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Duix.Avatar数字人实战指南：一段短视频克隆你的外貌与声音，全本地离线生成视频

【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

Duix.Avatar 是一个可以完全在本地离线运行的开源 AI 数字人工具包，只用一段几十秒的短视频就能做出一个外貌和声音都像你的数字人，再用文字或音频驱动它生成带口型的讲话视频。全程不需要联网，素材也不会上传到云端。

一、先看看能得到什么 🎯

图：Duix.Avatar 数字人客户端主界面，上方是"创建视频"与"定制数字人"两个入口，下方为我的作品与我的数字模特列表

二、原理速览（人话版） 🔍

外貌克隆：face2face 如何逐帧"模仿"

视频合成服务 face2face 把你的参考视频当作"表情源"：它逐帧分析视频里人脸的动作，让数字人照着做一遍。可以理解为皮影戏——参考视频是动作，模型是皮影，最后生成的视频里口型会与音频对齐。合成服务在本地监听 8383 端口。

声音克隆：两个容器配合"先听再学"

声音部分由两个容器协作完成：fun-asr（ASR，即把语音转成文字）先把上传视频里说的话转写出来；fish-speech-ziming 再从这段音频里学习你的音色，之后用你的声音朗读新文本。API 中topP、temperature默认固定为 0.7，普通用户无需改动。

部署架构：三个容器各管一摊

ASR、TTS、视频合成以独立 Docker 容器运行，都跑在 GPU 上，这也是本项目强依赖 NVIDIA 驱动的原因。素材与结果都写入本地目录（如 Windows 下的D:\duix_avatar_data），数据不出机器。

三、上手指南：数字人本地部署步骤 🚀

1. 准备：确认硬件与系统

支持 Windows 10（19042.1526 及以上）和 Ubuntu 22.04。Windows 下先检查并更新 WSL：

wsl --list --verbose wsl --update

⚠️ 注意：没有 NVIDIA 显卡或驱动没装好，三个服务都启动不了。这是社区最高频的问题，动手前先执行nvidia-smi确认驱动正常。

图：C 盘空闲不足 100GB 时，在此界面将 Docker 镜像存储目录改到其他磁盘

2. 部署：docker-compose 启动服务

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar cd Duix-Avatar/deploy docker-compose up -d

首次启动会拉取镜像与模型，约 70GB 流量、半小时左右。Docker 中看到三个容器 Running 即部署成功。若场景只需视频合成服务，可改用精简编排，只启动一个服务Duix.Avatar-gen-video：

docker-compose -f docker-compose-lite.yml up -d

✅ 建议：镜像拉取慢或超时时，在 Docker Desktop 的 Docker Engine 里配置镜像源，配置示例见 doc/常见问题.md。

图：在 registry-mirrors 字段配置国内镜像源，加速数字人服务镜像拉取

3. 安装客户端

Windows：双击 release 页提供的安装包Duix.Avatar-x.x.x-setup.exe安装；Ubuntu 22.04：直接双击Duix.Avatar-x.x.x.AppImage运行，无需安装。

⚠️ 注意：定制模型的素材视频必须带人声说话，程序要从这段声音里做声音克隆，无声视频会失败。

4. 使用：训练模型并生成视频

先点"Create Avatar"上传视频训练模型，再到"Create Video"里选择模型，输入文字或上传音频开始合成。文案支持中、英、日、韩、法、德、阿、西 8 种语言。

⚠️ 注意：合成过程中别关闭客户端；出问题时通过设置菜单的 Open Log 导出日志排查。

图：在客户端设置菜单点击 Open Log 打开日志目录，便于定位部署与合成问题

四、谁适合用（场景速配） 🧩

五、进阶与资源：二次开发入口与调优建议 📚

• 二次开发入口：服务逻辑在 src/main/service/（模型训练、视频合成、声音），对外请求封装在 src/main/api/，容器编排在 deploy/（含docker-compose-linux.yml与 50 系显卡用的docker-compose-5090.yml）。
• 合成进度可用http://127.0.0.1:8383/easy/query?code=${taskCode}查询，参数为合成接口传入的code。
• 调优建议：视频仅用于线上发布时，先用 720P 出片验证，能明显省时省显存；50 系显卡请换用docker-compose-5090.yml（官方预览版 PyTorch，30/40 系 + CUDA 12.8 也适用）。
• 官方文档：doc/常见问题.md；问题可在项目 Issues 区提交跟踪。

Duix.Avatar 把数字人制作门槛压到"一张 NVIDIA 显卡 + 一段短视频"，且数据始终留在本地。随着模型与接口的持续迭代，虚拟授课、产品口播等场景有望从"棚内拍摄"变成"本地按需渲染"。

【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