Duix.Avatar 本地部署10秒视频克隆数字分身离线生成口播视频【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外包一条口播视频给工作室3000元起步、交付要等一周把员工的人脸和声音素材传到第三方云端服务一旦泄露处置成本远高于制作费。这是很多人不敢用数字人的两个原因。Duix.Avatar 是一款免费开源、全离线运行的数字人工具上传10秒左右的视频就能克隆你的脸和声音之后输入文案或上传音频直接生成口型同步的播报视频。使用门槛是一台带 NVIDIA 显卡的电脑加 DockerWindows 和 Ubuntu 都能完成部署。它是什么10秒视频克隆脸和声音Duix.Avatar 是一个桌面客户端加本地 Docker 服务的组合上传10秒左右的清晰视频系统自动拆出人脸特征和声音特征生成一个长你、声音也你的数字分身。之后你输入文案或上传音频文件它就生成口型同步的口播视频脚本支持中、英、日、韩、法、德、阿拉伯、西语共8种语言。它不做三件事不替你拍摄和剪辑素材不提供云端托管全部算力在你本机不支持非 NVIDIA 显卡。4个理由选本地部署素材不出机器。三个服务启动后所有接口调用都走本机 127.0.0.1声音服务18180端口视频合成8383端口人脸和声音素材全程不碰外网。10秒素材就够。克隆只需要一段10秒左右的视频不用长时间对着镜头录制素材准备成本几乎可以忽略。商用免费。开源协议支持全球免费商用只有用户量超10万或年营收达1000万美元的企业需要另签商业许可。部署路径短。服务端就是一条 docker-compose 命令客户端装完即用不需要自己配深度学习环境。从零到跑通5步装好服务端和客户端硬件基准按官方推荐配置来NVIDIA 显卡推荐 RTX 4070、32G 内存、Docker 存储盘100G空闲、Windows 用户另需 D 盘30G存放数据。第1步验证显卡驱动。终端执行nvidia-smi。看到显卡型号和驱动版本这步通过提示找不到命令或驱动先去 NVIDIA 官网装好驱动再重新验证。第2步克隆项目。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar cd Duix-Avatar验证点进入目录后能看到src和deploy两个文件夹。第3步装好 Docker。Windows 用 Docker DesktopWSL 2 后端Ubuntu 22.04 用 apt 装 docker 和 docker-compose。执行docker --version能看到版本号即通过。第4步一条命令拉起三个服务。首次会拉取三个镜像约70G流量耗时半小时左右取决于网速cd deploy docker-compose up -dUbuntu 换成 linux 编排文件执行docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -dRTX 50 系列显卡用docker-compose-5090.yml显存紧张可用 lite 编排文件它只跑一个视频合成服务。验证点Docker 界面里 duix-avatar-tts、duix-avatar-asr、duix-avatar-gen-video 三个容器均为 Running 状态lite 版只有一个 duix-avatar-gen-video。C 盘不足100G时在 Docker Desktop 的 Settings → Resources → Advanced 里用 Browse 把磁盘镜像位置改到别的盘。第5步安装客户端。到项目的 Release 页下载对应系统的安装包Windows 双击 exe 安装Ubuntu 双击 AppImage 直接运行root 桌面用户需在终端加--no-sandbox启动。验证点打开后看到创建视频和创建数字分身两张卡片即可使用。还能做什么3个批量口播场景自媒体口播批量生产输入3个选题文案操作选中同一个数字分身依次粘贴文案生成输出3条口型同步的口播成片直接排期发布企业内部培训标准化输入讲师一段10秒自我介绍录像操作克隆讲师分身输入课程讲稿输出讲师形象和声音讲解的系列课程视频同一内容多语言出片输入同一篇讲稿的中文和英文版本操作用同一个分身分别驱动生成输出两个语言的口播视频文件投不同渠道3个最常见的坑及修复方法坑1镜像下载慢或失败概率最高。判断依据docker-compose up -d长时间卡在拉取docker images里缺镜像首装约70G流量国内直连 Docker Hub 不稳定。解决动作在 Docker 的 Docker Engine 配置里加 registry-mirrors 国内镜像源重启后重新拉取。坑2服务起不来或反复重启。判断依据容器状态是 restarting 或 exited日志报 GPU 相关错误本项目全部算力在本地显卡驱动没装好服务一定起不来。解决动作更新 NVIDIA 驱动nvidia-smi能显示显卡后重新执行docker-compose up -d。坑3克隆或生成时报file not exists。判断依据客户端进度卡住或生成失败容器日志出现 FileNotFoundError多为服务端与客户端版本不一致。解决动作客户端点右上角设置齿轮选 Open Log 看本地日志服务端看对应容器日志定位报错然后在 deploy 目录重新执行docker-compose up -d把服务更新到最新镜像再试。关键代码在哪4个值得先看的路径想读代码或接入自己的系统先看这四个地方模型训练服务调用形象克隆训练接口创建数字分身的入口逻辑语音合成服务声音素材上传与 TTS 合成调用视频合成服务提交视频生成任务并轮询进度Docker编排文件三个服务的定义、端口映射和 GPU 挂载方式服务端启动后在本地暴露 HTTP 接口模特训练、音频合成、视频合成的参数都写在前三个文件里想接到自己的工作流直接调 127.0.0.1 的 18180 和 8383 端口即可。一句话总结适合谁不适合谁如果你需要高频产出口播视频、在意人脸和声音素材的隐私、手头正好有 NVIDIA 显卡这个开源数字人工具值得花一个下午部署如果你没有 GPU或不打算碰服务端可以先看它配套的 API 服务不必自己装。下一步动作先在终端跑一遍nvidia-smi确认机器达标达标就按第4步开始拉镜像。【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