尧图网页设计 
10秒视频就能克隆数字人Duix.Avatar 本地部署与数字人克隆实操指南【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 是一款可以在自己电脑上本地部署的开源数字人工具上传 10 秒左右视频即可完成形象和声音克隆用文字或音频驱动数字人口型生成口播视频全程离线运行适合想做数字人视频的个人创作者和技术用户。适合谁用三类人在用 Duix.Avatar要批量产口播视频的你知识付费讲师或企业内容负责人需要持续产出讲解类、产品介绍视频但没条件每次预约演播室亲自出镜。克隆一次形象之后后续产出视频只需写文案。想用自己的分身出镜的你自媒体创作者希望用自己的形象和声音做解说又不想每条片子都完整拍摄一遍。它同时克隆外貌与声音成片接近真人出镜。在意数据不出机器的你技术用户希望方案开源、可免费商用、能调本地 API 接入自己的流水线。核心亮点本地部署数字人为何值得试1. 全离线算力全在本地ASR、语音合成、视频合成三个服务全部跑在你机器的 Docker 里素材和成片都不出本机。对你意味着隐私不用担心硬件投入一次之后生成视频没有按次费用。2. 10 秒视频完成克隆文字/语音双驱动不用录长脚本、不用绿幕一段素材视频就能完成形象加声音克隆之后输入文字会自动合成语音并驱动口型也可以上传自己录的音频对口型。对你意味着从准备素材到拿到第一条口播视频步骤很少上手成本低。3. 开源且可免费商用仓库说明支持全球免费商用用户量超 10 万或年营收超 1000 万美元的企业需签署商业许可协议见 Duix.Avatar model community Licensing Agreement.pdf。对你意味着个人和小团队把它用于工作授权成本为零。Duix.Avatar Docker 部署步骤从安装到第一条视频动手前先核对三个前提装有 NVIDIA 显卡且驱动正常执行nvidia-smi能看到显卡信息才算通过这是硬性要求、内存 32G 及以上、系统是 Windows 10 19042.1526 及以上或 Ubuntu 22.04。第一步准备 Docker 环境耗时取决于你是否已装过 Docker。Windows 下先安装并更新 WSL终端执行wsl --install和wsl --update再安装 Docker Desktop注意 C 盘要为 Docker 镜像留出 100G 以上空闲不足时可以在 Docker Desktop 的 Settings → Resources 里把镜像存储位置改到其他盘。Ubuntu 22.04 下用 apt 安装 docker.io 与 docker-compose再安装 NVIDIA Container Toolkit 并让 Docker 使用 NVIDIA 运行时。第二步启动服务端约半小时取决于网速git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatarcd Duix-Avatar/deploy docker-compose up -d首次启动要下载约 70G 镜像流量等待约半小时。Ubuntu 用户把 compose 文件换成docker-compose-linux.ymlNVIDIA 50 系列显卡如 5090用户用docker-compose-5090.yml。启动完成后Docker 里应有Duix.Avatar-asr、Duix.Avatar-tts、Duix.Avatar-gen-video三个容器且均为 Running 状态服务端就绪lite 版本只有一个 gen-video 容器。第三步装客户端得到第一个结果从仓库 Releases 页面下载官方构建安装包Windows 双击 exe 安装Ubuntu 双击 AppImage 运行root 用户需在终端加--no-sandbox参数。在客户端点Create Avatar上传 10 秒左右的素材视频——这段视频必须有声音、且是人在说话因为声音克隆要用到它。克隆完成后点Create Video输入文案几分钟后即可得到第一条口型对齐的数字人口播视频。资源需求与实测表现项目仓库要求 / 实测系统Windows 10 19042.1526Ubuntu 22.04其他 Linux 未做兼容测试显卡必须 NVIDIA 且装好驱动推荐配置 RTX 4070内存32G 及以上16G 机器可能无法启动 ASR 服务磁盘WindowsC 盘 100G镜像与 D 盘 30G数据Ubuntu100G 空闲首次下载约 70G 流量耗时约半小时视网速而定社区作品里还出现过8G 显存、模型体积约 10G的单镜像跑法具体可以看 README_zh.md 中共创优秀作品展部分列出的教程链接。容易踩的三个部署报错与排查方法1. 拉镜像报错context canceled/request canceled现象执行docker-compose up -d时三个服务全部报 registry-1.docker.io 连接被取消。原因Docker Hub 官方源连接不稳定。解法在 Docker Engine 里配置国内镜像源registry-mirrors后重试或使用全局代理。2. 创建模特时报错Connection refused现象客户端新建模特日志出现 funasr 连接异常。原因ASR 服务Duix.Avatar-asr启动较慢服务端刚拉起时还没就绪。解法启动后等待几分钟再做克隆操作若内存只有 16GASR 服务可能直接起不来建议按 32G 配置准备。3. 创建模特提示视频必须有声音现象上传素材被拒绝。原因程序要用素材里的声音做声音克隆无声视频或无人讲话的画面都不行。解法重新录一段 10 秒左右、正对镜头讲话的视频再上传。排查时先看日志客户端在右上角菜单选Open Log打开日志服务端则在 Docker 里点开对应容器复制日志更细的自查步骤见 doc/常见问题.md。谁不适合用没有 NVIDIA 显卡的用户本项目所有算力都在本地没有 NVIDIA 显卡或驱动时三个服务无法启动Mac 与 Intel 核显机器基本用不了。想要云服务式低门槛体验的用户100G 磁盘、32G 内存、一次 70G 的下载这套门槛不低而且它只做非实时视频合成实时交互与直播驱动场景不在其能力范围内。一句话总结如果你有一台带 NVIDIA 显卡的电脑想让数字人口播视频不出本机地生产出来Duix.Avatar 值得花一个下午完整走一遍完整配置说明在 README_zh.md部署编排文件在 deploy/ 目录遇到问题优先查 doc/常见问题.md。【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 10秒视频就能克隆数字人：Duix.Avatar 本地部署与数字人克隆实操指南
10秒视频就能克隆数字人Duix.Avatar 本地部署与数字人克隆实操指南【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 是一款可以在自己电脑上本地部署的开源数字人工具上传 10 秒左右视频即可完成形象和声音克隆用文字或音频驱动数字人口型生成口播视频全程离线运行适合想做数字人视频的个人创作者和技术用户。适合谁用三类人在用 Duix.Avatar要批量产口播视频的你知识付费讲师或企业内容负责人需要持续产出讲解类、产品介绍视频但没条件每次预约演播室亲自出镜。克隆一次形象之后后续产出视频只需写文案。想用自己的分身出镜的你自媒体创作者希望用自己的形象和声音做解说又不想每条片子都完整拍摄一遍。它同时克隆外貌与声音成片接近真人出镜。在意数据不出机器的你技术用户希望方案开源、可免费商用、能调本地 API 接入自己的流水线。核心亮点本地部署数字人为何值得试1. 全离线算力全在本地ASR、语音合成、视频合成三个服务全部跑在你机器的 Docker 里素材和成片都不出本机。对你意味着隐私不用担心硬件投入一次之后生成视频没有按次费用。2. 10 秒视频完成克隆文字/语音双驱动不用录长脚本、不用绿幕一段素材视频就能完成形象加声音克隆之后输入文字会自动合成语音并驱动口型也可以上传自己录的音频对口型。对你意味着从准备素材到拿到第一条口播视频步骤很少上手成本低。3. 开源且可免费商用仓库说明支持全球免费商用用户量超 10 万或年营收超 1000 万美元的企业需签署商业许可协议见 Duix.Avatar model community Licensing Agreement.pdf。对你意味着个人和小团队把它用于工作授权成本为零。Duix.Avatar Docker 部署步骤从安装到第一条视频动手前先核对三个前提装有 NVIDIA 显卡且驱动正常执行nvidia-smi能看到显卡信息才算通过这是硬性要求、内存 32G 及以上、系统是 Windows 10 19042.1526 及以上或 Ubuntu 22.04。第一步准备 Docker 环境耗时取决于你是否已装过 Docker。Windows 下先安装并更新 WSL终端执行wsl --install和wsl --update再安装 Docker Desktop注意 C 盘要为 Docker 镜像留出 100G 以上空闲不足时可以在 Docker Desktop 的 Settings → Resources 里把镜像存储位置改到其他盘。Ubuntu 22.04 下用 apt 安装 docker.io 与 docker-compose再安装 NVIDIA Container Toolkit 并让 Docker 使用 NVIDIA 运行时。第二步启动服务端约半小时取决于网速git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatarcd Duix-Avatar/deploy docker-compose up -d首次启动要下载约 70G 镜像流量等待约半小时。Ubuntu 用户把 compose 文件换成docker-compose-linux.ymlNVIDIA 50 系列显卡如 5090用户用docker-compose-5090.yml。启动完成后Docker 里应有Duix.Avatar-asr、Duix.Avatar-tts、Duix.Avatar-gen-video三个容器且均为 Running 状态服务端就绪lite 版本只有一个 gen-video 容器。第三步装客户端得到第一个结果从仓库 Releases 页面下载官方构建安装包Windows 双击 exe 安装Ubuntu 双击 AppImage 运行root 用户需在终端加--no-sandbox参数。在客户端点Create Avatar上传 10 秒左右的素材视频——这段视频必须有声音、且是人在说话因为声音克隆要用到它。克隆完成后点Create Video输入文案几分钟后即可得到第一条口型对齐的数字人口播视频。资源需求与实测表现项目仓库要求 / 实测系统Windows 10 19042.1526Ubuntu 22.04其他 Linux 未做兼容测试显卡必须 NVIDIA 且装好驱动推荐配置 RTX 4070内存32G 及以上16G 机器可能无法启动 ASR 服务磁盘WindowsC 盘 100G镜像与 D 盘 30G数据Ubuntu100G 空闲首次下载约 70G 流量耗时约半小时视网速而定社区作品里还出现过8G 显存、模型体积约 10G的单镜像跑法具体可以看 README_zh.md 中共创优秀作品展部分列出的教程链接。容易踩的三个部署报错与排查方法1. 拉镜像报错context canceled/request canceled现象执行docker-compose up -d时三个服务全部报 registry-1.docker.io 连接被取消。原因Docker Hub 官方源连接不稳定。解法在 Docker Engine 里配置国内镜像源registry-mirrors后重试或使用全局代理。2. 创建模特时报错Connection refused现象客户端新建模特日志出现 funasr 连接异常。原因ASR 服务Duix.Avatar-asr启动较慢服务端刚拉起时还没就绪。解法启动后等待几分钟再做克隆操作若内存只有 16GASR 服务可能直接起不来建议按 32G 配置准备。3. 创建模特提示视频必须有声音现象上传素材被拒绝。原因程序要用素材里的声音做声音克隆无声视频或无人讲话的画面都不行。解法重新录一段 10 秒左右、正对镜头讲话的视频再上传。排查时先看日志客户端在右上角菜单选Open Log打开日志服务端则在 Docker 里点开对应容器复制日志更细的自查步骤见 doc/常见问题.md。谁不适合用没有 NVIDIA 显卡的用户本项目所有算力都在本地没有 NVIDIA 显卡或驱动时三个服务无法启动Mac 与 Intel 核显机器基本用不了。想要云服务式低门槛体验的用户100G 磁盘、32G 内存、一次 70G 的下载这套门槛不低而且它只做非实时视频合成实时交互与直播驱动场景不在其能力范围内。一句话总结如果你有一台带 NVIDIA 显卡的电脑想让数字人口播视频不出本机地生产出来Duix.Avatar 值得花一个下午完整走一遍完整配置说明在 README_zh.md部署编排文件在 deploy/ 目录遇到问题优先查 doc/常见问题.md。【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