# 数字人智能对话系统 - Linly-Talker — “数字人交互，与虚拟的自己互动”

Linly-Talker WebUI

[![madewithlove](https://img.shields.io/badge/made_with-%E2%9D%A4-red?style=for-the-badge&labelColor=orange)](https://github.com/Kedreamix/Linly-Talker)
[![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/Kedreamix/Linly-Talker/blob/main/colab_webui.ipynb) [![Licence](https://img.shields.io/badge/LICENSE-MIT-green.svg?style=for-the-badge)](https://github.com/Kedreamix/Linly-Talker/blob/main/LICENSE) [![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Models%20Repo-yellow.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/Kedreamix/Linly-Talker) [**English**](./README.md) | [**中文简体**](./README_zh.md)
**2023.12 更新** 📆 **用户可以上传任意图片进行对话** **2024.01 更新** 📆 - **令人兴奋的消息！我现在已经将强大的GeminiPro和Qwen大模型融入到我们的对话场景中。用户现在可以在对话中上传任何图片，为我们的互动增添了全新的层面。** - **更新了FastAPI的部署调用方法。** - **更新了微软TTS的高级设置选项，增加声音种类的多样性，以及加入视频字幕加强可视化。** - **更新了GPT多轮对话系统，使得对话有上下文联系，提高数字人的交互性和真实感。** **2024.02 更新** 📆 - **更新了Gradio的版本为最新版本4.16.0，使得界面拥有更多的功能，比如可以摄像头拍摄图片构建数字人等。** - **更新了ASR和THG，其中ASR加入了阿里的FunASR，具体更快的速度；THG部分加入了Wav2Lip模型，ER-NeRF在准备中(Comming Soon)。** - **加入了语音克隆方法GPT-SoVITS模型，能够通过微调一分钟对应人的语料进行克隆，效果还是相当不错的，值得推荐。** - **集成一个WebUI界面，能够更好的运行Linly-Talker。** **2024.04 更新** 📆 - **更新了除 Edge TTS的 Paddle TTS的离线方式。** - **更新了ER-NeRF作为Avatar生成的选择之一。** - **更新了app_talk.py，在不基于对话场景可自由上传语音和图片视频生成。** **2024.05 更新** 📆 - **更新零基础小白部署 AutoDL 教程，并且更新了codewithgpu的镜像，可以一键进行体验和学习。** - **更新了WebUI.py，Linly-Talker WebUI支持多模块、多模型和多选项** **2024.06 更新** 📆 - **更新MuseTalk加入Linly-Talker之中，并且更新了WebUI中，能够基本实现实时对话。** ---
目录 - [数字人对话系统 - Linly-Talker —— “数字人交互，与虚拟的自己互动”](#数字人对话系统---linly-talker--数字人交互与虚拟的自己互动) - [介绍](#介绍) - [TO DO LIST](#to-do-list) - [示例](#示例) - [创建环境](#创建环境) - [ASR - Speech Recognition](#asr---speech-recognition) - [Whisper](#whisper) - [FunASR](#funasr) - [TTS - Edge TTS](#tts---edge-tts) - [Voice Clone](#voice-clone) - [GPT-SoVITS（推荐）](#gpt-sovits推荐) - [XTTS](#xtts) - [THG - Avatar](#thg---avatar) - [SadTalker](#sadtalker) - [Wav2Lip](#wav2lip) - [ER-NeRF](#er-nerf) - [MuseTalk](#musetalk) - [LLM - Conversation](#llm---conversation) - [Linly-AI](#linly-ai) - [Qwen](#qwen) - [Gemini-Pro](#gemini-pro) - [LLM 多模型选择](#llm-多模型选择) - [优化](#优化) - [Gradio](#gradio) - [启动WebUI](#启动webui) - [文件夹结构](#文件夹结构) - [参考](#参考) - [Star History](#star-history)
## 介绍 Linly-Talker是一款创新的数字人对话系统，它融合了最新的人工智能技术，包括大型语言模型（LLM）🤖、自动语音识别（ASR）🎙️、文本到语音转换（TTS）🗣️和语音克隆技术🎤。这个系统通过Gradio平台提供了一个交互式的Web界面，允许用户上传图片📷与AI进行个性化的对话交流💬。 系统的核心特点包括： 1. **多模型集成**：Linly-Talker整合了Linly、GeminiPro、Qwen等大模型，以及Whisper、SadTalker等视觉模型，实现了高质量的对话和视觉生成。 2. **多轮对话能力**：通过GPT模型的多轮对话系统，Linly-Talker能够理解并维持上下文相关的连贯对话，极大地提升了交互的真实感。 3. **语音克隆**：利用GPT-SoVITS等技术，用户可以上传一分钟的语音样本进行微调，系统将克隆用户的声音，使得数字人能够以用户的声音进行对话。 4. **实时互动**：系统支持实时语音识别和视频字幕，使得用户可以通过语音与数字人进行自然的交流。 5. **视觉增强**：通过数字人生成等技术，Linly-Talker能够生成逼真的数字人形象，提供更加沉浸式的体验。 Linly-Talker的设计理念是创造一种全新的人机交互方式，不仅仅是简单的问答，而是通过高度集成的技术，提供一个能够理解、响应并模拟人类交流的智能数字人。 ![The system architecture of multimodal human–computer interaction.](docs/HOI.png) > 查看我们的介绍视频 [demo video](https://www.bilibili.com/video/BV1rN4y1a76x/) > > 在B站上我录了一系列视频，也代表我更新的每一步与使用方法，详细查看[数字人智能对话系统 - Linly-Talker合集](https://space.bilibili.com/241286257/channel/collectiondetail?sid=2065753) > > - [🔥🔥🔥数字人对话系统 Linly-Talker🔥🔥🔥](https://www.bilibili.com/video/BV1rN4y1a76x/) > - [🚀数字人的未来：Linly-Talker+GPT-SoVIT语音克隆技术的赋能之道](https://www.bilibili.com/video/BV1S4421A7gh/) > - [AutoDL平台部署Linly-Talker (0基础小白超详细教程)](https://www.bilibili.com/video/BV1uT421m74z/) > - [Linly-Talker 更新离线TTS集成及定制数字人方案](https://www.bilibili.com/video/BV1Mr421u7NN/) ## TO DO LIST - [x] 基本完成对话系统流程，能够`语音对话` - [x] 加入了LLM大模型，包括`Linly`，`Qwen`和`GeminiPro`的使用 - [x] 可上传`任意数字人照片`进行对话 - [x] Linly加入`FastAPI`调用方式 - [x] 利用微软`TTS`加入高级选项，可设置对应人声以及音调等参数，增加声音的多样性 - [x] 视频生成加入`字幕`，能够更好的进行可视化 - [x] GPT`多轮对话`系统（提高数字人的交互性和真实感，增强数字人的智能） - [x] 优化Gradio界面，加入更多模型，如Wav2Lip，FunASR等 - [x] `语音克隆`技术，加入GPT-SoVITS，只需要一分钟的语音简单微调即可（语音克隆合成自己声音，提高数字人分身的真实感和互动体验） - [x] 加入离线TTS以及NeRF-based的方法和模型 - [x] Linly-Talker WebUI支持多模块、多模型和多选项 - [x] 为Linly-Talker添加MuseTalk功能，基本达到实时的速度，交流速度很快 - [x] 集成MuseTalk进入Linly-Talker WebUI - [ ] `实时`语音识别（人与数字人之间就可以通过语音进行对话交流) 🔆 该项目 Linly-Talker 正在进行中 - 欢迎提出PR请求！如果您有任何关于新的模型方法、研究、技术或发现运行错误的建议，请随时编辑并提交 PR。您也可以打开一个问题或通过电子邮件直接联系我。📩⭐ 如果您发现这个Github Project有用，请给它点个星！🤩 > 如果在部署的时候有任何的问题，可以关注[常见问题汇总.md](https://github.com/Kedreamix/Linly-Talker/blob/main/常见问题汇总.md)部分，我已经整理了可能出现的所有问题，另外交流群也在这里，我会定时更新，感谢大家的关注与使用！！！ ## 示例 | 文字/语音对话 | 数字人回答 | | :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: | | 应对压力最有效的方法是什么？ | | | 如何进行时间管理？ | | | 撰写一篇交响乐音乐会评论，讨论乐团的表演和观众的整体体验。 | | | 翻译成中文：Luck is a dividend of sweat. The more you sweat, the luckier you get. | | ## 创建环境 AutoDL已发布镜像，可以直接使用，[https://www.codewithgpu.com/i/Kedreamix/Linly-Talker/Kedreamix-Linly-Talker](https://www.codewithgpu.com/i/Kedreamix/Linly-Talker/Kedreamix-Linly-Talker)，也可以使用docker来直接创建环境，我也会持续不断的更新镜像 ```bash docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com/codewithgpu2/kedreamix-linly-talker:3iRyoQb112 ``` Windows我加入了一个python一键整合包，可以按顺序进行运行，按照需求按照相应的依赖，并且下载对应的模型，即可运行，主要按照conda以后从02开始安装pytorch进行运行，如果有问题，请随时与我沟通 [Windows一键整合包](https://pan.quark.cn/s/cc8f19c45a15) 下载代码 ```bash git clone --recursive https://github.com/Kedreamix/Linly-Talker.git ``` 若使用Linly-Talker，可以直接用anaconda进行安装环境，几乎包括所有的模型所需要的依赖，具体操作如下： ```bash conda create -n linly python=3.10 conda activate linly # pytorch安装方式1：conda安装 # CUDA 11.7 # conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia # CUDA 11.8 # conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia # pytorch安装方式2：pip 安装 # CUDA 11.7 # pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 # CUDA 11.8 pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 conda install ffmpeg==4.2.2 # ffmpeg==4.2.2 pip install -r requirements_webui.txt # 安装有关musetalk依赖 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" # 安装NeRF-based依赖，可能问题较多，可以先放弃 pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git" pip install -r TFG/requirements_nerf.txt # 若pyaudio出现问题，可安装对应依赖 # sudo apt-get install libasound-dev portaudio19-dev libportaudio2 libportaudiocpp0 # 注意以下几个模块，若安装不成功，可以进入路径利用pip install . 或者 python setup.py install编译安装 # NeRF/freqencoder # NeRF/gridencoder # NeRF/raymarching # NeRF/shencoder ``` 以下是旧版本的一些安装方法，可能存在会一些依赖冲突的问题，但是也不会出现太多bug，但是为了更好更方便的安装，我就更新了上述版本，以下版本可以忽略，或者遇到问题可以参考一下 > 首先使用anaconda安装环境，安装pytorch环境，具体操作如下： > > ```bash > conda create -n linly python=3.10 > conda activate linly > > # pytorch安装方式1：conda安装（推荐） > conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch > > # pytorch安装方式2：pip 安装 > pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 > > conda install -q ffmpeg # ffmpeg==4.2.2 > > pip install -r requirements_app.txt > ``` > > 若使用语音克隆等模型，需要更高版本的Pytorch，但是功能也会更加丰富，不过需要的驱动版本可能要到cuda11.8，可选择 > > ```bash > conda create -n linly python=3.10 > conda activate linly > > pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 > > conda install -q ffmpeg # ffmpeg==4.2.2 > > pip install -r requirements_app.txt > > # 安装语音克隆对应的依赖 > pip install -r VITS/requirements_gptsovits.txt > ``` > > 若希望使用NeRF-based等模型等话，可能需要安装一下对应的环境 > > ```bash > # 安装NeRF对应的依赖 > pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git" > pip install -r TFG/requirements_nerf.txt > > # 若pyaudio出现问题，可安装对应依赖 > # sudo apt-get install libasound-dev portaudio19-dev libportaudio2 libportaudiocpp0 > > # 注意以下几个模块，若安装不成功，可以进入路径利用pip install . 或者 python setup.py install编译安装 > # NeRF/freqencoder > # NeRF/gridencoder > # NeRF/raymarching > # NeRF/shencoder > ``` > > 若使用PaddleTTS，可安装对应的环境 > > ```bash > pip install -r TTS/requirements_paddle.txt > ``` > > 若使用FunASR语音识别模型，可安装环境 > > ``` > pip install -r ASR/requirements_funasr.txt > ``` > > 若使用MuesTalk模型，可安装环境 > > ```bash > 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" > pip install -r TFG/requirements_musetalk.txt > ``` > 接下来还需要安装对应的模型，有以下下载方式，下载后安装文件架结构放置，文件夹结构在本文最后有说明，建议从夸克网盘下载，会第一时间更新 - [Baidu (百度云盘)](https://pan.baidu.com/s/1eF13O-8wyw4B3MtesctQyg?pwd=linl) (Password: `linl`) - [huggingface](https://huggingface.co/Kedreamix/Linly-Talker) - [modelscope](https://www.modelscope.cn/models/Kedreamix/Linly-Talker/summary) - [Quark(夸克网盘)](https://pan.quark.cn/s/f48f5e35796b) 我制作一个脚本可以完成下述所有模型的下载，无需用户过多操作。这种方式适合网络稳定的情况，并且特别适合 Linux 用户。对于 Windows 用户，也可以使用 Git 来下载模型。如果网络环境不稳定，用户可以选择使用手动下载方法，或者尝试运行 Shell 脚本来完成下载。脚本具有以下功能。 1. **选择下载方式**: 用户可以选择从三种不同的源下载模型：ModelScope、Huggingface 或 Huggingface 镜像站点。 2. **下载模型**: 根据用户的选择，执行相应的下载命令。 3. **移动模型文件**: 下载完成后，将模型文件移动到指定的目录。 4. **错误处理**: 在每一步操作中加入了错误检查，如果操作失败，脚本会输出错误信息并停止执行。 ```bash sh scripts/download_models.sh ``` **HuggingFace下载** 如果速度太慢可以考虑镜像，参考 [简便快捷获取 Hugging Face 模型（使用镜像站点）](https://kedreamix.github.io/2024/01/05/Note/HuggingFace/?highlight=镜像) ```bash # 从huggingface下载预训练模型 git lfs install git clone https://huggingface.co/Kedreamix/Linly-Talker --depth 1 # git lfs clone https://huggingface.co/Kedreamix/Linly-Talker # pip install -U huggingface_hub # export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # 使用镜像网站 huggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False Kedreamix/Linly-Talker --local-dir Linly-Talker ``` **ModelScope下载** ```bash # 从modelscope下载预训练模型 # 1. git 方法 git lfs install git clone https://www.modelscope.cn/Kedreamix/Linly-Talker.git --depth 1 # git lfs clone https://www.modelscope.cn/Kedreamix/Linly-Talker.git --depth 1 # 2. Python 代码下载 pip install modelscope from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('Kedreamix/Linly-Talker', resume_download=True, cache_dir='./', revision='master') ``` **移动所有模型到当前目录** 如果百度网盘下载后，可以参考文档最后目录结构来移动目录 ```bash # 移动所有模型到当前目录 # checkpoint中含有SadTalker和Wav2Lip等权重 mv Linly-Talker/checkpoints/* ./checkpoints # 若使用GFPGAN增强，安装对应的库 # pip install gfpgan # mv Linly-Talker/gfpan ./ # 语音克隆模型 mv Linly-Talker/GPT_SoVITS/pretrained_models/* ./GPT_SoVITS/pretrained_models/ # Qwen大模型 mv Linly-Talker/Qwen ./ # MuseTalk模型 mkdir -p ./Musetalk/models mv Linly-Talker/MuseTalk/* ./Musetalk/models ``` 为了大家的部署使用方便，更新了一个`configs.py`文件，可以对其进行一些超参数修改即可 ```bash # 设备运行端口 (Device running port) port = 6006 # api运行端口及IP (API running port and IP) mode = 'api' # api 需要先运行Linly-api-fast.py，暂时仅仅适用于Linly # 本地端口localhost:127.0.0.1 全局端口转发:"0.0.0.0" ip = '127.0.0.1' api_port = 7871 # LLM模型路径 (Linly model path) mode = 'offline' model_path = 'Qwen/Qwen-1_8B-Chat' # ssl证书 (SSL certificate) 麦克风对话需要此参数 # 最好调整为绝对路径 ssl_certfile = "./https_cert/cert.pem" ssl_keyfile = "./https_cert/key.pem" ``` ## ASR - Speech Recognition 详细有关于语音识别的**使用介绍**与**代码实现**可见 [ASR - 同数字人沟通的桥梁](./ASR/README.md) ### Whisper 借鉴OpenAI的Whisper实现了ASR的语音识别，具体使用方法参考 [https://github.com/openai/whisper](https://github.com/openai/whisper) ### FunASR 阿里的`FunASR`的语音识别效果也是相当不错，而且时间也是比whisper更快的，对中文实际上是更好的。 同时funasr更能达到实时的效果，所以也将FunASR添加进去了，在ASR文件夹下的FunASR文件里可以进行体验，参考 [https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR)。 ### Coming Soon 欢迎大家提出建议，激励我不断更新模型，丰富Linly-Talker的功能。 ## TTS Text To Speech 详细有关于语音识别的**使用介绍**与**代码实现**可见 [TTS - 赋予数字人真实的语音交互能力](./TTS/README.md) ### Edge TTS 借鉴使用微软语音服务，具体使用方法参考[https://github.com/rany2/edge-tts](https://github.com/rany2/edge-tts) ### PaddleTTS 在实际使用过程中，可能会遇到需要离线操作的情况。由于Edge TTS需要在线环境才能生成语音，因此我们选择了同样开源的PaddleSpeech作为文本到语音（TTS）的替代方案。虽然效果可能有所不同，但PaddleSpeech支持离线操作。更多信息可参考PaddleSpeech的GitHub页面：[PaddleSpeech](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech)。 ### Coming Soon 欢迎大家提出建议，激励我不断更新模型，丰富Linly-Talker的功能。 ## Voice Clone 详细有关于语音克隆的**使用介绍**与**代码实现**可见 [Voice Clone - 在对话时悄悄偷走你的声音](./VITS/README.md) ### GPT-SoVITS（推荐） 感谢大家的开源贡献，我借鉴了当前开源的语音克隆模型 `GPT-SoVITS`，我认为效果是相当不错的，项目地址可参考[https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS) 我将一些训练好的克隆权重放在了[Quark(夸克网盘)](https://pan.quark.cn/s/f48f5e35796b)中，大家可以自取权重和参考音频。 ### XTTS Coqui XTTS是一个领先的深度学习文本到语音任务（TTS语音生成模型）工具包，通过使用一段5秒钟以上的语音频剪辑就可以完成声音克隆*将语音克隆到不同的语言*。 🐸TTS 是一个用于高级文本转语音生成的库。 🚀 超过 1100 种语言的预训练模型。 🛠️ 用于以任何语言训练新模型和微调现有模型的工具。 📚 用于数据集分析和管理的实用程序。 - 在线体验XTTS [https://huggingface.co/spaces/coqui/xtts](https://huggingface.co/spaces/coqui/xtts) - 官方Github库 https://github.com/coqui-ai/TTS ### Coming Soon 欢迎大家提出建议，激励我不断更新模型，丰富Linly-Talker的功能。 ## THG - Avatar 详细有关于数字人生成的**使用介绍**与**代码实现**可见 [THG - 构建智能数字人](./TFG/README.md) ### SadTalker 数字人生成可使用SadTalker（CVPR 2023）,详情介绍见 [https://sadtalker.github.io](https://sadtalker.github.io) 在使用前先下载SadTalker模型: ```bash bash scripts/sadtalker_download_models.sh ``` [Baidu (百度云盘)](https://pan.baidu.com/s/1eF13O-8wyw4B3MtesctQyg?pwd=linl) (Password: `linl`) [Quark(夸克网盘)](https://pan.quark.cn/s/f48f5e35796b) > 如果百度网盘下载，记住是放在checkpoints文件夹下，百度网盘下载的默认命名为sadtalker，实际应该重命名为checkpoints ### Wav2Lip 数字人生成还可使用Wav2Lip（ACM 2020），详情介绍见 [https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip](https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip) 在使用前先下载Wav2Lip模型： | Model | Description | Link to the model | | ---------------------------- | ----------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | | Wav2Lip | Highly accurate lip-sync | [Link](https://iiitaphyd-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/radrabha_m_research_iiit_ac_in/Eb3LEzbfuKlJiR600lQWRxgBIY27JZg80f7V9jtMfbNDaQ?e=TBFBVW) | | Wav2Lip + GAN | Slightly inferior lip-sync, but better visual quality | [Link](https://iiitaphyd-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/radrabha_m_research_iiit_ac_in/EdjI7bZlgApMqsVoEUUXpLsBxqXbn5z8VTmoxp55YNDcIA?e=n9ljGW) | | Expert Discriminator | Weights of the expert discriminator | [Link](https://iiitaphyd-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/radrabha_m_research_iiit_ac_in/EQRvmiZg-HRAjvI6zqN9eTEBP74KefynCwPWVmF57l-AYA?e=ZRPHKP) | | Visual Quality Discriminator | Weights of the visual disc trained in a GAN setup | [Link](https://iiitaphyd-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/radrabha_m_research_iiit_ac_in/EQVqH88dTm1HjlK11eNba5gBbn15WMS0B0EZbDBttqrqkg?e=ic0ljo) | ### ER-NeRF ER-NeRF（ICCV2023）是使用最新的NeRF技术构建的数字人，拥有定制数字人的特性，只需要一个人的五分钟左右到视频即可重建出来，具体可参考 [https://github.com/Fictionarry/ER-NeRF](https://github.com/Fictionarry/ER-NeRF) 已更新，以奥巴马形象作为参考，若考虑更好的效果，可能考虑克隆定制数字人的声音以得到更好的效果。 ### MuseTalk MuseTalk 是一个实时高质量的音频驱动唇形同步模型，能够以30帧每秒以上的速度在NVIDIA Tesla V100显卡上运行。该模型可以与由 MuseV 生成的输入视频结合使用，作为完整的虚拟人解决方案的一部分。具体可参考 [https://github.com/TMElyralab/MuseTalk](https://github.com/TMElyralab/MuseTalk) MuseTalk 是一个实时高质量的音频驱动唇形同步模型，经过训练可以在 ft-mse-vae 的潜在空间中进行工作。它具有以下特性： - **未见面孔的同步**：根据输入的音频对未见过的面孔进行修改，面部区域的大小为 256 x 256。 - **多语言支持**：支持多种语言的音频输入，包括中文、英语和日语。 - **高性能实时推理**：在 NVIDIA Tesla V100 上可以实现 30帧每秒以上的实时推理。 - **面部中心点调整**：支持修改面部区域的中心点位置，这对生成结果有显著影响。 - **HDTF 数据集训练**：提供在 HDTF 数据集上训练的模型检查点。 - **训练代码即将发布**：训练代码即将发布，方便进一步的开发和研究。 MuseTalk 提供了一个高效且灵活的工具，使虚拟人的面部表情能够精确同步于音频，为实现全方位互动的虚拟人迈出了重要一步。 在Linly-Talker中已经加入了MuseTalk，基于MuseV的视频进行推理，得到了比较理想的速度进行对话，基本达到实时的效果，还是非常不错的，也是可以基于流式进行推理的。 ### Coming Soon 欢迎大家提出建议，激励我不断更新模型，丰富Linly-Talker的功能。 ## LLM - Conversation 详细有关于大模型的**使用介绍**与**代码实现**可见 [LLM - 大语言模型为数字人赋能](./LLM/README.md) ### Linly-AI Linly来自深圳大学数据工程国家重点实验室，参考 [https://github.com/CVI-SZU/Linly](https://github.com/CVI-SZU/Linly) ### Qwen 来自阿里云的Qwen，查看 [https://github.com/QwenLM/Qwen](https://github.com/QwenLM/Qwen) 如果想要快速使用，可以选1.8B的模型，参数比较少，在较小的显存也可以正常使用，当然这一部分可以替换 下载 Qwen1.8B 模型: [https://huggingface.co/Qwen/Qwen-1_8B-Chat](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-1_8B-Chat) ### Gemini-Pro 来自 Google 的 Gemini-Pro，了解更多请访问 [https://deepmind.google/technologies/gemini/](https://deepmind.google/technologies/gemini/) 请求 API 密钥: [https://makersuite.google.com/](https://makersuite.google.com/) ### ChatGPT 来自OpenAI的，需要申请API，了解更多请访问 [https://platform.openai.com/docs/introduction](https://platform.openai.com/docs/introduction) ### ChatGLM 来自清华的，了解更多请访问 [https://github.com/THUDM/ChatGLM3](https://github.com/THUDM/ChatGLM3) ### GPT4Free 可参考[https://github.com/xtekky/gpt4free](https://github.com/xtekky/gpt4free)，免费白嫖使用GPT4等模型 ### LLM 多模型选择 在 webui.py 文件中，轻松选择您需要的模型，⚠️第一次运行要先下载模型，参考Qwen1.8B ### Coming Soon 欢迎大家提出建议，激励我不断更新模型，丰富Linly-Talker的功能。 ## 优化 一些优化: - 使用固定的输入人脸图像,提前提取特征,避免每次读取 - 移除不必要的库,缩短总时间 - 只保存最终视频输出,不保存中间结果,提高性能 - 使用OpenCV生成最终视频,比mimwrite更快 ## Gradio Gradio是一个Python库,提供了一种简单的方式将机器学习模型作为交互式Web应用程序来部署。 对Linly-Talker而言,使用Gradio有两个主要目的: 1. **可视化与演示**:Gradio为模型提供一个简单的Web GUI,上传图片和文本后可以直观地看到结果。这是展示系统能力的有效方式。 2. **用户交互**:Gradio的GUI可以作为前端,允许用户与Linly-Talker进行交互对话。用户可以上传自己的图片并输入问题,实时获取回答。这提供了更自然的语音交互方式。 具体来说,我们在app.py中创建了一个Gradio的Interface,接收图片和文本输入,调用函数生成回应视频,在GUI中显示出来。这样就实现了浏览器交互而不需要编写复杂的前端。 总之,Gradio为Linly-Talker提供了可视化和用户交互的接口,是展示系统功能和让最终用户使用系统的有效途径。 > 若考虑实时对话，可能需要换个框架，或者对Gradio进行魔改，希望和大家一起努力 ## 启动WebUI 之前我将很多个版本都是分开来的，实际上运行多个会比较麻烦，所以后续我增加了变成WebUI一个界面即可体验，后续也会不断更新 ### WebUI 现在已加入WebUI的功能如下 - [x] 文本/语音数字人对话（固定数字人，分男女角色） - [x] 任意图片数字人对话（可上传任意图片数字人） - [x] 多轮GPT对话（加入历史对话数据，链接上下文） - [x] 语音克隆对话（基于GPT-SoVITS设置进行语音克隆，也可根据语音对话的声音进行克隆） - [x] 数字人文本/语音播报（根据输入的文字/语音进行播报） - [x] 多模块➕多模型➕多选择 - [x] 角色多选择：女性角色/男性角色/自定义角色(每一部分都可以自动上传图片)/Comming Soon - [x] TTS模型多选择：EdgeTTS / PaddleTTS/ GPT-SoVITS/Comming Soon - [x] LLM模型多选择： Linly/ Qwen / ChatGLM/ GeminiPro/ ChatGPT/Comming Soon - [x] Talker模型多选择：Wav2Lip/ SadTalker/ ERNeRF/ MuseTalk/Comming Soon - [x] ASR模型多选择：Whisper/ FunASR/Comming Soon ![](docs/WebUI2.png) 可以直接运行webui来得到结果，可以看到的页面如下 ```bash # WebUI python webui.py ``` ![](docs/WebUI.png) 这次更新了一下界面，我们可以自由选择GPT-SoVITS微调后的模型来实现，上传参考音频即可很好的克隆声音 ![](docs/WebUI3.png) ### Old Verison > 这一部分是为了保证每部份代码都是正确的，所以会先对每一个模块都进行测试和改进 启动一共有几种模式，可以选择特定的场景进行设置 第一种只有固定了人物问答，设置好了人物，省去了预处理时间 ```bash python app.py ``` ![](docs/UI.png) 最近更新了第一种模式，加入了Wav2Lip模型进行对话 ```bash python appv2.py ``` 第二种是可以任意上传图片进行对话 ```bash python app_img.py ``` ![](docs/UI2.png) 第三种是在第一种的基础上加入了大语言模型，加入了多轮的GPT对话 ```bash python app_multi.py ``` ![](docs/UI3.png) 现在加入了语音克隆的部分，可以自由切换自己克隆的声音模型和对应的人图片进行实现，这里我选择了一个烟嗓音和男生图片 ```bash python app_vits.py ``` 加入了第四种方式，不固定场景进行对话，直接输入语音或者生成语音进行数字人生成，内置了Sadtalker，Wav2Lip，ER-NeRF等方式 > ER-NeRF是针对单独一个人的视频进行训练的，所以需要替换特定的模型才能进行渲染得到正确的结果，内置了Obama的权重，可直接用 ```bash python app_talk.py ``` ![](docs/UI4.png) 加入了MuseTalk的方式，能够将MuseV的视频进行预处理，预处理后进行对话，速度基本能够达到实时的要求，速度非常快，MuseTalk已加入在WebUI中。 ```bash python app_musetalk.py ``` ![](docs/UI5.png) ## 文件夹结构 所有的权重部分可以从这下载，百度网盘可能有时候会更新慢一点，建议从夸克网盘下载，会第一时间更新 - [Baidu (百度云盘)](https://pan.baidu.com/s/1eF13O-8wyw4B3MtesctQyg?pwd=linl) (Password: `linl`) - [huggingface](https://huggingface.co/Kedreamix/Linly-Talker) - [modelscope](https://www.modelscope.cn/models/Kedreamix/Linly-Talker/files) - [Quark(夸克网盘)](https://pan.quark.cn/s/f48f5e35796b) 权重文件夹结构如下 ```bash Linly-Talker/ ├── checkpoints │ ├── audio_visual_encoder.pth │ ├── hub │ │ └── checkpoints │ │ └── s3fd-619a316812.pth │ ├── lipsync_expert.pth │ ├── mapping_00109-model.pth.tar │ ├── mapping_00229-model.pth.tar │ ├── May.json │ ├── May.pth │ ├── Obama_ave.pth │ ├── Obama.json │ ├── Obama.pth │ ├── ref_eo.npy │ ├── ref.npy │ ├── ref.wav │ ├── SadTalker_V0.0.2_256.safetensors │ ├── visual_quality_disc.pth │ ├── wav2lip_gan.pth │ └── wav2lip.pth ├── gfpgan │   └── weights │   ├── alignment_WFLW_4HG.pth │   └── detection_Resnet50_Final.pth ├── GPT_SoVITS │   └── pretrained_models │   ├── chinese-hubert-base │   │   ├── config.json │   │   ├── preprocessor_config.json │   │   └── pytorch_model.bin │   ├── chinese-roberta-wwm-ext-large │   │   ├── config.json │   │   ├── pytorch_model.bin │   │   └── tokenizer.json │   ├── README.md │   ├── s1bert25hz-2kh-longer-epoch=68e-step=50232.ckpt │   ├── s2D488k.pth │   ├── s2G488k.pth │   └── speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch ├── MuseTalk │ ├── models │ │ ├── dwpose │ │ │ └── dw-ll_ucoco_384.pth │ │ ├── face-parse-bisent │ │ │ ├── 79999_iter.pth │ │ │ └── resnet18-5c106cde.pth │ │ ├── musetalk │ │ │ ├── musetalk.json │ │ │ └── pytorch_model.bin │ │ ├── README.md │ │ ├── sd-vae-ft-mse │ │ │ ├── config.json │ │ │ └── diffusion_pytorch_model.bin │ │ └── whisper │ │ └── tiny.pt ├── Qwen │   └── Qwen-1_8B-Chat │   ├── assets │   │   ├── logo.jpg │   │   ├── qwen_tokenizer.png │   │   ├── react_showcase_001.png │   │   ├── react_showcase_002.png │   │   └── wechat.png │   ├── cache_autogptq_cuda_256.cpp │   ├── cache_autogptq_cuda_kernel_256.cu │   ├── config.json │   ├── configuration_qwen.py │   ├── cpp_kernels.py │   ├── examples │   │   └── react_prompt.md │   ├── generation_config.json │   ├── LICENSE │   ├── model-00001-of-00002.safetensors │   ├── model-00002-of-00002.safetensors │   ├── modeling_qwen.py │   ├── model.safetensors.index.json │   ├── NOTICE │   ├── qwen_generation_utils.py │   ├── qwen.tiktoken │   ├── README.md │   ├── tokenization_qwen.py │   └── tokenizer_config.json ├── Whisper │ ├── base.pt │ └── tiny.pt ├── FunASR │ ├── punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch │ │ ├── configuration.json │ │ ├── config.yaml │ │ ├── example │ │ │ └── punc_example.txt │ │ ├── fig │ │ │ └── struct.png │ │ ├── model.pt │ │ ├── README.md │ │ └── tokens.json │ ├── speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch │ │ ├── am.mvn │ │ ├── configuration.json │ │ ├── config.yaml │ │ ├── example │ │ │ └── vad_example.wav │ │ ├── fig │ │ │ └── struct.png │ │ ├── model.pt │ │ └── README.md │ └── speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch │ ├── am.mvn │ ├── asr_example_hotword.wav │ ├── configuration.json │ ├── config.yaml │ ├── example │ │ ├── asr_example.wav │ │ └── hotword.txt │ ├── fig │ │ ├── res.png │ │ └── seaco.png │ ├── model.pt │ ├── README.md │ ├── seg_dict │ └── tokens.json └── README.md ``` ## 赞助 | 支付宝 | 微信 | | -------------------- | ----------------------- | | ![](docs/Alipay.jpg) | ![](docs/WeChatpay.jpg) | ## 参考 **ASR** - [https://github.com/openai/whisper](https://github.com/openai/whisper) - [https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR) **TTS** - [https://github.com/rany2/edge-tts](https://github.com/rany2/edge-tts) - [https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech) **LLM** - [https://github.com/CVI-SZU/Linly](https://github.com/CVI-SZU/Linly) - [https://github.com/QwenLM/Qwen](https://github.com/QwenLM/Qwen) - [https://deepmind.google/technologies/gemini/](https://deepmind.google/technologies/gemini/) - [https://github.com/THUDM/ChatGLM3](https://github.com/THUDM/ChatGLM3) - [https://openai.com](https://openai.com) **THG** - [https://github.com/OpenTalker/SadTalker](https://github.com/OpenTalker/SadTalker) - [https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip](https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip) - [https://github.com/Fictionarry/ER-NeRF](https://github.com/Fictionarry/ER-NeRF) **Voice Clone** - [https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS) - [https://github.com/coqui-ai/TTS](https://github.com/coqui-ai/TTS) ## Star History [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=Kedreamix/Linly-Talker&type=Date)](https://star-history.com/#Kedreamix/Linly-Talker&Date)