1.从技术角度来看，现在的数字人就是一个缝合怪，把各种技术点都整合在一起，用来实现直播、对话等数字人。技术流程大概如下图：
其实最重要的一环应该属于LLM(大型语言模型)，LLM相当于一个人的意识，如果没有LLM,这一套完全没有深度。
2.数学人的呈现方式有现在基本上可以分为三种，2D、2.5D、3D这三种，2D是最常见的用一段语音去驱动一张照片，2.5D比2D多一些肢体动作，3D是UE建模。
3.我这里部署的是2D实时对话的数字人，部署环境是win 10、cuda 11.7、cudnn 8.5、GPU是3060（6G显存）。
4.精简版本和源码可以转到，对于新手来说，这个版本的源码可能更好的部署和理解：数字人解决方案——NeRF实现实时对话数字人环境配置与源码_知来者逆的博客-CSDN博客w
代码地址：https://download.csdn.net/download/matt45m/88078575?spm=1001.2014.3001.5503
因为这个项目本身就是一个缝合的项目，所以尽量使用Anaconda来创建环境，这样项目之间就不存在依赖互相干扰的问题。python使用python3.9或者3.10。
缝合连接的源码可使用开源的Fay这个代码，这个代码里面有连接各种API和部署本地库的，源码地址：GitHub - TheRamU/Fay: Fay是一个完整的开源项目，包含Fay控制器及数字人模型，可灵活组合出不同的应用场景：虚拟主播、现场推销货、商品导购、语音助理、远程语音助理、数字人互动、数字人面试官及心理测评、贾维斯、Her。 开源项目，非产品试用！！！Fay是一个完整的开源项目，包含Fay控制器及数字人模型，可灵活组合出不同的应用场景：虚拟主播、现场推销货、商品导购、语音助理、远程语音助理、数字人互动、数字人面试官及心理测评、贾维斯、Her。 开源项目，非产品试用！！！ - GitHub - TheRamU/Fay: Fay是一个完整的开源项目，包含Fay控制器及数字人模型，可灵活组合出不同的应用场景：虚拟主播、现场推销货、商品导购、语音助理、远程语音助理、数字人互动、数字人面试官及心理测评、贾维斯、Her。 开源项目，非产品试用！！！
https://github.com/TheRamU/Fay
2D数字人源码地址：
https://github.com/waityousea/xuniren
https://github.com/waityousea/xuniren
conda create --name fay python=3.10
activate fay安装fay所需要的环境依赖：
git clone https://github.com/TheRamU/Fay.git
cd xx/xx/fay
pip install -r requirements.txt
打开fay项目下的system.conf文件，添加用到的Key,关于这些key如何获取，可以参与fay给参考教程：
https://www.bilibili.com/video/BV1go4y1L7oe/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=d08e238ac726c4b15a0e12ffd5176ee5
[key]
#funasr / ali
ASR_mode = ali
#ASR二选一（需要运行fay/test/funasr服务）集成达摩院asr项目、感谢中科大脑算法工程师张聪聪提供集成代码
local_asr_ip=127.0.0.1
local_asr_port=10197
# ASR二选一（第1次运行建议用这个，免费3个月）， 阿里云 实时语音识别 服务密钥（必须）https://ai.aliyun.com/nls/trans
ali_nls_key_id=
ali_nls_key_secret=
ali_nls_app_key=
# 微软 文字转语音 服务密钥（非必须，使用可产生不同情绪的音频）https://azure.microsoft.com/zh-cn/services/cognitive-services/text-to-speech/
ms_tts_key=
ms_tts_region=
# 讯飞 情绪分析 服务密钥 https://www.xfyun.cn/service/emotion-analysis/
xf_ltp_app_id=
xf_ltp_api_key=
#NLP多选一:xfaiui、yuan、chatgpt、rasa(需启动chatglm及rasa，https://m.bilibili.com/video/BV1D14y1f7pr)、VisualGLM
chat_module=xfaiui
# 讯飞 自然语言处理 服务密钥(NLP3选1) https://aiui.xfyun.cn/solution/webapi/
xf_aiui_app_id=
xf_aiui_api_key=
#浪.潮源大模型 服务密钥(NLP3选1) https://air.inspur.com/
yuan_1_0_account=
yuan_1_0_phone=
#gpt 服务密钥(NLP3选1) https://openai.com/
chatgpt_api_key=
#ngrok内网穿透id，远程设备可以通过互联网连接Fay（非必须）http://ngrok.cc
ngrok_cc_id=
#revChatGPT对接（非必须，https://chat.openai.com登录后访问https://chat.openai.com/api/auth/session获取）
gpt_access_token=
gpt_conversation_id=绑定完使用到的key，启动fay看看是否能交互。
python main.py文字输入：
语音输入：
这样代表fay启动成功，文字和语音都能进行交互。
环境安装
conda create --name xuniren python=3.10
activate xuniren项目下载与依赖torch：
git clone https://github.com/waityousea/xuniren.git
cd xuniren
conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
pip install -r requirements.txt安装pytorch 3D(win下这一步比较容易报错)
git clone https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git
cd pytorch3d
python setup.py install安装完成之后运行api看看是否有报错。
python fay_connect.py
要与数字人对话，按前言给的流程图，要实现语音文字、LLM、文字转语音、合成视频，这里可以先试试线上的语言模型。
1.启动fay
cd xx/xx/Fay
activate fay
python main.py可以看到1003接口已打开
2.打开一个新conda终端启动数字人
cd xx/xx/xuniren
activate xuniren
python fay_connect.py此时1002口也连接上，数字人终端可以检测到fay面板已经打开
3.打开fay的控制面板，启动数字人助理
4.开始交互
语音识别后，提交给语言模型，模型回答后生成语音，把语音保存的地地址发给数字人，生成的语音是mp3格式的，把mp3转成wav,然后通过模型合成视频，合成后对视频进行播放。
这就是一个简单的对话数字人的全部过程，这里除了语音合成视频用的本地模型之外，都用的是在线的api，在6G的GPU在，1秒的时间，大概能生成1秒左右的视频。
如果想要数字人有自己的知识库，或者有自己回答问题的方式，就要接入私有化的LLM,Fay有接入ChatGLM的接口，也可以按Fay的代码接入微调过的LLM。
1.ChatGLM-6B
ChatGLM-6B 是清华开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。我笔记本的3060刚刚好6G，那可以用GLM试试。
2.源码下载与环境依赖
为了方便管理，这里还是用conda创建环境
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
cd ChatGLM-6B
conda create --name GLM python=3.10
activate GLM
conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
pip install -r requirements.txt
3.更改模型精度
我当前笔记本的GPU只有6G,所以要更改模型精度，要不然会报内存不够的错误。
更改api.py文件
4.运行ChatGLM
更改完成之后，运行api.py，这里会下载12G大小的模型，下载的过程中可能会出现中断，多运行几次就可以了，下载的时间看自己的网速快慢。当出现以下界面，GLM安装成功。
1.要实现对接本地的语言模型步骤有些多，fay提供了对接rasa加GLM的方法，首先要更改fay的配置文件，把语言模型改成如下：
改完成之后，启动第一个fay的conda环境并运行main.py程序,窗口放着不用动。
activate fay
python main.py2.启动多一个fay的conda环境，用来运行rasa
activate fay
cd fay/test/rasa
pip install rasa
rasa run actions 运行结果如下：
3.再启动一个fay的conda环境，用来对接GLM
activate fay
cd fay/test/rasa
然后运行 rasa shell 来测试是否能连上GLM,在Your input处提出问题看看是否能得到相应的答案。
如果运行成功，终止掉rasa shell,启动rasa api server：rasa run --enable-api -p 5005
4.启动数字人
cd xx/xx/xuniren
activate xuniren
python fay_connect.py5.开启fay数字人控制面板，就可以跟数字人进行互动了。
1.这是一个完成的部署过程，因为项目所用到的项目源码与环境相对多，部署过程会有很多问题，虽然是一个各种项目缝合在一起，但也给如何实现数字人做了一个很好的参考。之后有时间我试着把2.5D的模型缝合进来。
2.如果对该项目感兴趣或者获取源码的可以加我的企鹅群：487350510，大家一起探讨，也可以加fay的公众号，fay的公众号在它的git首页获取。