A streaming digital human based on the Ernerf model， realize audio video synchronous dialogue. It can basically achieve commercial effects.
基于ernerf模型的流式数字人，实现音视频同步对话。基本可以达到商用效果

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Features

1. 支持声音克隆
2. 支持大模型对话
3. 支持多种音频特征驱动：wav2vec、hubert
4. 支持全身视频拼接

1. Installation

Tested on Ubuntu 20.04, Python3.10, Pytorch 1.12 and CUDA 11.3

1.1 Install dependency

conda create -n nerfstream python=3.10
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
conda activate nerfstream
pip install -r requirements.txt
pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git"
pip install tensorflow-gpu==2.8.0

linux cuda环境搭建可以参考这篇文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/674972886

1.2 安装rtmpstream库

参照 https://github.com/lipku/python_rtmpstream

2. Run

2.1 运行rtmpserver (srs)

docker run --rm -it -p 1935:1935 -p 1985:1985 -p 8080:8080 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ossrs/srs:5

2.2 启动数字人：

python app.py

如果访问不了huggingface，在运行前

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

运行成功后，用vlc访问rtmp://serverip/live/livestream

2.3 网页端数字人播报输入文字

安装并启动nginx

apt install nginx
nginx

将echo.html和mpegts-1.7.3.min.js拷到/var/www/html下

用浏览器打开http://serverip/echo.html, 在文本框输入任意文字，提交。数字人播报该段文字

3. More Usage

3.1 使用LLM模型进行数字人对话

目前借鉴数字人对话系统LinlyTalker的方式，LLM模型支持Chatgpt,Qwen和GeminiPro。需要在app.py中填入自己的api_key。
安装并启动nginx，将chat.html和mpegts-1.7.3.min.js拷到/var/www/html下

用浏览器打开http://serverip/chat.html

3.2 使用本地tts服务,支持声音克隆

运行xtts服务，参照 https://github.com/coqui-ai/xtts-streaming-server

docker run --gpus=all -e COQUI_TOS_AGREED=1 --rm -p 9000:80 ghcr.io/coqui-ai/xtts-streaming-server:latest

然后运行，其中ref.wav为需要克隆的声音文件

python app.py --tts xtts --ref_file data/ref.wav

3.3 音频特征用hubert

如果训练模型时用的hubert提取音频特征，用如下命令启动数字人

python app.py --asr_model facebook/hubert-large-ls960-ft 

3.4 设置背景图片

python app.py --bg_img bg.jpg 

3.5 全身视频拼接

3.5.1 切割训练用的视频

ffmpeg -i fullbody.mp4 -vf crop="400:400:100:5" train.mp4 

用train.mp4训练模型

3.5.2 提取全身图片

ffmpeg -i fullbody.mp4 -vf fps=25 -qmin 1 -q:v 1 -start_number 0 data/fullbody/img/%d.jpg

3.5.2 启动数字人

python app.py --fullbody --fullbody_img data/fullbody/img --fullbody_offset_x 100 --fullbody_offset_y 5 --fullbody_width 580 --fullbody_height 1080 --W 400 --H 400

• --fullbody_width、--fullbody_height 全身视频的宽、高
• --W、--H 训练视频的宽、高
• ernerf训练第三步torso如果训练的不好，在拼接处会有接缝。可以在上面的命令加上--torso_imgs data/xxx/torso_imgs，torso不用模型推理，直接用训练数据集里的torso图片。这种方式可能头颈处会有些人工痕迹。

4. Docker Run

不需要第1步的安装，直接运行。

docker run --gpus all -it --network=host --rm  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lipku/nerfstream:v1.3

srs和nginx的运行同2.1和2.3

5. Data flow

6. 数字人模型文件

可以替换成自己训练的模型(https://github.com/Fictionarry/ER-NeRF)

.
├── data
│   ├── data_kf.json
│   ├── au.csv			
│   ├── pretrained
│   └── └── ngp_kf.pth

7. 性能分析

1. 帧率
   在Tesla T4显卡上测试整体fps为18左右，如果去掉音视频编码推流，帧率在20左右。用4090显卡可以达到40多帧/秒。
   优化：新开一个线程运行音视频编码推流
2. 延时
   整体延时5s多
   （1）tts延时2s左右，目前用的edgetts，需要将每句话转完后一次性输入，可以优化tts改成流式输入
   （2）wav2vec延时1s多，需要缓存50帧音频做计算，可以通过-m设置context_size来减少延时
   （3）srs转发延时，设置srs服务器减少缓冲延时。具体配置可看 https://ossrs.net/lts/zh-cn/docs/v5/doc/low-latency, 配置了一个低延时版本

docker run --rm -it -p 1935:1935 -p 1985:1985 -p 8080:8080 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lipku/srs:v1.1

8. TODO

• 添加chatgpt实现数字人对话
• 声音克隆
• 数字人静音时用一段视频代替

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