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如何在 Ubuntu 22.04 上部署 Duix Avatar:三阶段跑通离线数字人视频生成完整指南
如何在 Ubuntu 22.04 上部署 Duix Avatar三阶段跑通离线数字人视频生成完整指南【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-Avatar如果你的目标是在自己的机器上产出第一条数字人口播视频这篇文章只讲最短路径。Duix Avatar 是一款免费开源的 AI 数字人项目一段 10 秒左右的真人视频即可克隆形象和声音之后用文字或音频就能离线驱动数字人说话。下面按先核对条件、再分阶段部署、最后验收的顺序给出 Duix Avatar 在 LinuxUbuntu 22.04 已实测上的完整部署流程并附排错对照表。 前置条件清单动手前逐项核对所有条件合并在这张表里建议逐行打勾后再开始部署任何一项缺失都会在后面某个阶段卡住你。条件是否必须验证方式Ubuntu 22.04 Desktop其他桌面发行版理论上可跑未做兼容测试建议lsb_release -aNVIDIA 显卡 正确安装的驱动必须全部算力在本地无 NVIDIA 环境三个服务起不来nvidia-smi能显示显卡信息内存 32GB 及以上必须free -hCPU13 代 Intel Core i5-13400F 及以上推荐lscpu硬盘空闲空间 100GB 以上首次拉镜像约 70GB必须df -hDocker 与 Docker Compose必须docker --versionNVIDIA Container ToolkitDocker 调用 GPU 的桥梁必须nvidia-ctk version参考推荐配置为 i5-13400F 32GB 内存 RTX 4070。驱动请到 NVIDIA 官方驱动下载页按显卡型号安装装完执行nvidia-smi能看到显卡和驱动版本即通过。⚙️ 阶段一让 Linux 环境支持 GPU 容器服务端是三个 GPU 容器所以系统能跑 GPU 容器必须先成立。这一步只做两件事确认驱动、装好容器工具包。确认 Docker 已安装没有就装docker --version # 有输出则跳过安装 sudo apt update sudo apt install docker.io docker-compose安装 NVIDIA Container Toolkit。这是 Docker 使用 NVIDIA GPU 的必要组件缺了它容器看不到显卡distribution$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add - \ curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit把 Docker 配置到 NVIDIA 运行时并重启服务sudo nvidia-ctk runtime configure --runtimedocker sudo systemctl restart docker预期结果nvidia-smi正常输出且后续启动的容器能在nvidia-smi进程列表里看到占用。 阶段二用 Docker Compose 拉起三个 AI 服务克隆仓库并进入部署目录git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar cd Duix-Avatar/deploy使用 Linux 专用编排文件启动docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d编排文件本身见 deploy/ 目录其中docker-compose-linux.yml定义了三个服务duix-avatar-tts声音合成映射 18180 端口、duix-avatar-asr语音识别10095 端口、duix-avatar-gen-video视频合成8383 端口全部以 nvidia 运行时启动。首次启动会拉取三个镜像fun-asr、fish-speech-ziming、duix.avatar合计约 70GB 流量请保持网络稳定、耐心等待。两个可选变体显存/资源紧张时可用精简版docker-compose -f docker-compose-lite.yml up -d只启动视频合成一个服务。NVIDIA 50 系列显卡5090 已实测通过30/40 系列 CUDA 12.8 环境也可换用 50 系列专用编排docker-compose -f docker-compose-5090.yml up -d。️ 阶段三连接客户端并产出第一条视频从项目发布页下载 Linux 版 AppImage 客户端无需安装赋予执行权限后直接运行chmod x Duix.Avatar-x.x.x.AppImage ./Duix.Avatar-x.x.x.AppImage以 root 用户登录桌面时AppImage 可能因 Chromium 沙箱限制无法启动改为命令行加参数运行./Duix.Avatar-x.x.x.AppImage --no-sandbox客户端默认连接本机服务端按创建数字模特 → 输入文案或上传音频 → 生成视频的路径操作即可。主界面两个入口对应两条能力Create VideoAI 视频生成和Create Avatar上传视频克隆自己的数字人下方我的作品 / 我的数字模特会列出全部产出。✅ 验收验证怎么判断部署成功部署是否到位看三个信号全部满足才算通过容器状态docker ps看到duix-avatar-tts、duix-avatar-asr、duix-avatar-gen-video三个容器均为 Up/Running精简版则只有一个。GPU 真实被占用服务稳定运行后执行nvidia-smi进程列表里能看到容器内 Python 进程占用显存说明容器确实拿到了 GPU而不是在空转。端到端出片客户端创建数字模特成功、提交文案后能生成视频并出现在作品列表此时链路完整打通。 排错速查现象 → 原因 → 处理动作现象可能原因处理动作docker-compose up -d拉取镜像报连接超时request canceled / Client.TimeoutDocker Hub 官方源不可达或不稳定在/etc/docker/daemon.json添加registry-mirrors镜像源源随时间失效需自行搜索最新可用地址重启 Docker 后重新执行up -d容器起不来、反复退出无 NVIDIA 显卡或驱动未装好用nvidia-smi验证驱动本项目算力全在本地无 GPU 环境三个服务无法启动创建模特报 Connection refusedasr 服务启动较慢或内存不足16GB 可能带不动服务端启动后等几分钟再操作内存建议 32GB新增模特失败上传视频无声音或无人说话声音克隆需要说话音频重录约 10 秒连续说话的视频root 用户下客户端双击无反应Chromium 沙箱限制命令行加--no-sandbox参数启动服务更新后行为异常服务端版本旧到deploy/目录重新执行docker-compose up -d更新配置镜像源后daemon.json中的关键片段如下客户端侧排查时通过右上角设置 → 打开日志可查看本地日志目录中的main.log服务端日志则点开对应容器查看或复制提交 issue 时两者都提供定位会快很多。 进阶与延伸开放 API 与源码位置服务端 Docker 启动后会在本地暴露若干端口支持绕过界面直接调用适合做二次开发模特训练音频预处理http://127.0.0.1:18180/v1/preprocess_and_tran音频合成http://127.0.0.1:18180/v1/invoke视频合成与进度查询http://127.0.0.1:8383/easy/submit、/easy/query请求参数与返回示例可直接参考 README_zh.md 的开放 API一节。客户端侧的调用实现放在 src/main/service/ 目录下的model.js、video.js、voice.js改这里即可对接自定义场景网络层在 src/main/api/。更细的报错场景可查 doc/常见问题.md。下一步现在可以打开客户端上传一段 10 秒左右说话的视频完成第一次克隆——这是让 Duix Avatar 实例真正开始工作的最短路径。【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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