数字人智能对话系统 - Linly-Talker — “数字人交互，与虚拟的自己互动”
2023.12 更新 📆
用户可以上传任意图片进行对话
2024.01 更新 📆
- 令人兴奋的消息！我现在已经将强大的GeminiPro和Qwen大模型融入到我们的对话场景中。用户现在可以在对话中上传任何图片，为我们的互动增添了全新的层面。
- 更新了FastAPI的部署调用方法。
- 更新了微软TTS的高级设置选项，增加声音种类的多样性，以及加入视频字幕加强可视化。
- 更新了GPT多轮对话系统，使得对话有上下文联系，提高数字人的交互性和真实感。
2024.02 更新 📆
- 更新了Gradio的版本为最新版本4.16.0，使得界面拥有更多的功能，比如可以摄像头拍摄图片构建数字人等。
- 更新了ASR和THG，其中ASR加入了阿里的FunASR，具体更快的速度；THG部分加入了Wav2Lip模型，ER-NeRF在准备中(Comming Soon)。
- 加入了语音克隆方法GPT-SoVITS模型，能够通过微调一分钟对应人的语料进行克隆，效果还是相当不错的，值得推荐。
- 集成一个WebUI界面，能够更好的运行Linly-Talker。
2024.04 更新 📆
- 更新了除 Edge TTS的 Paddle TTS的离线方式。
- 更新了ER-NeRF作为Avatar生成的选择之一。
- 更新了app_talk.py，在不基于对话场景可自由上传语音和图片视频生成。
目录
介绍
Linly-Talker是一款创新的数字人对话系统，它融合了最新的人工智能技术，包括大型语言模型（LLM）、自动语音识别（ASR）、文本到语音转换（TTS）和语音克隆技术。这个系统通过Gradio平台提供了一个交互式的Web界面，允许用户上传图片与AI进行个性化的对话交流。
系统的核心特点包括：
- 多模型集成：Linly-Talker整合了Linly、GeminiPro、Qwen等大模型，以及Whisper、SadTalker等视觉模型，实现了高质量的对话和视觉生成。
- 多轮对话能力：通过GPT模型的多轮对话系统，Linly-Talker能够理解并维持上下文相关的连贯对话，极大地提升了交互的真实感。
- 语音克隆：利用GPT-SoVITS等技术，用户可以上传一分钟的语音样本进行微调，系统将克隆用户的声音，使得数字人能够以用户的声音进行对话。
- 实时互动：系统支持实时语音识别和视频字幕，使得用户可以通过语音与数字人进行自然的交流。
- 视觉增强：通过数字人生成等技术，Linly-Talker能够生成逼真的数字人形象，提供更加沉浸式的体验。
Linly-Talker的设计理念是创造一种全新的人机交互方式，不仅仅是简单的问答，而是通过高度集成的技术，提供一个能够理解、响应并模拟人类交流的智能数字人。
查看我们的介绍视频 demo video
在B站上我录了一系列视频，也代表我更新的每一步与使用方法，详细查看数字人智能对话系统 - Linly-Talker合集
TO DO LIST
- 基本完成对话系统流程，能够
语音对话 - 加入了LLM大模型，包括
Linly，Qwen和GeminiPro的使用 - 可上传
任意数字人照片进行对话 - Linly加入
FastAPI调用方式 - 利用微软
TTS加入高级选项，可设置对应人声以及音调等参数，增加声音的多样性 - 视频生成加入
字幕，能够更好的进行可视化 - GPT
多轮对话系统（提高数字人的交互性和真实感，增强数字人的智能） - 优化Gradio界面，加入更多模型，如Wav2Lip，FunASR等
-
语音克隆技术，加入GPT-SoVITS，只需要一分钟的语音简单微调即可（语音克隆合成自己声音，提高数字人分身的真实感和互动体验） - 加入离线TTS以及NeRF-based的方法和模型
-
实时语音识别（人与数字人之间就可以通过语音进行对话交流)
🔆 该项目 Linly-Talker 正在进行中 - 欢迎提出PR请求！如果您有任何关于新的模型方法、研究、技术或发现运行错误的建议，请随时编辑并提交 PR。您也可以打开一个问题或通过电子邮件直接联系我。📩⭐ 如果您发现这个Github Project有用，请给它点个星！🤩
如果在部署的时候有任何的问题，可以关注常见问题汇总.md部分，我已经整理了可能出现的所有问题，另外交流群也在这里，我会定时更新，感谢大家的关注与使用！！！
模型文件和权重，请浏览“模型文件”页面获取。
接下来还需要安装对应的模型，有以下下载方式，下载后安装文件架结构放置，文件夹结构在本文最后有说明。
- Baidu (百度云盘) (Password:
linl) - huggingface
- modelscope
HuggingFace下载
如果速度太慢可以考虑镜像，参考简便快捷获取 Hugging Face 模型（使用镜像站点）
# 从huggingface下载预训练模型
git lfs install
git clone https://huggingface.co/Kedreamix/Linly-Talker
ModelScope下载
# 从modelscope下载预训练模型
# 1. git 方法
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Kedreamix/Linly-Talker.git
# 2. Python 代码下载
pip install modelscope
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Kedreamix/Linly-Talker')
移动所有模型到当前目录
如果百度网盘下载后，可以参考文档最后目录结构来移动
# 移动所有模型到当前目录
# checkpoint中含有SadTalker和Wav2Lip
mv Linly-Talker/checkpoints/* ./checkpoints
# SadTalker的增强GFPGAN
# pip install gfpgan
# mv Linly-Talker/gfpan ./
# 语音克隆模型
mv Linly-Talker/GPT_SoVITS/pretrained_models/* ./GPT_SoVITS/pretrained_models/
# Qwen大模型
mv Linly-Talker/Qwen ./
为了大家的部署使用方便，更新了一个configs.py文件，可以对其进行一些超参数修改即可
# 设备运行端口 (Device running port)
port = 7860
# api运行端口及IP (API running port and IP)
mode = 'api' # api 需要先运行Linly-api-fast.py，暂时仅仅适用于Linly
# 本地端口localhost:127.0.0.1 全局端口转发:"0.0.0.0"
ip = '127.0.0.1'
api_port = 7871
# L模型路径 (Linly model path)
mode = 'offline'
model_path = 'Qwen/Qwen-1_8B-Chat'
# ssl证书 (SSL certificate) 麦克风对话需要此参数
# 最好调整为绝对路径
ssl_certfile = "./https_cert/cert.pem"
ssl_keyfile = "./https_cert/key.pem"
启动WebUI
之前我将很多个版本都是分开来的，实际上运行多个会比较麻烦，所以后续我增加了变成WebUI一个界面即可体验，后续也会不断更新
现在已加入WebUI的功能如下
- 文本/语音数字人对话（固定数字人，分男女角色）
- 任意图片数字人对话（可上传任意数字人）
- 多轮GPT对话（加入历史对话数据，链接上下文）
- 语音克隆对话（基于GPT-SoVITS设置进行语音克隆，内置烟嗓音，可根据语音对话的声音进行克隆）
# WebUI
python webui.py
现在的启动一共有几种模式，可以选择特定的场景进行设置
第一种只有固定了人物问答，设置好了人物，省去了预处理时间
python app.py
最近更新了第一种模式，加入了Wav2Lip模型进行对话
python appv2.py
第二种是可以任意上传图片进行对话
python app_img.py
第三种是在第一种的基础上加入了大语言模型，加入了多轮的GPT对话
python app_multi.py
现在加入了语音克隆的部分，可以自由切换自己克隆的声音模型和对应的人图片进行实现，这里我选择了一个烟嗓音和男生图片
python app_vits.py
加入了第四种方式，不固定场景进行对话，直接输入语音或者生成语音进行数字人生成，内置了Sadtalker，Wav2Lip，ER-NeRF等方式
ER-NeRF是针对单独一个人的视频进行训练的，所以需要替换特定的模型才能进行渲染得到正确的结果，内置了Obama的权重，可直接用
python app_talk.py
文件夹结构
所有的权重部分可以从这下载
- Baidu (百度云盘) (Password:
linl) - huggingface
- modelscope comming soon
权重文件夹结构如下
Linly-Talker/
├── checkpoints
│ ├── hub
│ │ └── checkpoints
│ │ └── s3fd-619a316812.pth
│ ├── lipsync_expert.pth
│ ├── mapping_00109-model.pth.tar
│ ├── mapping_00229-model.pth.tar
│ ├── SadTalker_V0.0.2_256.safetensors
│ ├── visual_quality_disc.pth
│ ├── wav2lip_gan.pth
│ └── wav2lip.pth
├── gfpgan
│ └── weights
│ ├── alignment_WFLW_4HG.pth
│ └── detection_Resnet50_Final.pth
├── GPT_SoVITS
│ └── pretrained_models
│ ├── chinese-hubert-base
│ │ ├── config.json
│ │ ├── preprocessor_config.json
│ │ └── pytorch_model.bin
│ ├── chinese-roberta-wwm-ext-large
│ │ ├── config.json
│ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ └── tokenizer.json
│ ├── README.md
│ ├── s1bert25hz-2kh-longer-epoch=68e-step=50232.ckpt
│ ├── s2D488k.pth
│ ├── s2G488k.pth
│ └── speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch
├── Qwen
│ └── Qwen-1_8B-Chat
│ ├── assets
│ │ ├── logo.jpg
│ │ ├── qwen_tokenizer.png
│ │ ├── react_showcase_001.png
│ │ ├── react_showcase_002.png
│ │ └── wechat.png
│ ├── cache_autogptq_cuda_256.cpp
│ ├── cache_autogptq_cuda_kernel_256.cu
│ ├── config.json
│ ├── configuration_qwen.py
│ ├── cpp_kernels.py
│ ├── examples
│ │ └── react_prompt.md
│ ├── generation_config.json
│ ├── LICENSE
│ ├── model-00001-of-00002.safetensors
│ ├── model-00002-of-00002.safetensors
│ ├── modeling_qwen.py
│ ├── model.safetensors.index.json
│ ├── NOTICE
│ ├── qwen_generation_utils.py
│ ├── qwen.tiktoken
│ ├── README.md
│ ├── tokenization_qwen.py
│ └── tokenizer_config.json
└── README.md
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