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20070951/metahuman-stream

 
 

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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

Features

  1. 支持多种数字人模型: ernerf、musetalk、wav2lip
  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

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
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

2. Quick Start

默认采用ernerf模型,webrtc推流到srs

2.1 运行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

2.2 启动数字人:

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

3. More Usage

3.1 使用LLM模型进行数字人对话

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

3.2 声音克隆

可以任意选用下面两种服务,推荐用gpt-sovits

3.2.1 gpt-sovits

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

3.2.2 xtts

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

3.3 音频特征用hubert

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 

3.4 设置背景图片

python app.py --bg_img bc.jpg 

3.5 全身视频拼接

3.5.1 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

3.5.2 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

3.5.2 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。

3.6 不说话时用自定义视频替代

  • 提取自定义视频图片
ffmpeg -i silence.mp4 -vf fps=25 -qmin 1 -q:v 1 -start_number 0 data/customvideo/img/%d.png
  • 运行数字人
python app.py --customvideo --customvideo_img data/customvideo/img --customvideo_imgnum 100

3.7 webrtc p2p

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

3.8 rtmp推送到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

3.9 模型用musetalk

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"

替换成自己的数字人

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

3.10 模型用wav2lip

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

替换成自己的数字人

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

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

另外提供autodl镜像: https://www.codewithgpu.com/i/lipku/metahuman-stream/base
autodl教程

5. 数字人模型文件

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

6. 性能分析

  1. 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
  2. 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

7. 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
  • SyncTalk

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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About

Real time interactive streaming digital human

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Languages

  • Python 71.2%
  • Cuda 13.5%
  • JavaScript 10.5%
  • HTML 3.3%
  • C 0.9%
  • Dockerfile 0.3%
  • Other 0.3%