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Duix.Avatar 本地部署教程:跑通一套免费的全离线 AI 数字人视频生成器

发布时间:2026/9/11 12:08:17来源:尧图网络
Duix.Avatar 本地部署教程:跑通一套免费的全离线 AI 数字人视频生成器
Duix.Avatar 本地部署教程跑通一套免费的全离线 AI 数字人视频生成器【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想让一段文字直接变成有人脸、有声线的口播视频又不想把人脸和声音数据上传到任何云端服务Duix.Avatar 是一套完全本地运行的开源 AI 数字人工具你只需提交一段 10 秒左右的视频就能克隆出形象和声音都像你的数字人之后输入文字或音频离线生成口播视频。 它能帮你解决什么三个真实场景不用出镜的口播视频写好文案系统自动把文字转成语音再驱动你的数字人同步说话直接产出成片也可以直接上传音频文件来驱动。中、英、日等 8 种语言都支持。数据不出本机克隆和合成全流程跑在你自己的 GPU 上部署完成后无需联网。对隐私敏感的团队或个人来说意味着人脸和声音永远不会被上传。免费不限量开源版本免费商用用户量超 10 万或年营收超 1000 万美元的企业需签商业许可没有按次计费也不用等云端排队。打开客户端后整个操作就是首页两个入口右侧“快速定制”上传视频克隆形象左侧“创建视频”选形象、输文字、出成片。明白了它能做什么接下来就是让它跑起来。好消息是全程只有几条命令。 最短路径拿到你的第一个 AI 数字人视频环境一句话带过一台装了 NVIDIA 显卡并驱动正常的机器算力全在本地没有 N 卡跑不了装好 Node.js 18 和 Docker硬盘预留 100G 左右空间给镜像。先拉取代码并启动本地服务端git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/HeyGem.ai cd HeyGem.ai/deploy docker-compose up -d接下来耐心等待镜像下载约 70G 流量半小时上下取决于网速。Docker 里出现三个服务且都是 Running服务端就绪。再启动客户端cd HeyGem.ai npm install npm run dev窗口打开就说明环境通了。然后在界面里做三件事上传一段约 10 秒、人在清楚说话的完整视频等形象和声音克隆完成输入一段文字点击生成。拿到第一条口播视频就是这条路径的终点。 进阶玩法按需取用显卡是 50 系列NVIDIA 50 系5090 已测试用专属配置换一份 compose 文件即可cd deploy docker-compose -f docker-compose-5090.yml up -d机器小只想做视频合成lite 版只启动一个服务镜像和资源占用都更小在 deploy/ 目录执行docker-compose -f docker-compose-lite.yml up -d。不是 WindowsUbuntu 22.04 已做官方适配服务端用docker-compose-linux.yml部署客户端双击 AppImage 即用无需安装。想接进自己的系统服务端启动后在本地开放三组 API模特训练、音频合成、视频合成含进度查询。调用示例直接看 src/main/service/不用自己摸索参数。想继续了解界面逻辑客户端源码 里所有视图都按页面分好了目录顺着 views 看即可。⚠️ 数字人本地部署最常踩的 3 个坑1.docker-compose up -d超时报 request canceled原因Docker Hub 官方源连接不稳定。解法在 Docker Engine 设置里加国内镜像源再重试。2. 克隆形象时报错日志出现 Connection refused原因语音识别服务启动慢小内存机器还可能起不来。解法服务端启动后等几分钟再执行克隆内存 16G 及以下建议先扩容。3. 新增模特时报错原因创建模特用的视频必须有人声程序要用它做声音克隆。解法换一段人在清楚说话的 10 秒片段即可通过。再遇到其他报错先看两套日志客户端日志从右上角设置打开文件在 AppData 下的 logs 目录服务端则在 Docker 里打开对应容器复制日志。更多现象和解法直接翻 官方常见问题文档。部署完成的那一刻你的显卡就是一间随叫随到的视频生成工厂——现在就克隆出你的第一个数字人吧。【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
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