Duix.Avatar 本地部署：30 分钟免费跑通开源 AI 数字人克隆-港品优选

Duix.Avatar 本地部署：30 分钟免费跑通开源 AI 数字人克隆

【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 是一款完全开源、完全离线的开源 AI 数字人工具包：上传一段 10 秒自拍视频即可克隆你的脸和声音，之后输入文本就能生成口型同步的口播视频。全程不联网、数据不出本机。这篇教程带你完成 Duix.Avatar 部署，从零到做出第一个数字分身，大约 30 分钟。

你的电脑能不能跑：硬件与环境自检

动手前先对照这张表自查，任何一项不达标都会卡住：

项目	要求
显卡	NVIDIA 显卡且已装好驱动，推荐 RTX 4070 及以上
内存	32GB 及以上
磁盘（Windows）	C 盘 100GB+ 空闲（存镜像）、D 盘 30GB+ 空闲（存数据，可改盘）
磁盘（Ubuntu）	100GB+ 空闲
系统	Windows 10 19042+ 或 Ubuntu 22.04
环境	已安装 Docker；如需从源码构建客户端，再准备 Node.js 18

在终端执行一条命令验证算力环境：

nvidia-smi

能打印出显卡型号和驱动版本，说明 GPU 这一关过了。本项目所有算力都在本地 GPU 上，没有 N 卡或驱动没装好，服务端是起不来的。

⚠️ 如果 C 盘空闲不足 100GB：打开 Docker Desktop → Settings → Resources，把 Disk image location 改到一个剩余 100GB 以上的磁盘，点 Apply & restart 即可。

三步把服务端和客户端全部跑起来

服务端由三个容器组成：fun-asr 负责语音识别、fish-speech-ziming 负责语音合成、duix.avatar 负责视频合成。

步骤 1：拉取代码

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar cd Duix-Avatar/deploy

步骤 2：启动服务端

docker-compose up -d

Ubuntu 用户把配置文件换一下再执行：

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

首次运行会自动下载三个服务的镜像，约 70GB 流量，网络正常的话半小时左右完成。✅ 看到 Docker 容器列表里 duix-avatar-tts、duix-avatar-asr、duix-avatar-gen-video 三个服务全部处于 Running 状态，就说明服务端这步成了。

如果你只要视频合成能力，用精简版，只启动一个服务：

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

步骤 3：安装客户端

到项目官方发布页下载客户端安装包。Windows 双击Duix.Avatar-x.x.x-setup.exe按向导安装；Ubuntu 下载 AppImage 直接双击运行。root 用户双击可能跑不起来，需在终端加参数执行：

./Duix.Avatar-x.x.x.AppImage --no-sandbox

✅ 客户端打开、进入主界面，能看到 Create Avatar 入口，整条部署链路就跑通了。

从 10 秒自拍到口播成片：完整工作流

克隆你的数字分身

素材要求：正面镜头、光线充足、10~15 秒、人声清晰无杂音。系统会自动把视频拆成静音画面和音频，提取人脸特征，同时对音频做声音克隆训练。

✅ 成功的标志：My Avatars 列表里出现你的数字分身卡片，声音模型也一并训练好了，这个分身可以反复使用。

文本驱动生成口播视频

选中你的分身 → 输入口播文案 → 导出成片。脚本支持中、英、日、韩、法、德、阿拉伯、西班牙 8 种语言。系统先用你的克隆音色做语音合成，再驱动嘴部动作贴合音频节奏，自动完成音视频对齐。生成进度可在对应 Docker 服务的日志里看到，卡在哪一步一目了然：

进阶玩法：音频驱动与多模型切换

音频驱动：直接上传你录好的音频文件，系统按原声的节奏和语气驱动口型与表情，情绪完整保留，适合用同一素材批量产出系列视频。

多模型切换：训练多个分身后可以在列表里一键切换，无需重新训练，换个"模特"就能继续生成。

出问题先自查：常见报错对照表

现象	原因	解决
`docker-compose up -d`报连接超时	Docker Hub 官方源连接不稳定	在 Docker Engine 配置里加 registry-mirrors 镜像源后重启
三个服务起不来或反复重启	没有 N 卡或驱动没装好	`nvidia-smi`确认后按官方指引安装 NVIDIA 驱动
新增模特时报错	上传的视频没声音或没人说话，声音克隆拿不到素材	重录一段 10 秒、口齿清晰的人声视频再传
数据目录很快被占满	卷映射指向了小磁盘	打开 deploy/ 下的 docker-compose.yml，把`d:/duix_avatar_data`这类映射改到空间更大的盘
训练和合成速度慢	GPU 被其他程序占用、机械硬盘瓶颈	关闭占用 GPU 的程序、保证内存空闲，数据目录放到 SSD 上

镜像源配置只需加一行 JSON：

{ "registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io"] }

仍然定位不了？客户端点右上角 Settings → Open Log 查看客户端日志，再结合对应 Docker 服务的 Logs 面板对照排查，还可以关注项目仓库的 Issues 页。

许可与边界

项目采用 DUIX.COM Community License：免费、可商用；如果你的产品月活用户（MAU）超过 1000，需要与官方签署商业许可协议。

部署完成后不用等任何云端排期：现在就上传那段 10 秒的自拍视频，把第一个数字分身克隆到你自己的电脑上。

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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