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HeyGem-Linux-Python-Hack

项目简介

[HeyGem-Linux-Python-Hack] 是一个基于 Python 的数字人项目，它从 HeyGem.ai 中提取出来，它能够直接在 Linux 系统上运行，摆脱了对 Docker 和 Windows 系统的依赖。我们的目标是提供一个更易于部署和使用的数字人解决方案。

如果你觉得这个项目对你有帮助，欢迎给我们 Star！
如果运行过程中遇到问题，在查阅已有 Issue 后，在查阅 Google/baidu/ai 后，欢迎提交 Issues！

主要特性

• 无需 Docker: 直接在 Linux 系统上运行，简化部署流程。
• 无需 Windows: 完全基于 Linux 开发和测试。
• Python 驱动: 使用 Python 语言开发，易于理解和扩展。
• 开发者友好: 易于使用和扩展。
• 完全离线。

开始使用

安装

本项目支持且仅支持 Linux & python3.8 环境
请确保你的 Linux 系统上已经安装了 Python 3.8。然后，使用 pip 安装项目依赖项
同时也提供一个备用的环境 requirements_0.txt，遇到问题的话，你可以参考它来建立一个新的环境。
具体的 onnxruntime-gpu / torch 等需要结合你的机器上的 cuda 版本去尝试一些组合，否则仍旧可能遇到问题。
请尽量不要询问任何关于 pip 的问题，感谢合作

# 直接安装整个 requirements.txt 不一定成功，更建议跑代码观察报错信息，然后根据报错信息结合 requirements 去尝试安装，祝你顺利。
# pip install -r requirements.txt

使用

把项目克隆到本地

git clone https://github.com/Holasyb918/HeyGem-Linux-Python-Hack
cd HeyGem-Linux-Python-Hack
bash download.sh

开始使用

• repo 中已提供可以用于 demo 的音视频样例，代码可以直接运行。

command:

python run.py 

• 如果要使用自己的数据，可以外部传入参数，请注意，path 是本地文件，且仅支持相对路径.

command:

python run.py --audio_path example/audio.wav --video_path example/video.mp4

gradio:

python app.py
# 请等待模型初始化完成后提交任务

QA

1. 多个人脸报错

下载新的人脸检测模型，替换原本的模型即可。

wget https://github.com/Holasyb918/HeyGem-Linux-Python-Hack/releases/download/ckpts_and_onnx/scrfd_10g_kps.onnx
mv face_detect_utils/resources/scrfd_500m_bnkps_shape640x640.onnx face_detect_utils/resources/scrfd_500m_bnkps_shape640x640.onnx.bak
mv scrfd_10g_kps.onnx face_detect_utils/resources/scrfd_500m_bnkps_shape640x640.onnx

2. 初始化报错

有较高概率是 onnxruntime-gpu 版本不匹配导致的。

python check_env/check_onnx_cuda.py

观察输出是否包括 successfully.
如果遇到问题，你可以尝试以下方法：

1. 建议根据自己 cuda 等环境尝试更换一些版本。

2. 如果难以解决，可以使用 conda 安装 cudatoolkit 环境，然后再尝试 pip 安装 onnxruntime-gpu。

   验证可行版本如下：

   cudatoolkit	onnxruntime-gpu	备注
   1.18.0	1.16.0

Contributing

欢迎贡献！

License

参考 heyGem.ai 的协议.