基于开源技术的数字人对话demo，提供MLLM(GLM-4-Voice)-THG和ASR-LLM-TTS-THG两种数字人生成方式，首包延迟低至3s。

Github链接，欢迎star🌟

详细的技术介绍请看这篇文章

• TTS模块添加音色克隆功能
• TTS模块添加edge-tts
• LLM模块添加qwen本地推理
• 支持GLM-4-Voice，提供ASR-LLM-TTS-THG和MLLM-THG两种生成方式
• 等待gradio-webrtc支持音视频同步传输后，提供webrtc选项

• ASR (Automatic Speech Recognition): FunASR
• LLM (Large Language Model): Qwen
• TTS (Text to speech): GPT-SoVITS, CosyVoice, edge-tts
• THG (Talking Head Generation): MuseTalk
• End-to-end voice LLM: GLM-4-Voice

• ubuntu 22.04
• CUDA 12.1
• python 3.10
• torch 2.1.2 / torch 2.3.0

$ git lfs install
$ git clone https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat.git
$ conda create -n metahuman python=3.10
$ conda activate metahuman
$ cd video_chat
$ pip install -r requirement.txt

创空间仓库已设置git lfs追踪权重文件，如果是通过git clone https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat.git克隆，则无需额外配置

2.2.1 MuseTalk

参考这个链接

目录如下：

./weights/
├── dwpose
│   └── dw-ll_ucoco_384.pth
├── face-parse-bisent
│   ├── 79999_iter.pth
│   └── resnet18-5c106cde.pth
├── musetalk
│   ├── musetalk.json
│   └── pytorch_model.bin
├── sd-vae-ft-mse
│   ├── config.json
│   └── diffusion_pytorch_model.bin
└── whisper
    └── tiny.pt

2.2.2 GPT-SoVITS

参考这个链接

2.2.3 GLM-4-Voice

from modelscope import snapshot_download
snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-voice-tokenizer',cache_dir='./weights')
snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-voice-decoder',cache_dir='./weights')
snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-voice-9b',cache_dir='./weights')

如果需要使用阿里云大模型服务平台百炼提供的Qwen API和CosyVoice API，请在app.py(line 14)中配置API-KEY。

参考这个链接完成API-KEY的获取与配置。

os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = "INPUT YOUR API-KEY HERE"

$ python app.py

1. 在/data/video/中添加录制好的数字人形象视频
2. 修改/src/thg.py中Muse_Talk类的avatar_list，加入(形象名, bbox_shfit)，关于bbox_shift的说明参考这个链接
3. 在/app.py中Gradio的avatar_name中加入数字人形象名后重新启动服务，等待完成初始化即可。