各位小伙伴们，大家有没有想过在某天，自己可以拥有一个实时互动的数字分身？是的，你没听错，不是科幻小说，这一切都已经实现啦！

数字人，不只是虚拟偶像

想象一下，早上起床晚了，视频会议马上要开始了，头发乱糟糟的，来不及化妆怎么办？有了MetaHuman-Stream，你可以让你的数字分身替你出席会议，它会按照你的设置，展示完美的你，头发一丝不乱，妆容精致，这么智能的小伙伴，谁不爱呢？或者你是一位教育工作者，在线上课时需要吸引学生注意力，单靠课件怎么行？通过MetaHuman-Stream，创建一个活泼有趣的虚拟形象，实时与学生互动，让他们眼前一亮！

在metahuman-stream的世界里，数字人不再是冷冰冰的代码，而是能说会道、能歌善舞的虚拟伙伴。它们可以是直播中的主播，也可以是客服，甚至是你的私人助理。

? 工作流程，简单又高效

• 安装与启动： 就像安装一个游戏一样简单，metahuman-stream提供了详细的安装指南，即使是技术小白也能轻松上手。
• 模型选择： 从ernerf到musetalk，再到wav2lip，多种数字人模型任你选择，满足你对数字人的所有想象。
• 实时互动： 无论是声音克隆，还是全身视频拼接，metahuman-stream都能让数字人与你实时互动，无缝对接。

简单快捷的部署指南

安装前的准备

在开始之前，请确保你的系统满足以下条件：

• 操作系统：Ubuntu 20.04
• Python版本：Python 3.10
• Pytorch版本：1.12
• CUDA版本：11.3

创建Python环境

使用conda创建一个新的Python环境，确保依赖性的正确安装：

conda create -n nerfstream python=3.10
conda activate nerfstream

安装Pytorch和相关库

安装Pytorch及其相关依赖，以及项目所需的其他Python包：

<pre><div><pre class="code-snippet__js code-snippet code-snippet_nowrap" data-lang="properties"><code><span class="code-snippet_outer"><span class="code-snippet__attr">conda</span> <span class="code-snippet__string">install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch</span></span></code><code><span class="code-snippet_outer"><span class="code-snippet__attr">pip</span> <span class="code-snippet__string">install -r requirements.txt</span></span></code></pre><p><code><span></span></code></p></div></pre>

安装额外的模型库

如果你打算使用musetalk或wav2lip模型，需要安装额外的库：

<pre><div><pre class="code-snippet__js code-snippet code-snippet_nowrap" data-lang="sql"><code><span class="code-snippet_outer">pip <span class="code-snippet__keyword">install</span> <span class="code-snippet__string">"git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git"</span></span></code><code><span class="code-snippet_outer">pip <span class="code-snippet__keyword">install</span> tensorflow-gpu==<span class="code-snippet__number">2.8</span><span class="code-snippet__number">.0</span></span></code><code><span class="code-snippet_outer">pip <span class="code-snippet__keyword">install</span> <span class="code-snippet__comment">--upgrade "protobuf<=3.20.1"</span></span></code></pre><p><code><span></span></code></p></div></pre>

运行SRS流媒体服务器

SRS是一个简单而强大的RTMP服务器，你需要先运行它来推送流：

<pre><div><pre class="code-snippet__js code-snippet code-snippet_nowrap" data-lang="properties"><code><span class="code-snippet_outer"><span class="code-snippet__attr">export</span> <span class="code-snippet__string">CANDIDATE='你的服务器IP'</span></span></code><code><span class="code-snippet_outer"><span class="code-snippet__attr">docker</span> <span class="code-snippet__string">run --rm --env CANDIDATE=$CANDIDATE </span></span></code><code><span class="code-snippet_outer"> -p 1935:1935 -p 8080:8080 -p 1985:1985 -p 8000:8000/udp </span></code><code><span class="code-snippet_outer"> registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ossrs/srs:5 </span></code><code><span class="code-snippet_outer"> objs/srs -c conf/rtc.conf</span></code></pre></div></pre>

启动数字人

选择一个你喜欢的模型，比如默认的ernerf模型，然后启动数字人：

<pre><div><pre class="code-snippet__js code-snippet code-snippet_nowrap" data-lang="nginx"><code><span class="code-snippet_outer"><span class="code-snippet__comment"># 如果访问huggingface有困难，可以设置HF_ENDPOINT</span></span></code><code><span class="code-snippet_outer"><span class="code-snippet__attribute">export</span> HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com</span></code><code><span class="code-snippet_outer"></span></code><code><span class="code-snippet_outer"><span class="code-snippet__comment"># 启动数字人</span></span></code><code><span class="code-snippet_outer">python app.py --transport webrtc</span></code></pre><p><code></code></p></div></pre>

访问Web界面

使用浏览器打开http://serverip:8010/rtcpushapi.html，在文本框中输入文本，提交后数字人将播报该段文字。

注意事项

• 确保服务器开放了必要的端口：TCP 8000, 8010, 1985；UDP 8000。

应用场景，超乎你的想象

• 直播间： 数字人主播，24小时不间断，让直播不再有“空窗期”。
• 客服中心： 数字人客服，提供全天候服务，解答你的每一个疑问。
• 个人助理： 数字人助理，帮你管理日程，提醒你每一个重要事项。

技术背后，趣味无穷

metahuman-stream不仅技术先进，而且充满趣味。想象一下，你的数字人助理在你忙碌时帮你回复邮件，或者在你无聊时陪你聊天，这是多么惬意的事情！

结语：metahuman-stream，让数字人走进现实，让技术与趣味完美结合。现在，就让我们一起探索这个充满无限可能的数字世界吧！