MetaHuman-Stream

MetaHuman-Stream 是一款創新的實時交互流式AI數字人技術，融合了多種前沿模型，如ERNerf、MuseTalk和Wav2lip。該技術支持聲音克隆和深度學習算法，確保對話流暢自然，并通過全身視頻整合與低延遲通信技術，提供沉浸式用戶體驗。適用于在線教育、客戶服務、游戲娛樂和新聞播報等多個領域，推動數字人技術的實際應用與發展。

MetaHuman-Stream是什么

MetaHuman-Stream 是一項先進的實時交互流式AI數字人技術，整合了ERNerf、MuseTalk、Wav2lip等多種高端模型，具備聲音克隆及深度學習能力，確保對話的自然流暢。憑借全身視頻整合與低延遲通信技術，它為用戶提供沉浸式體驗，廣泛應用于在線教育、客服、游戲及新聞等多個場景，推動數字人技術的創新與進步。

MetaHuman-Stream

MetaHuman-Stream的主要功能

多模型整合：結合ERNerf、MuseTalk、Wav2lip等多種數字人模型，滿足不同的應用需求。
聲音克隆技術：使用戶能夠實現聲音的個性化克隆，讓數字人的聲音更具真實感。
流暢的對話處理：運用深度學習算法，即使在對話中發生打斷，依然能保持流暢的互動體驗。
全身視頻整合能力：支持全身視頻的拼接與整合，提供更為生動的視覺效果。
低延遲音視頻通信：兼容RTMP與WebRTC協議，確保音視頻數據的實時傳輸與低延遲。

MetaHuman-Stream的技術原理

音視頻同步技術：通過精準的音視頻同步算法，確保數字人的口型、表情與音頻信號保持一致，提供自然流暢的交流體驗。
深度學習算法：利用深度學習模型處理音頻信號，實現語音識別和聲音克隆，同時分析視頻信號，驅動數字人模型的表情與動作。
數字人模型驅動技術：結合3D建模與動畫技術，運用深度學習算法實時驅動數字人模型，模擬真實人類的行為和表情。
全身視頻拼接技術：通過視頻處理技術，將不同部分的視頻（如頭部、身體等）進行拼接，生成完整的數字人視頻輸出。

MetaHuman-Stream的項目地址

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

如何使用MetaHuman-Stream

環境準備：確保系統符合MetaHuman-Stream的運行要求，包括操作系統（推薦Ubuntu 20.04）、Python版本（3.10）、Pytorch版本（1.12）和CUDA版本（11.3）。
安裝依賴：使用Conda創建并激活新的Python環境，安裝Pytorch、torchvision及CUDA toolkit，使用pip安裝MetaHuman-Stream的其他依賴項，參照requirements.txt中的庫。
獲取MetaHuman-Stream代碼：通過Git克隆MetaHuman-Stream的GitHub倉庫到本地。
運行SRS服務器（若使用WebRTC推流）：使用Docker運行SRS實例，并設置相應的端口映射。
啟動MetaHuman-Stream應用：在MetaHuman-Stream的根目錄下執行app.py腳本以啟動數字人應用程序。