图片说话数字人Echomimic的windows一体包下载

最新推荐文章于 2025-04-10 10:35:41 发布
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图片说话数字人Echomimic的windows一体包


目前效果最好的音频驱动图片说话的技术EchoMimic，比sadtalker、MuseTalk更清晰，效果更好，可以作为DID heygen的开源平替，为阿里团队的工作点赞
原项目基于Linux部署的，有些环境库在windows下安装比较麻烦，所以做了一个自带环境的windows一体包，基于7月25号官方提供的加速版本模型进行打包制作，解压就能启动使用。前提是你的电脑是英伟达显卡，如果非英伟达显卡，可能运算会降级为CPU运算，速度十分缓慢一体包体积比较大，30多个G，大部分是AI模型文件比较多且比较大导致的我自己电脑win10+3080ti显卡测试OK，更多型号还在测试中，请观众老爷使用后，顺手评论告诉下我你的配置以及是否能运行  
图片说话数字人Echomimic的windows一体包

通过网盘分享的文件：echomimic一体包230811
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EchoMimic 数字人项目：语音驱动图像说话项目
weixin_42357472的博客
07-11 2165
参考： https://github.com/BadToBest/EchoMimic下载模型下载位置放到下面下载代码目录下， cd EchoMimic 下 下载代码 运行代码 自定义图像和音频，更改./configs/prompts/animation.yaml 文件即可 运行后的生成视频保存到output文件夹下: 10s音频大概花了6分钟 生成了两个，一个代声音的视频
基于VideoReTalking+GFPGAN的AI数字人
Mr数据杨
08-04 7744
VideoReTalking 是一个新颖的系统，用于根据输入音频编辑真实世界中的说话头部视频，生成具有不同情感的高质量和唇部同步的输出视频。wav2lip和VideoReTalking超分后效果对比。
EchoMimic数字人让图片说话本地运行整合包
风云无忌的博客
07-14 2382
EchoMimic是阿里巴巴达摩院推出的一个AI驱动的口型同步技术项目。这项技术能够通过给定的音频和一张或多张人物的面部照片，生成一个看起来像是在说话的视频，其中的人物口型动作与音频中的语音完美匹配。这种技术在娱乐、教育、虚拟现实、在线会议等领域有广泛的应用前景，可以用于创建更加真实和互动的视频内容。
ComfyUI_EchoMimic项目安装与配置指南
gitblog_00120的博客
04-10 571
ComfyUI_EchoMimic项目安装与配置指南 ComfyUI_EchoMimic You can using EchoMimic in ComfyUI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirror...
EchoMimic - 一张照片生成说话视频，可用于AI数字人生成，阿里最新开源 本地一键整合包下载
AI人工智能影像技术博客
07-12 4631
EchoMimic是阿里巴巴达摩院推出的一个AI驱动的口型同步技术项目。这项技术能够通过给定的音频和一张或多张人物的面部照片，生成一个看起来像是在说话的视频，其中的人物口型动作与音频中的语音完美匹配。这种技术在娱乐、教育、虚拟现实、在线会议等领域有广泛的应用前景，可以用于创建更加真实和互动的视频内容。
放大招了！EchoMimic照片数字人整合包来袭，音频+面部特征驱动，让你的照片开口说话唱歌，效果逼真惊人！
2401_86489112的博客
08-13 4016
【保姆级教程】一分钟教会你使用EchoMimic照片数字人整合包，轻松让任何照片唱歌或说话。
一键音频驱动图片数字人项目——EchoMimic(附整合包)
嘟嘟的博客
07-24 7221
阿里出品数字人相关项目——EchoMimic。整合包已发布！
【EchoMimic整合包及教程】蚂蚁集团支付宝开源了数字人技术EchoMimic，可用于虚拟主播、视频编辑等
lin_xuezhang的博客
09-30 3410
F5 AI社区给大家准备了EchoMimic一键整合包，还提供了详细的视频课程和图文教学资料以及1对1指导等服务。即便技术小白，也能确保一分钟熟练上手。
李宇明-EchoMimic_多模态大模型驱动下的生成式数字人技术与应用.pdf
最新发布
04-13
​​云原生深水区​​：混合云治理、湖仓一体架构、可观测性技术持续迭代； ​​安全与效能​​：大模型安全防御、研发流程标准化、平台工程价值凸显； ​​行业融合​​：物流、金融、社交等领域的技术跨界创新案例...
禁用Windows7强制驱动数字签名
04-01
在Windows 7操作系统中，微软为了确保系统的稳定性和安全性，强制要求驱动程序必须经过微软的数字签名。这一机制虽然在很大程度上防止了恶意驱动的安装，但对于开发人员或者需要使用非官方驱动的用户来说，可能会...
数字图像处理MATLAB版源码包深度解析
描述中提到的“数字图像处理 matlab版 源码包”，意味着这可能是一个专门为数字图像处理课程或学习而设计的源码包，其中包含了各种数字图像处理操作的示例代码。这类源码包往往包含了从基础到高级的各种图像处理技术...
解决64位windows的数字签名问题的软件：dseo13b.exe
05-07
在IT行业中，数字签名是确保软件安全性和完整性的关键元素，尤其在64位Windows操作系统中，这个问题尤为重要。本文将详细解析如何通过“dseo13b.exe”这个工具来解决64位Windows下的数字签名问题，以及相关知识点。 ...
echoMimic实测（win10 cuda12.6 RTX3090-12G python3.10），文末有资源可下载！
2301_79299174的博客
08-14 454
echoMimic实测资源
【Windows系统部署Echomimic_v2 】
kayden888
01-19 920
1、安装anaconda（不展开，网上教程很多也很详细，可自行上网查找https://blog.youkuaiyun.com/qq_44000789/article/details/142214660）（“F:\1AI\Echomimic_v2_Windows\Echomimic_v2_Windows\echomimic_v2\echomimic\”改成自己的路径）（“F:\1AI\Echomimic_v2_Windows\Echomimic_v2_Windows”改成你自己的文件夹路径）①在默认路径中创建并激活。
EchoMimic：蚂蚁开源逼真数字人框架，表情口型更生动自然，本地部署包获取
程序员小麦的博客
07-17 4560
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
EchoMimic模型部署教程
SJJS_1的博客
09-25 6813
EchoMimic 是一个由阿里巴巴蚂蚁集团开发的开源 AI 数字人项目，通过可编辑地标调节实现逼真的音频驱动肖像动画，它能够将静态图像转化为具有动态语音和表情的数字人像 。本文将详细介绍该模型如何实现本地部署。
最新口型同步技术EchoMimic部署
m0_71062934的博客
08-05 3742
EchoMimic是一个由蚂蚁集团开发的AI项目，主要用于生成高质量的数字人像动画。 这个项目特别之处在于它能够根据人像的面部特征和音频内容来帮助人物“对口型”，即让静态的照片或者图像中的角色看起来像是在说话或唱歌，生成的视频效果既稳定又自然。 EchoMimic项目通过音频驱动和面部标志点驱动的结合，解决了传统方法中存在的不稳定性和不自然性的问题。 EchoMimic通过深度学习模型，实现了音频和面部标志点的双重训练，生成的动画不仅在视觉上逼真，而且在语义上与音频内容高度一致。
数字人整合包集合，第六个最好用，附免费下载链接
Everly_的博客
07-17 1836
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EchoMimic—语音驱动图像
不会代码的小林
08-19 1828
EchoMimic是阿里巴巴达摩院推出的一个AI驱动的口型同步技术项目。通过一段音频和一张人物的面部照片，生成一个看起来像是在说话的视频，其中的人物口型动作与音频中的语音完美匹配。EchoMimic优点：1.口型同步生成：能根据音频和面部照片，创造出口型动作与语音完美匹配的视频。2.自然逼真：它会融合音频和面部特征，生成的面部动画看起来很符合真实的面部运动和表情变化。3.多语言支持：不仅支持普通话，还能处理英语和歌唱等多种语言和风格。缺点：模型太大、生成时间比较久undefined。
echomimic_v2部署
04-10
<think>好的，用户想了解如何部署EchoMimic_v2，我需要根据提供的引用内容整理步骤。首先，引用3提到了克隆仓库、安装依赖和环境配置。用户可能需要从GitHub克隆项目，然后安装所需的Python包。但引用1和2显示在安装依赖时可能会遇到问题，比如包装不上或者路径需要修改。要注意指导用户正确设置路径，比如替换pip安装命令中的路径为自己的安装位置。 接下来，引用5提到系统要求，特别是Linux x86_64架构，但用户可能使用的是Windows，因为引用4中的示例路径是F盘，而且提到了Windows下的CUDA安装。需要区分不同操作系统的步骤，比如Windows用户需要注意显存要求，至少12GB，推荐16GB，并且可能需要使用int8量化来优化显存使用。 然后，预训练模型和目录结构在引用2中，需要确保用户下载正确的模型文件并放置到指定目录。这部分需要详细说明目录结构，避免用户放错位置导致运行失败。 运行Demo部分，引用2提到执行infer.py，但用户可能需要调整参数或处理路径问题。此外，引用4提到用户可能希望自定义姿态，需要上传参考视频，这部分在部署教程中可能需要额外说明，特别是如何处理姿态文件路径的问题。 问题解决方面，引用3提到依赖安装问题，可能需要用户手动安装某些包或调整版本。例如，如果requirements.txt中的包无法安装，用户需要根据错误信息寻找替代方案或更新pip。 最后，用户可能遇到的常见问题，比如显存不足、路径错误、依赖冲突等，需要给出解决方案。同时，引用4和5提到了MAC和Linux的不同支持情况，需要提醒用户注意系统兼容性。 总结步骤：克隆仓库→安装依赖→下载预训练模型→配置路径和参数→运行Demo→处理常见问题。需要分点清晰说明，并加入注意事项和解决方案，确保用户能逐步完成部署。</think>以下是EchoMimic_v2数字人项目的详细部署指南，整合了官方文档和实际部署经验： ### 一、部署准备 1. **系统要求** - Windows系统需NVIDIA显卡（12G显存以上，推荐16G）[^4] - Linux需x86_64架构（通过`uname -m`命令验证）[^5] - 已安装CUDA驱动和Anaconda/Miniconda[^3] 2. **环境准备** ```bash git clone https://github.com/antgroup/echomimic_v2 cd echomimic_v2 conda create -n echomimic python=3.8 conda activate echomimic ``` ### 二、安装步骤 1. **依赖安装** ```bash # 需修改路径参数（示例路径替换为实际路径） F:\your_path\python.exe -m pip install pip -U pip install -r requirements.txt ``` *注意：若遇包安装失败，可尝试单独安装或调整版本号[^2]* 2. **模型文件配置** 创建预训练模型目录： ``` ./pretrained_weights/ ├── denoising_unet.pth ├── reference_unet.pth ├── motion_module.pth └── ... ``` *需从官方渠道下载模型文件并放入指定目录[^2]* ### 三、运行测试 1. **启动基础Demo** ```bash python infer.py --config='./configs/prompts/infer.yaml' ``` 2. **自定义姿态功能** - 在Gradio界面可上传参考视频实现动作模仿 - 支持手动设置姿态文件路径（默认使用`./data/pose`）[^4] ### 四、常见问题解决 1. **依赖安装失败** - 更新pip：`python -m pip install --upgrade pip` - 手动安装报错包：`pip install package_name==specific_version` 2. **显存不足问题** - 启用int8量化模式 - 降低视频分辨率（建议不低于512x512） 3. **路径配置错误** ```python # 示例路径配置修改位置 config = { "model_path": "./pretrained_weights", "output_dir": "./results" } ```
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