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Live Avatar实战教程：从零开始生成第一个数字人视频

1. 快速开始

在本节中，我们将引导您完成使用Live Avatar生成第一个数字人视频的完整流程。该模型由阿里联合高校开源，基于14B参数规模的DiT架构，支持通过文本提示、参考图像和音频驱动生成高质量、口型同步的数字人视频。

由于模型体量较大，目前对硬件有较高要求：推荐使用单张80GB显存的GPU（如A100/H100）或5张及以上80GB GPU进行多卡推理。测试表明，即使使用5张NVIDIA 4090（每张24GB显存），仍无法满足实时推理需求。根本原因在于FSDP（Fully Sharded Data Parallel）在推理阶段需要将分片参数“unshard”重组到单卡，导致瞬时显存占用超过可用容量。

例如：

• 模型加载时每GPU显存占用：21.48 GB
• 推理时额外unshard开销：+4.17 GB
• 总需求：25.65 GB > 24GB（4090上限）

因此，对于24GB显存的GPU（如4090），建议采取以下策略之一：

1. 接受现实：当前配置不支持高分辨率实时推理
2. 单卡+CPU offload：启用--offload_model True，牺牲速度换取可行性
3. 等待官方优化：关注后续版本是否支持更高效的显存管理

环境准备

确保已完成以下准备工作：

• 安装PyTorch及相关依赖（CUDA >= 11.8）
• 克隆项目仓库：git clone https://github.com/Alibaba-Quark/LiveAvatar
• 下载预训练模型权重（包含DiT、T5、VAE等组件）
• 安装Gradio用于Web UI交互（可选）

启动脚本选择

根据您的硬件配置选择合适的运行模式：

第一次运行

CLI 推理模式

# 使用4 GPU配置启动 ./run_4gpu_tpp.sh # 使用5 GPU配置启动 bash infinite_inference_multi_gpu.sh # 单GPU配置（需80GB显存） bash infinite_inference_single_gpu.sh

Gradio Web UI 模式

# 4 GPU Web界面 ./run_4gpu_gradio.sh # 5 GPU Web界面 bash gradio_multi_gpu.sh # 单GPU Web界面 bash gradio_single_gpu.sh

服务启动后，打开浏览器访问http://localhost:7860即可进入交互界面。

2. 运行模式详解

2.1 CLI 推理模式

CLI模式适合批量处理任务、自动化脚本集成以及高级用户自定义参数调试。

基本用法

./run_4gpu_tpp.sh

自定义参数示例

编辑脚本文件，修改如下关键参数：

--prompt "A cheerful dwarf in a forge, laughing heartily, warm lighting, Blizzard cinematics style" \ --image "my_images/portrait.jpg" \ --audio "my_audio/speech.wav" \ --size "704*384" \ --num_clip 50

适用场景

• 批量生成多个角色视频
• 集成至CI/CD流水线
• 科研实验中的可控变量测试

2.2 Gradio Web UI 模式

Web UI提供图形化操作界面，适合初学者快速上手和交互式创作。

使用步骤

1. 启动服务

   ./run_4gpu_gradio.sh

2. 访问界面浏览器打开http://localhost:7860

3. 上传素材

   • 参考图像（JPG/PNG格式）
   • 音频文件（WAV/MP3，采样率≥16kHz）
   • 输入文本提示词

4. 调整参数

   • 分辨率选择
   • 片段数量设置
   • 采样步数调节

5. 生成与下载点击“生成”按钮，完成后点击下载保存结果

优势

• 实时预览效果
• 参数滑块调节直观
• 支持拖拽上传

3. 核心参数说明

3.1 输入参数

--prompt（文本提示词）

• 作用：描述人物特征、动作、场景风格
• 格式：英文自然语言描述
• 示例：

  A young woman with long black hair, wearing a red dress, standing in a sunlit garden, gentle breeze blowing her hair, cinematic lighting

• 建议：
  • 包含外貌、服饰、环境、光照、艺术风格
  • 避免矛盾描述（如“开心但悲伤”）
  • 不宜过长（建议<100词）

--image（参考图像）

• 作用：提供人物外观先验信息
• 要求：
  • 正面清晰人脸
  • 良好光照条件
  • 推荐分辨率 ≥512×512
• 格式：JPG 或 PNG

--audio（音频驱动）

• 作用：驱动口型与表情变化
• 要求：
  • 清晰语音内容
  • 采样率 ≥16kHz
  • 尽量减少背景噪音

3.2 生成参数

3.3 模型与硬件参数

--load_lora 和 --lora_path_dmd

• 启用LoRA微调模块，默认路径为"Quark-Vision/Live-Avatar"
• 自动从HuggingFace下载权重

--ckpt_dir

• 指定基础模型目录，如ckpt/Wan2.2-S2V-14B/

多GPU相关参数

• --num_gpus_dit：DiT模型使用的GPU数量（4-GPU设为3，5-GPU设为4）
• --ulysses_size：应等于num_gpus_dit，控制序列并行
• --enable_vae_parallel：多GPU时启用VAE独立并行
• --offload_model：单GPU时可设为True以节省显存

4. 典型使用场景配置

4.1 快速预览（低资源）

--size "384*256" --num_clip 10 --sample_steps 3 --infer_frames 32

• 预期输出：约30秒视频
• 处理时间：2~3分钟
• 显存占用：12~15GB/GPU
• 用途：参数调试、效果验证

4.2 标准质量视频

--size "688*368" --num_clip 100 --sample_steps 4

• 预期输出：约5分钟视频
• 处理时间：15~20分钟
• 显存占用：18~20GB/GPU
• 用途：日常内容创作

4.3 长视频生成（>10分钟）

--size "688*368" --num_clip 1000 --sample_steps 4 --enable_online_decode

• 预期输出：约50分钟视频
• 处理时间：2~3小时
• 注意：必须启用--enable_online_decode防止累积误差

4.4 高分辨率输出

--size "704*384" --num_clip 50 --sample_steps 4

• 要求：5×80GB GPU 或单卡80GB+
• 用途：影视级输出、广告制作

5. 故障排查指南

5.1 CUDA Out of Memory (OOM)

错误日志：

torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory

解决方案：

• 降低分辨率：--size "384*256"
• 减少帧数：--infer_frames 32
• 降低采样步数：--sample_steps 3
• 启用在线解码：--enable_online_decode
• 监控显存：watch -n 1 nvidia-smi

5.2 NCCL 初始化失败

症状：

NCCL error: unhandled system error

解决方法：

export NCCL_P2P_DISABLE=1 # 禁用P2P通信 export NCCL_DEBUG=INFO # 开启调试日志 lsof -i :29103 # 检查端口占用

5.3 进程卡住无响应

检查命令：

python -c "import torch; print(torch.cuda.device_count())" pkill -9 python # 强制终止

超时设置：

export TORCH_NCCL_HEARTBEAT_TIMEOUT_SEC=86400

5.4 生成质量差

可能原因：

• 输入图像模糊或侧脸
• 音频噪音大或采样率低
• 提示词描述不清

优化建议：

• 使用正面高清图像
• 提升音频质量
• 增加采样步数至5
• 检查模型文件完整性

5.5 Gradio 无法访问

排查步骤：

ps aux | grep gradio lsof -i :7860 sudo ufw allow 7860 # 开放防火墙

可尝试更换端口：--server_port 7861

6. 性能优化策略

6.1 提升生成速度

--sample_steps 3 # 速度提升25% --size "384*256" # 速度提升50% --sample_guide_scale 0 # 关闭引导加速

6.2 提升生成质量

--sample_steps 5 # 更精细采样 --size "704*384" # 高分辨率输出 --prompt "detailed description..." # 丰富提示词

6.3 显存优化

--enable_online_decode # 长视频必备 --infer_frames 32 # 降低帧数 --offload_model True # CPU卸载（牺牲速度）

6.4 批量处理脚本示例

#!/bin/bash for audio in audio_files/*.wav; do basename=$(basename "$audio" .wav) sed -i "s|--audio.*|--audio \"$audio\" \\\\|" run_4gpu_tpp.sh sed -i "s|--num_clip.*|--num_clip 100 \\\\|" run_4gpu_tpp.sh ./run_4gpu_tpp.sh mv output.mp4 "outputs/${basename}.mp4" done

7. 最佳实践总结

7.1 提示词编写原则

✅ 推荐写法：

A professional woman in her 30s with shoulder-length brown hair, wearing a white blouse and glasses, speaking confidently in a modern conference room with soft daylight, corporate video style.

❌ 避免写法：

• “a person talking”
• 描述超过200词
• 存在逻辑冲突（如“年轻老人”）

7.2 素材准备标准

参考图像：

• ✅ 正面、清晰、中性表情
• ❌ 侧面、背影、夸张表情
• ❌ 过暗/过曝/遮挡

音频文件：

• ✅ 16kHz以上、清晰语音
• ❌ 背景音乐混杂、低音量

7.3 工作流程建议

1. 准备阶段：收集素材 + 编写提示词
2. 测试阶段：低分辨率快速验证
3. 生产阶段：全参数生成正式视频
4. 优化阶段：分析结果 → 调参 → 迭代

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