MetaHuman-Stream – 實時交互流式AI數字人技術

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MetaHuman-Stream是什麼

MetaHuman-Stream 是一項前沿的實時交互流式AI數字人技術，集成了 ERNerf、MuseTalk、Wav2lip 等多種先進模型，支持聲音克隆和深度學習算法，確保對話流暢自然。通過全身視頻整合和低延遲通信技術，提供沉浸式體驗，適用於在線教育、客服、遊戲和新聞等多個場景，推動數字人技術在實際應用中的創新和發展。

MetaHuman-Stream的主要功能

多模型支持：集成了 ERNerf、MuseTalk、Wav2lip 等多種數字人模型，以適應不同的應用需求。
聲音克隆：允許用戶實現聲音的克隆，使數字人的聲音更加個性化和真實。
對話處理能力：採用深度學習算法，即使在對話中遇到打斷，也能保持流暢的交互體驗。
全身視頻整合：支持全身視頻的拼接和整合，提供更加真實和生動的視覺體驗。
低延遲通信：支持 RTMP 和 WebRTC 協議，確保音視頻數據的實時傳輸和低延遲。

MetaHuman-Stream的技術原理

音視頻同步技術：通過精確的音視頻同步算法，確保數字人的口型、表情和身體動作與音頻信號同步，提供自然流暢的交互體驗。
深度學習算法：利用深度學習模型對音頻信號進行處理，實現語音識別和聲音克隆，同時對視頻信號進行分析，以驅動數字人模型的動作和表情。
數字人模型驅動：採用3D建模和動畫技術，結合深度學習算法，對數字人模型進行實時驅動，能模仿真實人類的動作和表情。
全身視頻拼接技術：通過視頻處理技術，將不同部分的視頻（如頭部、身體等）進行拼接，形成完整的數字人視頻輸出。

MetaHuman-Stream的項目地址

Github倉庫：https://github.com/lipku/metahuman-stream

如何使用MetaHuman-Stream

環境準備：確保系統滿足 MetaHuman-Stream 的運行要求，如操作系統（Ubuntu 20.04 推薦）、Python 版本（3.10）、Pytorch 版本（1.12）以及 CUDA 版本（11.3）。
安裝依賴：使用 Conda 創建新的 Python 環境，並激活該環境，安裝 Pytorch、torchvision 和 CUDA toolkit，使用 pip 安裝 MetaHuman-Stream 的其他依賴項，如 requirements.txt 中列出的庫。
獲取 MetaHuman-Stream 代碼：通過 Git 克隆 MetaHuman-Stream 的 GitHub 倉庫到本地。
運行 SRS 服務器（如果使用 WebRTC 推流）：使用 Docker 運行 SRS 實例，並設置相應的端口映射。
啓動 MetaHuman-Stream 應用：在 MetaHuman-Stream 的根目錄下運行 app.py 腳本來啓動數字人應用程序。