报错。如何排查客户端问题点客户端右上角设置菜单中的打开日志定位main.log文件查看记录。调优方面compose 文件已为视频生成容器预设 8G 共享内存并绑定 GPU一般无需改动显存紧张时优先切换到 lite 版本用精简链路换取低显存占用。下一步部署完成后先用一段 10 秒自拍视频完成首次克隆再逐步尝试长文案、多语言与音频直驱模式。熟悉基本流程后可以基于开放 API 搭建批量出片流水线或按业务场景裁剪客户端功能——进阶入口都在这份指南提到的deploy/与src/main/目录里。【免费下载链接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Duix.Avatar 数字人本地部署完整指南：三步搭建免费离线口播视频工具
Duix.Avatar 数字人本地部署完整指南三步搭建免费离线口播视频工具【免费下载链接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar制作宣传视频、课程口播或直播素材时云端数字人服务往往要注册账号、按量计费素材还得上传公网。Duix.Avatar 是一款支持全本地部署的数字人开源项目上传一段约 10 秒的视频即可完成形象和声音克隆输入文案或音频即可驱动数字人说话全程离线生成口播视频适合个人 IP 运营、企业宣传视频制作和对数据隐私有要求的批量内容生产场景。为什么值得本地部署数字人素材不出机器形象视频、声音样本、成片全部在本地完成不经过公网传输隐私风险直接归零。成本可控项目支持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生成视频不限次数、不按秒计费。可深度定制源码完全开放客户端与服务端均为独立模块可针对业务需求修改扩展代码入口见 src/main/。如果你是有隐私要求的创作者、需要低成本批量产片的内容团队或想把数字人能力集成进自家应用的开发者这套方案都能直接落地。环境要求与部署步骤 ️先对照硬件软件清单再执行三步命令。硬件与软件要求项目要求操作系统Windows 1019042.1526 及以上或 Ubuntu 22.04显卡英伟达显卡 正确安装的显卡驱动必要条件推荐 RTX 4070 级别CPU第 13 代英特尔酷睿 i5-13400F 或同等内存32GB 及以上磁盘Windows 需 D 盘 30G 存放数据、C 盘 100G 存放镜像Ubuntu 需 100G 空闲空间软件Node.js 18、DockerWindows 用 Docker DesktopUbuntu 装 docker、docker-compose 与 nvidia-container-toolkit首次拉取镜像约消耗 70G 流量下载期间请保持网络稳定。第一步获取项目源码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar cd Duix-Avatar第二步启动服务端服务端由三个 Docker 容器组成语音合成、语音识别、视频生成在仓库的 deploy/ 目录下启动即可cd deploy docker-compose up -d按硬件选择对应配置文件Linux 执行docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d显存较低可用精简版docker-compose -f docker-compose-lite.yml up -dRTX 50 系列显卡30/40 系列 CUDA 12.8 也可参考使用docker-compose -f docker-compose-5090.yml up -d。在 Docker 中看到三个服务均为 Running 状态即启动成功。第三步安装客户端下载官方构建的安装包Windows 为.exe、Ubuntu 为.AppImage双击运行Ubuntu 下若以 root 启动失败加--no-sandbox参数执行。也可从源码构建npm install npm run build:win客户端与服务端连上后打开界面即可开始克隆数字人。若 C 盘空间不足 100G可在 Docker Desktop 的 Settings → Resources 中通过 Disk image location 把镜像存储迁移到剩余空间更大的磁盘。核心能力速览形象与声音一次克隆 ️上传一段 10 秒左右的说话视频系统同时提取面部特征与声音特征生成可复用的数字模特。五官轮廓、面部细节构建为可驱动的虚拟模型声音克隆还原语调、语速等细微特征同一素材一次产出形象 音色文字与语音驱动口型克隆完成后输入文案或直接上传音频即可自动合成口型匹配的口播视频。文字经自然语音合成后驱动形象也可直接用录音驱动保留原始语调节奏脚本支持中、英、日、韩、法、德、阿拉伯语、西班牙语共 8 种语言开放 API接入自己的工作流 服务端启动后在本地暴露模特训练、音频合成、视频合成三类接口通过http://127.0.0.1调用方便把数字人能力嵌入自己的系统。接口调用示例可直接参考 src/main/service/ 与 src/main/api/ 下的实现视频合成提供提交任务与进度查询两个端点天然适配批量处理本地常见问题与性能调优 ️排查前先看两条自查三个 Docker 服务是否都处于 Running用nvidia-smi确认显卡与驱动正常本项目算力全在本地缺驱动服务起不来。更多细节见 doc/常见问题.md。docker-compose up -d连接超时或报错Docker Hub 连接不稳定在 Docker Engine 的registry-mirrors中配置国内镜像源后重启或开启全局代理。克隆形象报 Connection refusedfun-asrASR 服务启动较慢服务端起来后等几分钟再操作16G 内存的机器可能根本拉不动建议 32G。新增模特报错用于创建模特的视频必须含有人说话的声音声音克隆依赖这段音轨。镜像下载慢或 C 盘爆满下载时保持网络畅通并把 Docker 磁盘镜像位置迁移到大容量磁盘见上文截图。服务起不来依次核对显卡驱动、Docker 版本并确认使用的是与系统匹配的 compose 文件RTX 50 系列请改用 5090 配置。如何看服务端日志在 Docker 中打开对应容器通过日志面板定位报错。如何排查客户端问题点客户端右上角设置菜单中的打开日志定位main.log文件查看记录。调优方面compose 文件已为视频生成容器预设 8G 共享内存并绑定 GPU一般无需改动显存紧张时优先切换到 lite 版本用精简链路换取低显存占用。下一步部署完成后先用一段 10 秒自拍视频完成首次克隆再逐步尝试长文案、多语言与音频直驱模式。熟悉基本流程后可以基于开放 API 搭建批量出片流水线或按业务场景裁剪客户端功能——进阶入口都在这份指南提到的deploy/与src/main/目录里。【免费下载链接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考