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从0开始学AI数字人，Live Avatar新手入门全攻略

1. 快速上手：你的第一个AI数字人视频

你是不是也看过那些会说话、有表情的虚拟人物，觉得特别酷？现在，借助阿里联合高校开源的Live Avatar模型，你也能轻松做出属于自己的AI数字人。不需要复杂的建模或动画技能，只要一张照片、一段音频，再加几句描述，就能生成一个“活生生”的数字人视频。

但别急着点运行——这个模型对硬件要求可不低。根据官方文档，目前它需要单张80GB显存的GPU才能顺利运行。像我们常见的4×24GB显卡（比如4块RTX 3090/4090）组合，在测试中也无法完成实时推理任务。原因很简单：模型太大了，光是加载就需要每张卡超过25GB显存，而24GB根本不够用。

那是不是普通用户就没法玩了？也不是。你可以尝试使用单GPU + CPU卸载的方式运行，虽然速度会慢一些，但至少能跑起来。或者，等官方后续优化支持更低显存配置。如果你正好有A100/H100这类高端卡，那就直接起飞吧！

接下来，我会带你一步步部署并生成你的第一个AI数字人视频，哪怕你是零基础，也能看懂、能操作。

2. 环境准备与运行模式选择

2.1 硬件要求与限制说明

Live Avatar 是一个基于14B参数规模的大模型，主要用于文本到视频（T2V）和图像+音频驱动的数字人生成。由于其庞大的模型体积和高分辨率输出能力，对显存的需求极高。

核心问题解析：
即使使用FSDP（Fully Sharded Data Parallel）技术进行模型分片，推理时仍需将参数“重组”（unshard），导致每张GPU临时占用高达25.65GB显存，超过了24GB上限。

所以，请先确认你的设备是否满足条件。如果不满足，建议等待官方进一步优化或考虑云服务方案。

2.2 启动方式：CLI vs Web UI

Live Avatar 提供两种主要运行模式，你可以根据使用习惯自由选择：

CLI 命令行模式

• 适合人群：开发者、批量处理用户
• 优点：可脚本化、参数控制精细、便于自动化
• 缺点：需要手动编辑脚本，不够直观

Gradio Web UI 图形界面

• 适合人群：新手、交互式体验者
• 优点：拖拽上传图片音频、实时预览、一键生成
• 缺点：灵活性略低，部分高级参数隐藏

如何选择？

3. 分步实操：生成你的第一个数字人视频

3.1 准备工作

在开始之前，请确保已完成以下步骤：

1. 克隆项目仓库：git clone https://github.com/Alibaba-Quark/LiveAvatar
2. 安装依赖环境（PyTorch、Gradio、HuggingFace库等）
3. 下载模型权重文件（自动从HuggingFace拉取）

然后进入项目根目录，你会看到几个关键的启动脚本。

3.2 使用Web UI快速生成

这是最简单的方式，特别适合刚接触的新手。

启动命令

# 对于4×24GB GPU（实际不可行，仅作示意） ./run_4gpu_gradio.sh # 对于5×80GB GPU bash gradio_multi_gpu.sh # 对于单张80GB GPU bash gradio_single_gpu.sh

运行后，打开浏览器访问http://localhost:7860，你会看到如下界面：

• 左侧：上传参考图像（JPG/PNG格式）
• 中间：上传音频文件（WAV/MP3，推荐16kHz以上）
• 右侧：输入文本提示词（prompt）
• 底部：调整分辨率、片段数量、采样步数等参数

实际操作流程

1. 上传一张清晰的人脸正面照（建议512×512以上）
2. 上传一段清晰的语音（比如你自己说的一段话）
3. 输入描述性提示词，例如：

   A cheerful woman with long black hair, wearing a red dress, standing in a modern office, cinematic lighting

4. 设置分辨率为688*368，片段数为50
5. 点击“生成”按钮，等待几分钟即可预览结果

生成完成后，视频会自动保存为output.mp4，点击下载即可。

3.3 使用CLI自定义生成

如果你想更深入地控制生成过程，可以修改.sh脚本中的参数。

以run_4gpu_tpp.sh为例，找到这一行：

python inference.py \ --prompt "A young woman with long black hair..." \ --image "examples/portrait.jpg" \ --audio "examples/speech.wav" \ --size "704*384" \ --num_clip 50 \ --sample_steps 4

你可以按需修改这些参数：

• --prompt：改变风格或动作描述
• --image：换成你自己的头像路径
• --audio：替换成新的语音文件
• --size：调整画质（越高越耗显存）
• --num_clip：决定视频长度（每个片段约3秒）

改完后直接运行脚本即可：

./run_4gpu_tpp.sh

4. 关键参数详解：如何让数字人更真实？

别小看这几个参数，它们直接决定了最终视频的质量和表现力。下面我来一个个拆解。

4.1 输入类参数

--prompt文本提示词

这是告诉模型“你想让这个人长什么样、做什么动作”的关键。

✅好例子：

A smiling man with glasses, wearing a blue suit, speaking confidently in a conference room, soft daylight, professional style

❌坏例子：

a man talking

建议写法：

• 包含外貌特征（发型、眼镜、服装）
• 描述场景（会议室、办公室、户外）
• 加入情绪和动作（微笑、手势、自信地说）
• 指定光照和风格（自然光、电影感、专业风）

--image参考图像

这张图决定了数字人的“长相”。越清晰越好。

最佳实践：

• 正面照，脸部居中
• 光线均匀，避免过暗或过曝
• 表情自然，不要太夸张
• 分辨率不低于512×512

--audio驱动音频

音频不仅提供声音，还驱动口型同步和面部表情。

要求：

• 格式：WAV 或 MP3
• 采样率：16kHz 或更高
• 内容清晰，背景噪音少
• 音量适中，不要忽大忽小

4.2 生成类参数

--size视频分辨率

支持多种尺寸，注意要用星号*连接，不是字母 x。

常见选项：

• 384*256：最低清，显存占用最小
• 688*368：平衡画质与性能，推荐
• 704*384：高清，需更强显卡
• 480*832：竖屏，适合手机端

--num_clip片段数量

每个片段包含48帧，帧率为16fps，所以：

总时长 ≈ num_clip × 3 秒

• 10→ 30秒短视频
• 100→ 5分钟中等视频
• 1000→ 50分钟超长视频（需启用在线解码）

--sample_steps采样步数

控制生成质量，默认是4。

建议新手保持默认值4。

--sample_guide_scale引导强度

控制模型多大程度遵循提示词，范围0~10。

• 0：完全自由发挥，速度快
• 5~7：较强跟随提示词
• >7：可能画面过饱和或失真

一般建议保持0，除非你发现生成内容偏离预期。

5. 常见问题与解决方案

即使一切准备就绪，你也可能会遇到各种问题。别慌，这里列出最常见的几种情况及应对方法。

5.1 CUDA Out of Memory（显存不足）

错误信息：

torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory

解决办法：

1. 降低分辨率：改为--size "384*256"
2. 减少帧数：设置--infer_frames 32
3. 减少采样步数：改为--sample_steps 3
4. 启用在线解码：添加--enable_online_decode，防止显存累积
5. 监控显存：运行watch -n 1 nvidia-smi实时查看

5.2 NCCL 初始化失败（多卡通信问题）

错误信息：

NCCL error: unhandled system error

解决办法：

1. 检查GPU是否都被识别：nvidia-smi
2. 设置环境变量禁用P2P通信：

   export NCCL_P2P_DISABLE=1

3. 启用调试模式查看详细日志：

   export NCCL_DEBUG=INFO

5.3 程序卡住无响应

现象：程序启动后没输出，显存已占但不动

解决办法：

1. 检查所有GPU是否可用：

   import torch; print(torch.cuda.device_count())

2. 增加心跳超时时间：

   export TORCH_NCCL_HEARTBEAT_TIMEOUT_SEC=86400

3. 强制终止并重启：

   pkill -9 python ./run_4gpu_tpp.sh

5.4 生成视频质量差

表现：模糊、口型不同步、动作僵硬

优化方向：

1. 提升输入质量：换更清晰的照片和音频
2. 优化提示词：描述更具体，加入风格参考
3. 提高采样步数：设为5或6
4. 检查模型文件完整性：

   ls -lh ckpt/Wan2.2-S2V-14B/

6. 实用技巧与最佳实践

掌握了基本操作后，再来点进阶玩法，让你的数字人更具专业水准。

6.1 快速预览技巧

想快速验证效果？用这套低配参数：

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

生成一个30秒左右的小视频，2~3分钟就能出结果，非常适合调参测试。

6.2 高质量长视频生成

要生成10分钟以上的视频，记得开启在线解码：

--num_clip 1000 \ --enable_online_decode

这样可以边生成边解码，避免显存爆掉。

6.3 批量处理自动化

写个简单的Shell脚本，批量处理多个音频文件：

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

6.4 提示词模板收藏

保存几个高质量提示词模板，以后直接复用：

商务女性：

A professional woman in her 30s, wearing a white blouse and black blazer, speaking clearly in a bright office, natural sunlight from window, corporate video style

卡通风格主播：

An anime-style girl with pink hair and big eyes, wearing a school uniform, smiling and waving, colorful background, vibrant colors, cartoon rendering

老年男性讲师：

An elderly man with gray hair and glasses, wearing a brown sweater, standing in front of a chalkboard, explaining calmly, warm indoor lighting, educational video style

7. 总结：AI数字人的未来已来

通过这篇教程，你应该已经成功运行了 Live Avatar，并生成了自己的第一个AI数字人视频。虽然目前硬件门槛较高，但它的表现力和真实感确实令人惊艳。

总结一下关键点：

• 必须要有80GB显存的GPU才能流畅运行
• Web UI适合新手快速上手
• CLI模式更适合深度定制和批量处理
• 提示词、图像、音频质量直接影响最终效果
• 合理设置参数可避免OOM等问题

尽管现在还不能在消费级显卡上普及，但随着模型压缩、蒸馏、量化等技术的发展，相信不久的将来，我们都能在普通电脑上玩转AI数字人。

现在就开始动手试试吧！也许下一个爆款虚拟主播，就是你做的。

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