Duix.Avatar 30分钟快速部署免费克隆AI数字人并生成口播视频实操教程【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-AvatarDuix.Avatar 是一个完全离线运行的开源 AI 数字人项目上传一段 10 秒左右的视频即可克隆外貌与声音再输入文案就能驱动数字人生成口播视频。本文带你从一台干净的 Windows/Ubuntu 机器开始完成本地部署并产出第一个数字人视频。它能做什么日常口播视频制作输入文案、选择数字人就能得到可直接发布的视频不需要真人出镜和后期对口型适合需要高频更新的短视频账号与自媒体。多语言内容产出脚本支持中文、英语、日语、韩语、法语、德语、阿拉伯语、西班牙语共 8 种语言同一个数字人形象可以为不同地区观众产出本地化版本。批量生产与二次集成服务端开放了模型训练与视频合成的本地 API 端口可以围绕它搭建批量生成流程官方示例代码在src/main/service/目录包含model.js、video.js、voice.js三个文件。部署前硬件与系统检查清单官方推荐配置为第 13 代 i5-13400F、32GB 内存、RTX 4070 显卡全部算力跑在本地 GPU 上NVIDIA 显卡是硬性要求。部署前逐项核对系统Windows 10 19042.1526 或更高版本或 Ubuntu 22.04 Desktop官方在内核 6.8.0-52-generic 上完成适配验证显卡NVIDIA 显卡并装好驱动执行nvidia-smi能显示显卡型号与驱动版本即通过内存32GB 及以上必要项16GB 机器可能起不了语音识别服务磁盘WindowsC 盘留 100GB 以上给 Docker 镜像D 盘留 30GB 以上存数字人与作品磁盘Ubuntu存放数据的位置空闲空间 100GB 以上软件Docker 与 Docker Compose如要从源码构建客户端另需 Node.js 18从装 Docker 到启动三个服务数字人服务端的完整本地部署步骤服务端由三个服务组成语音识别 fun-asr本地端口 10095、语音合成 fish-speech本地端口 18180和视频合成服务本地端口 8383。桌面客户端通过本地端口调用这三个服务文件落在本机d:/duix_avatar_data目录素材全程不上传云端。第 1 步安装 WSL 与 Docker两个系统的安装路径不同按系统对照执行步骤Windows 10/11Ubuntu 22.04虚拟化基础wsl --list --verbose查看 WSL未安装则wsl --install再wsl --update更新无需额外操作Docker从 Docker 官网安装 Docker Desktopsudo apt update后执行sudo apt install docker.io docker-composeGPU 直通Docker Desktop 自带无需额外配置安装nvidia-container-toolkit后执行sudo nvidia-ctk runtime configure --runtimedocker再sudo systemctl restart docker重启生效执行wsl --list --verbose后如果列出已安装的分发版本说明 WSL 已就绪可跳过安装步骤。Ubuntu 装完 Docker 后执行docker --version能打印出版本号即表示安装成功。第 2 步验证显卡驱动在终端执行nvidia-smi。如果命令报未找到或报错先安装 NVIDIA 驱动再往下走本项目三个服务全部依赖本地 GPU驱动缺失时服务是起不来的。第 3 步可选修改 Docker 镜像存放位置Docker Desktop 默认把镜像存在 C 盘。如果 C 盘空闲不足 100GB打开右上角设置进入 Resources → Advanced在 Disk image location 旁点 Browse 换一个空闲充足的磁盘再点 Apply restart 使设置生效。回到上一页后 Disk image location 输入框显示新路径即修改生效。第 4 步获取代码并启动服务git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar cd Duix-Avatar/deploy第一条命令拉取项目代码第二条进入存放 compose 文件的deploy目录。之后按系统启动服务Windowsdocker-compose up -dUbuntu 22.04docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d首次运行会下载约 70GB 镜像耗时半小时左右取决于网速。完成后在 Docker Desktop 的 Containers 列表里应看到duix-avatar-asr、duix-avatar-tts、duix-avatar-gen-video三个容器均为 Running分别监听 10095、18180、8383 端口此时服务端即就绪。安装客户端并产出第一个数字人视频安装客户端到项目发布页下载对应系统的安装包。Windows 用户双击Duix.Avatar-x.x.x-setup.exe完成安装Ubuntu 用户直接运行Duix.Avatar-x.x.x.AppImage即可无需安装root 用户打不开时在终端执行./Duix.Avatar-x.x.x.AppImage --no-sandbox启动。客户端首页有 Create Video生成视频和 Create Avatar创建数字人两个入口。准备 10-20 秒的素材素材质量直接决定克隆效果时长 10-20 秒人物在清晰说话声音用于克隆纯 BGM 或无声视频不可用面部光线充足、背景简洁。创建数字人模型点击 Create Avatar 上传视频系统自动提取面部特征与声音特征。这一步按机器性能需要几分钟当 My Avatars 列表中出现新的模型卡片数字人就创建完成。生成第一个视频进入 Create Video选中刚创建的模型输入文案也可以直接上传音频文件点击生成。等待几分钟后成片会出现在 My Works 列表中可直接播放或导出。部署高频问题排查速查现象、原因与解法问题一执行docker-compose up -d时报registry-1.docker.io连接超时。原因网络无法直连 Docker Hub。解法在 Docker Desktop 的 Settings → Docker Engine 中给 JSON 配置加registry-mirrors国内镜像源点 Apply restart 重启Ubuntu 用户把同样内容写入/etc/docker/daemon.json。{ registry-mirrors: [ https://docker.m.daocloud.io, https://docker.1ms.run ] }镜像源清单收录在项目的doc/常见问题.md中。镜像地址变动较频繁上述两个失效时请自行搜索最新可用的源。问题二三个服务起不来或反复重启。原因没有 NVIDIA 显卡或驱动未装算力全在本地 GPU或内存不足。解法用nvidia-smi验证驱动确认内存达到 32GB 以上再启动。问题三创建模型时报错提示视频没有声音或没有人在说话。原因素材不满足要求程序提取不到可用于克隆的声音。解法重新录制一段人物在清晰说话的 10-20 秒视频。问题四定制模特时报Connection refused。原因语音识别服务启动较慢首次调用时连接尚未就绪。解法等服务全部 Running 后等待几分钟再执行克隆形象操作。出了问题去哪里找日志客户端点右上角设置的 Open Log 入口会直接打开日志目录Windows 下位于%APPDATA%\hegem.ai\logs重点看main.log里的报错。服务端在 Docker Desktop 点开目标容器切到 Logs 页签找到报错行复制即可定位生成卡住、模型创建失败这类问题大多能在日志里看到直接原因。进阶50 系显卡、lite 版本与本地 APIRTX 50 系显卡5090 测试通过在deploy目录改用另一份 compose 文件启动docker-compose -f docker-compose-5090.yml up -dcuda 12.8 的 30/40 系用户同样适用该文件。lite 版本只启动视频合成一个服务docker-compose -f docker-compose-lite.yml up -d成功后 Docker 里只有一个duix-avatar-gen-video容器。模型训练与视频合成支持本地端口直接调用适合做自动化批量生产参数示例见src/main/service/目录。Duix.Avatar 适合想批量产出口播视频、又不希望素材离开本机电脑的内容创作者、教培团队与企业宣传人员只要你的机器满足 32GB 内存加 NVIDIA 显卡的要求按上文步骤即可跑通第一个数字人服务。【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 30分钟快速部署：免费克隆AI数字人并生成口播视频实操教程
Duix.Avatar 30分钟快速部署免费克隆AI数字人并生成口播视频实操教程【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-AvatarDuix.Avatar 是一个完全离线运行的开源 AI 数字人项目上传一段 10 秒左右的视频即可克隆外貌与声音再输入文案就能驱动数字人生成口播视频。本文带你从一台干净的 Windows/Ubuntu 机器开始完成本地部署并产出第一个数字人视频。它能做什么日常口播视频制作输入文案、选择数字人就能得到可直接发布的视频不需要真人出镜和后期对口型适合需要高频更新的短视频账号与自媒体。多语言内容产出脚本支持中文、英语、日语、韩语、法语、德语、阿拉伯语、西班牙语共 8 种语言同一个数字人形象可以为不同地区观众产出本地化版本。批量生产与二次集成服务端开放了模型训练与视频合成的本地 API 端口可以围绕它搭建批量生成流程官方示例代码在src/main/service/目录包含model.js、video.js、voice.js三个文件。部署前硬件与系统检查清单官方推荐配置为第 13 代 i5-13400F、32GB 内存、RTX 4070 显卡全部算力跑在本地 GPU 上NVIDIA 显卡是硬性要求。部署前逐项核对系统Windows 10 19042.1526 或更高版本或 Ubuntu 22.04 Desktop官方在内核 6.8.0-52-generic 上完成适配验证显卡NVIDIA 显卡并装好驱动执行nvidia-smi能显示显卡型号与驱动版本即通过内存32GB 及以上必要项16GB 机器可能起不了语音识别服务磁盘WindowsC 盘留 100GB 以上给 Docker 镜像D 盘留 30GB 以上存数字人与作品磁盘Ubuntu存放数据的位置空闲空间 100GB 以上软件Docker 与 Docker Compose如要从源码构建客户端另需 Node.js 18从装 Docker 到启动三个服务数字人服务端的完整本地部署步骤服务端由三个服务组成语音识别 fun-asr本地端口 10095、语音合成 fish-speech本地端口 18180和视频合成服务本地端口 8383。桌面客户端通过本地端口调用这三个服务文件落在本机d:/duix_avatar_data目录素材全程不上传云端。第 1 步安装 WSL 与 Docker两个系统的安装路径不同按系统对照执行步骤Windows 10/11Ubuntu 22.04虚拟化基础wsl --list --verbose查看 WSL未安装则wsl --install再wsl --update更新无需额外操作Docker从 Docker 官网安装 Docker Desktopsudo apt update后执行sudo apt install docker.io docker-composeGPU 直通Docker Desktop 自带无需额外配置安装nvidia-container-toolkit后执行sudo nvidia-ctk runtime configure --runtimedocker再sudo systemctl restart docker重启生效执行wsl --list --verbose后如果列出已安装的分发版本说明 WSL 已就绪可跳过安装步骤。Ubuntu 装完 Docker 后执行docker --version能打印出版本号即表示安装成功。第 2 步验证显卡驱动在终端执行nvidia-smi。如果命令报未找到或报错先安装 NVIDIA 驱动再往下走本项目三个服务全部依赖本地 GPU驱动缺失时服务是起不来的。第 3 步可选修改 Docker 镜像存放位置Docker Desktop 默认把镜像存在 C 盘。如果 C 盘空闲不足 100GB打开右上角设置进入 Resources → Advanced在 Disk image location 旁点 Browse 换一个空闲充足的磁盘再点 Apply restart 使设置生效。回到上一页后 Disk image location 输入框显示新路径即修改生效。第 4 步获取代码并启动服务git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar cd Duix-Avatar/deploy第一条命令拉取项目代码第二条进入存放 compose 文件的deploy目录。之后按系统启动服务Windowsdocker-compose up -dUbuntu 22.04docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d首次运行会下载约 70GB 镜像耗时半小时左右取决于网速。完成后在 Docker Desktop 的 Containers 列表里应看到duix-avatar-asr、duix-avatar-tts、duix-avatar-gen-video三个容器均为 Running分别监听 10095、18180、8383 端口此时服务端即就绪。安装客户端并产出第一个数字人视频安装客户端到项目发布页下载对应系统的安装包。Windows 用户双击Duix.Avatar-x.x.x-setup.exe完成安装Ubuntu 用户直接运行Duix.Avatar-x.x.x.AppImage即可无需安装root 用户打不开时在终端执行./Duix.Avatar-x.x.x.AppImage --no-sandbox启动。客户端首页有 Create Video生成视频和 Create Avatar创建数字人两个入口。准备 10-20 秒的素材素材质量直接决定克隆效果时长 10-20 秒人物在清晰说话声音用于克隆纯 BGM 或无声视频不可用面部光线充足、背景简洁。创建数字人模型点击 Create Avatar 上传视频系统自动提取面部特征与声音特征。这一步按机器性能需要几分钟当 My Avatars 列表中出现新的模型卡片数字人就创建完成。生成第一个视频进入 Create Video选中刚创建的模型输入文案也可以直接上传音频文件点击生成。等待几分钟后成片会出现在 My Works 列表中可直接播放或导出。部署高频问题排查速查现象、原因与解法问题一执行docker-compose up -d时报registry-1.docker.io连接超时。原因网络无法直连 Docker Hub。解法在 Docker Desktop 的 Settings → Docker Engine 中给 JSON 配置加registry-mirrors国内镜像源点 Apply restart 重启Ubuntu 用户把同样内容写入/etc/docker/daemon.json。{ registry-mirrors: [ https://docker.m.daocloud.io, https://docker.1ms.run ] }镜像源清单收录在项目的doc/常见问题.md中。镜像地址变动较频繁上述两个失效时请自行搜索最新可用的源。问题二三个服务起不来或反复重启。原因没有 NVIDIA 显卡或驱动未装算力全在本地 GPU或内存不足。解法用nvidia-smi验证驱动确认内存达到 32GB 以上再启动。问题三创建模型时报错提示视频没有声音或没有人在说话。原因素材不满足要求程序提取不到可用于克隆的声音。解法重新录制一段人物在清晰说话的 10-20 秒视频。问题四定制模特时报Connection refused。原因语音识别服务启动较慢首次调用时连接尚未就绪。解法等服务全部 Running 后等待几分钟再执行克隆形象操作。出了问题去哪里找日志客户端点右上角设置的 Open Log 入口会直接打开日志目录Windows 下位于%APPDATA%\hegem.ai\logs重点看main.log里的报错。服务端在 Docker Desktop 点开目标容器切到 Logs 页签找到报错行复制即可定位生成卡住、模型创建失败这类问题大多能在日志里看到直接原因。进阶50 系显卡、lite 版本与本地 APIRTX 50 系显卡5090 测试通过在deploy目录改用另一份 compose 文件启动docker-compose -f docker-compose-5090.yml up -dcuda 12.8 的 30/40 系用户同样适用该文件。lite 版本只启动视频合成一个服务docker-compose -f docker-compose-lite.yml up -d成功后 Docker 里只有一个duix-avatar-gen-video容器。模型训练与视频合成支持本地端口直接调用适合做自动化批量生产参数示例见src/main/service/目录。Duix.Avatar 适合想批量产出口播视频、又不希望素材离开本机电脑的内容创作者、教培团队与企业宣传人员只要你的机器满足 32GB 内存加 NVIDIA 显卡的要求按上文步骤即可跑通第一个数字人服务。【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