# LiveTalking **Repository Path**: lipku/LiveTalking ## Basic Information - **Project Name**: LiveTalking - **Description**: Real time streaming digital human based on nerf - **Primary Language**: Python - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: main - **Homepage**: https://livetalking-doc.readthedocs.io/ - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 38 - **Forks**: 31 - **Created**: 2023-12-29 - **Last Updated**: 2025-12-11 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # [English](./README-EN.md) | 中文版

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 [wav2lip效果](https://www.bilibili.com/video/BV1scwBeyELA/) | [ernerf效果](https://www.bilibili.com/video/BV1G1421z73r/) | [musetalk效果](https://www.bilibili.com/video/BV1gm421N7vQ/) 国内镜像地址: ## 为避免与3d数字人混淆,原项目metahuman-stream改名为livetalking,原有链接地址继续可用 ## News - 2024.12.8 完善多并发,显存不随并发数增加 - 2024.12.21 添加wav2lip、musetalk模型预热,解决第一次推理卡顿问题。感谢[@heimaojinzhangyz](https://github.com/heimaojinzhangyz) - 2024.12.28 添加数字人模型Ultralight-Digital-Human。 感谢[@lijihua2017](https://github.com/lijihua2017) - 2025.2.7 添加fish-speech tts - 2025.2.21 添加wav2lip256开源模型 感谢@不蠢不蠢 - 2025.3.2 添加腾讯语音合成服务 - 2025.3.16 支持mac gpu推理,感谢[@GcsSloop](https://github.com/GcsSloop) - 2025.5.1 精简运行参数,ernerf模型移至git分支ernerf-rtmp - 2025.6.7 添加虚拟摄像头输出 - 2025.7.5 添加豆包语音合成, 感谢[@ELK-milu](https://github.com/ELK-milu) - 2025.7.26 支持musetalk v1.5版本 ## Features 1. 支持多种数字人模型: ernerf、musetalk、wav2lip、Ultralight-Digital-Human 2. 支持声音克隆 3. 支持数字人说话被打断 4. 支持webrtc、虚拟摄像头输出 5. 支持动作编排:不说话时播放自定义视频 6. 支持多并发 ## 1. Installation Tested on Ubuntu 24.04, Python3.10, Pytorch 2.5.0 and CUDA 12.4 ### 1.1 Install dependency ```bash conda create -n nerfstream python=3.10 conda activate nerfstream #如果cuda版本不为12.4(运行nvidia-smi确认版本),根据安装对应版本的pytorch conda install pytorch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia pip install -r requirements.txt ``` 安装常见问题[FAQ](https://livetalking-doc.readthedocs.io/zh-cn/latest/faq.html) linux cuda环境搭建可以参考这篇文章 视频连不上解决方法 ## 2. Quick Start - 下载模型 夸克云盘 GoogleDriver 将wav2lip256.pth拷到本项目的models下, 重命名为wav2lip.pth; 将wav2lip256_avatar1.tar.gz解压后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 wav2lip256_avatar1 服务端需要开放端口 tcp:8010; udp:1-65536 客户端可以选用以下两种方式: (1)用浏览器打开http://serverip:8010/webrtcapi.html , 先点‘start',播放数字人视频;然后在文本框输入任意文字,提交。数字人播报该段文字 (2)用客户端方式, 下载地址 - 快速体验 [在线镜像](https://www.compshare.cn/images/4458094e-a43d-45fe-9b57-de79253befe4?referral_code=3XW3852OBmnD089hMMrtuU&ytag=GPU_GitHub_livetalking) 用该镜像创建实例即可运行成功 安装运行过程中如果访问不了huggingface,在运行前 ``` export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com ``` ## 3. More Usage 使用说明: ## 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:2K9qaMBu8v ``` 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 提供如下网络镜像 - ucloud镜像: [ucloud教程](https://livetalking-doc.readthedocs.io/zh-cn/latest/ucloud/ucloud.html) - autodl镜像: [autodl教程](https://livetalking-doc.readthedocs.io/zh-cn/latest/autodl/README.html),autodl由于不能开放udp端口,需要部署转发服务,如果看不到视频,请自行部署srs或turn服务 ## 5. 性能 - 性能主要跟cpu和gpu相关,每路视频压缩需要消耗cpu,cpu性能与视频分辨率正相关;每路口型推理跟gpu性能相关。 - 不说话时的并发数跟cpu相关,同时说话的并发数跟gpu相关。 - 后端日志inferfps表示显卡推理帧率,finalfps表示最终推流帧率。两者都要在25以上才能实时。如果inferfps在25以上,finalfps达不到25表示cpu性能不足。 - 实时推理性能 模型 |显卡型号 |fps :---- |:--- |:--- wav2lip256 | 3060 | 60 wav2lip256 | 3080Ti | 120 musetalk | 3080Ti | 42 musetalk | 3090 | 45 musetalk | 4090 | 72 wav2lip256显卡3060以上即可,musetalk需要3080Ti以上。 ## 6. 商业版 提供如下扩展功能,适用于对开源项目已经比较熟悉,需要扩展产品功能的用户 1. 高清wav2lip模型 2. 完全语音交互,数字人回答过程中支持通过唤醒词或者按钮打断提问 3. 实时同步字幕,给前端提供数字人每句话播报开始、结束事件 4. 每个连接可以指定对应avatar和音色,avatar图片加载加速 5. 支持不限时长的数字人形象avatar 6. 提供实时音频流输入接口 7. 数字人透明背景,叠加动态背景 8. avatar实时切换 9. python客户端 更多详情 ## 7. 声明 基于本项目开发并发布在B站、视频号、抖音等网站上的视频需带上LiveTalking水印和标识。 ## 赞助企业
--- 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. * 知识星球: https://t.zsxq.com/7NMyO 沉淀高质量常见问题、最佳实践经验、问题解答 * 微信公众号:数字人技术