Real time interactive streaming digital human

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

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

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

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

可以任意选用下面两种服务，推荐用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

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

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 

ffmpeg -i fullbody.mp4 -vf crop="400:400:100:5" train.mp4 

用train.mp4训练模型

ffmpeg -i fullbody.mp4 -vf fps=25 -qmin 1 -q:v 1 -start_number 0 data/fullbody/img/%d.jpg

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。

• 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

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

• 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

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

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

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

• 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

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