MetaHuman-Stream - 实时交互流式AI数字人技术

MetaHuman-Stream是什么

MetaHuman-Stream 是一项前沿的实时交互流式AI数字人技术，集成了 ERNerf、MuseTalk、Wav2lip 等多种先进模型，支持声音克隆和深度学习算法，确保对话流畅自然。通过全身视频整合和低延迟通信技术，提供沉浸式体验，适用于在线教育、客服、游戏和新闻等多个场景，推动数字人技术在实际应用中的创新和发展。

MetaHuman-Stream的主要功能

多模型支持：集成了 ERNerf、MuseTalk、Wav2lip 等多种数字人模型，以适应不同的应用需求。
声音克隆：允许用户实现声音的克隆，使数字人的声音更加个性化和真实。
对话处理能力：采用深度学习算法，即使在对话中遇到打断，也能保持流畅的交互体验。
全身视频整合：支持全身视频的拼接和整合，提供更加真实和生动的视觉体验。
低延迟通信：支持 RTMP 和 WebRTC 协议，确保音视频数据的实时传输和低延迟。

MetaHuman-Stream的技术原理

音视频同步技术：通过精确的音视频同步算法，确保数字人的口型、表情和身体动作与音频信号同步，提供自然流畅的交互体验。
深度学习算法：利用深度学习模型对音频信号进行处理，实现语音识别和声音克隆，同时对视频信号进行分析，以驱动数字人模型的动作和表情。
数字人模型驱动：采用3D建模和动画技术，结合深度学习算法，对数字人模型进行实时驱动，能模仿真实人类的动作和表情。
全身视频拼接技术：通过视频处理技术，将不同部分的视频（如头部、身体等）进行拼接，形成完整的数字人视频输出。

MetaHuman-Stream的项目地址

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

如何使用MetaHuman-Stream

环境准备：确保系统满足 MetaHuman-Stream 的运行要求，如操作系统（Ubuntu 20.04 推荐）、Python 版本（3.10）、Pytorch 版本（1.12）以及 CUDA 版本（11.3）。
安装依赖：使用 Conda 创建新的 Python 环境，并激活该环境，安装 Pytorch、torchvision 和 CUDA toolkit，使用 pip 安装 MetaHuman-Stream 的其他依赖项，如 requirements.txt 中列出的库。
获取 MetaHuman-Stream 代码：通过 Git 克隆 MetaHuman-Stream 的 GitHub 仓库到本地。
运行 SRS 服务器（如果使用 WebRTC 推流）：使用 Docker 运行 SRS 实例，并设置相应的端口映射。
启动 MetaHuman-Stream 应用：在 MetaHuman-Stream 的根目录下运行 app.py 脚本来启动数字人应用程序。