类似D-ID的开源数字人项目SadTalker搭建教程及效果演示

SD高级教程8mos agoupdate chen12345678

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生成效果演示：

图片：

音频：

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下面是生成的视频效果：

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因为ai驱动会改变口形眼神，有时候跟原图看起来不太像，但是总体来说SadTalker是开源数字人项目里效果比较好的了，特别是他的口形，中文还是比较像的，感觉比D-ID要像一些。其他方面，比如自然程度，画质比起D-ID要差一些，当然更别说国内几家大厂的收费数字人项目了，他们身体，手势都有，挺像真人的，所以需要自己判断下使用场景。

SadTalker的安装及使用方法：

SadTalker主页：https://github.com/Winfredy/SadTalker

安装步骤：

1、安装NVIDIA cuda11.3

安装方法看这篇文章：https://blog.csdn.net/zzjcymbq/article/details/125040993

注意不要这篇文章最后一步 pytorch配置，后面在“项目下载和运行环境配置”会安装pytorch

2、安装 anaconda

由于这个项目是python开发的所以需要先安装一个方便管理python的工具anaconda

安装方法可以看这边教程：https://blog.csdn.net/qq_45344586/article/details/124028689

3、项目下载和运行环境配置

(1)下载文件并解压

因为github以及相关模型直接下载会比较慢，我打包上传到百度网盘了

项目源码百度盘：https://pan.baidu.com/s/1_2qdL8OAFO-RBrtBpicAqQ?pwd=sm6w

从网盘下载后解压到电脑某个盘，这里举例就下载解压到D盘了

(2)命令行安装

点击开始菜单找到前面已经安装好的 Anaconda Prompt

挨着输入下面的命令，注意“#”后面的文字是注释，不要在命令行里输入

每一行命令输完后按回车，有的步骤安装过程比较久需要耐心等待，有几步安装过程中会询问是否安装，需要输入 “y”确认

#进入D盘 D: #进入SadTalker项目目录 cd SadTalker #创建一个python3.8 名为sadtalker的虚拟环境 conda create -n sadtalker python=3.8 #激活名为sadtalker的虚拟环境 conda activate sadtalker #pip切换到清华源提高下载速度 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #安装pytorch及相关包 pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 #安装视频处理工具ffmpeg conda install ffmpeg #安装项目相关依赖 pip install -r requirements.txt

(3) 复制gfpgan权重文件到虚拟环境

在刚才的命令行工具里输入命令查看虚拟环境路径

conda info

把SadTalker源代码里面的：gfpganweightsGFPGANv1.4.pth 剪切到虚拟环境的 Libsite-packagesgfpganweights 目录下

举例：

我的虚拟环境就是截图红框路径，所以需要把gfpganweightsGFPGANv1.4.pth 剪切到虚拟环境的 D:ProgramDataAnaconda3envssadtalkerLibsite-packagesgfpganweights 目录下

使用方法：

提前准备好语音文件和一张图片，这里假设你已经准备好语音和图片了（需要做某个人物声音的，可以用相关的声音克隆项目克隆声音，空了我再写一篇声音克隆的教程）

把语音文件放到SadTalkerexamplesdriven_audio目录下

把图片放到SadTalkerexamplessource_image目录下

1、基础使用命令

然后输入下面的命令

#基础使用 #python inference.py –driven_audio <audio.wav> –source_image <picture.png> –enhancer gfpgan #–driven_audio后面需要写音频文件路径，–source_image后面写图片的路径，下面是一个例子 python inference.py –driven_audio D:SadTalkerexamplesdriven_audiobus_chinese.wav –source_image D:SadTalkerexamplessource_imagefull_body_2.png –enhancer gfpgan

等待执行完成后，就可以在SadTalkerresults下面的文件夹里面找到生成的结果了

效果如下：

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2、更多命令参数

首先看下相关参数：

参数	配置	默认	说明
增强模式	–enhancer	无	通过人脸恢复网络使用gfpgan或RestoreFormer增强生成的人脸
背景增强剂	–background_enhancer	无	用于realesrgan增强完整视频。
静态模式	–still	不设置	使用与原始图像相同的姿势参数，减少头部运动。
表达模式	–expression_scale	1	较大的值将使表情运动更强。
保存路径	–result_dir	./results	该文件将保存在较新的位置。
预处理	–preprocess	crop	在裁剪后的输入图像中运行并生成结果。其他选择：resize，其中图像将调整为特定分辨率。full运行完整的图像动画，使用 with–still以获得更好的效果。

细心地同学可能会发现一个问题，上面的基础使用，用到的图片是一张半身照，但是生成的视频是只有头部了

对，这个是需要参数控制的，接下来我们加上–preprocess full 和 –still这两个参数

python inference.py –driven_audio D:SadTalkerexamplesdriven_audiobus_chinese.wav –source_image D:SadTalkerexamplessource_imagefull_body_2.png –enhancer gfpgan –preprocess full –still

–preprocess full 表示完整图片

–still 可以减少头部运动

第一个参数好理解，为什么会有第二个参数呢？原因是，项目在用完整图片生成视频的时候，头部在动，但是肩膀会保持不动，交接处就会产生比较扭曲的现象，加上–still后就可以防止交接处扭曲，但是整个视频就几乎只有眼睛和口型的变化了，看起来没那么自然。其他参数，也可以自己试一试。

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