30分钟跑通 Duix.Avatar免费开源的本地AI数字人克隆实操指南【免费下载链接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-AvatarDuix.Avatar 是一款完全开源、可离线运行的 AI 数字人工具包上传一段约10秒的视频就能完成形象与声音的双重克隆之后输入文案或音频即可驱动数字人自动生成口播视频全程无需联网数据不出本机。下面按查机器 → 起服务 → 客户端上手 → 踩坑排错的顺序带你从零把整套环境跑通。先弄懂它这个工具到底能做什么Duix.Avatar 的用法可以概括为录一段视频之后随便说。上传的源视频会被拆解为静音视频加音轨两部分分别用于克隆形象和克隆声音。之后的每一次生成只需要给脚本或给音频。能力具体表现底层技术外貌与声音克隆高精度捕捉五官、面部轮廓还原语调、语速等声音细节支持多种声音参数AI 人脸分析 声音克隆文字/语音双驱动文字经自然语言处理转为流畅语音也可直接上传音频让口型跟随语音的节奏与语调变化NLP 自动语音合成TTS视频合成画面与声音高度同步口型匹配自然计算机视觉面部识别、口型分析八种语言脚本英语、日语、韩语、中文、法语、德语、阿拉伯语、西班牙语—除功能外它还有三个值得一提的特点全离线不联网、隐私安全、上手门槛低界面简洁无技术背景也能操作、多模型管理可导入多个模型用一键启动包统一管理。第一步硬件与环境自查清单部署前先把机器对着这张表过一遍尤其是显卡——本项目所有算力都在本地没有 NVIDIA 显卡或未装好驱动三个服务端容器根本起不来这是最高频的失败原因。平台系统磁盘推荐配置硬性要求加粗WindowsWindows 10 19042.1526 或更高D 盘 ≥30GB存数字人与作品C 盘 ≥100GB存 Docker 镜像装完后可改位置13代 i5-13400F、内存 32GB 及以上、RTX 4070 等 NVIDIA 显卡 正确驱动Ubuntu22.04 Desktop内核 6.8.0-52-generic 已验证其他 Linux 未做兼容性测试空闲空间 ≥100GB同上另外服务端依赖 Nodejs 18。C 盘空间不足 100GB 时不必焦虑装完 Docker 后可在设置里把镜像目录指到空间充足的磁盘。第二步Windows 一条龙启动2.1 检查并更新 WSLwsl --list --verbose # 查看是否已装 WSL wsl --update # 更新 WSL未安装则执行wsl --install过程中需要设置并记住用户名和密码因网络原因可能失败多试几次即可。2.2 安装 Docker Desktop 并规划磁盘按机器 CPU 架构下载对应的 Docker Windows 安装包出现主界面即安装成功。首次运行需接受协议并跳过登录。进入 Settings → Resources → Advanced可以在此修改磁盘镜像位置。若 C 盘紧张把 Disk image location 指到剩余空间大于 100GB 的磁盘分区再点 Apply restart。2.3 拉取镜像并启动服务端docker pull guiji2025/fun-asr docker pull guiji2025/fish-speech-ziming docker pull guiji2025/duix.avatar然后进入deploy目录启动容器cd deploy docker-compose up -d想省资源可换用轻量版只启动视频合成一个服务docker-compose -f docker-compose-lite.yml up -d首次下载约70GB数据、耗时半小时左右网速决定进度建议连 Wi-Fi。成功后 Docker 中应出现三个服务lite 版则只有一个Duix.Avatar-gen-video服务。2.4 安装客户端下载官方构建的安装包双击Duix.Avatar-x.x.x-setup.exe完成安装打开即可开始创建数字人。第三步Ubuntu 22.04 路线先执行docker --version已装 Docker 可跳过本节开头部分。sudo apt update sudo apt install docker.io sudo apt install docker-compose安装 NVIDIA 显卡驱动后执行nvidia-smi能显示显卡信息即成功。接着安装 NVIDIA Container ToolkitDocker 使用 NVIDIA GPU 的必备工具distribution$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add - \ curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo nvidia-ctk runtime configure --runtimedocker sudo systemctl restart docker启动服务端cd deploy docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d镜像下载太慢时在/etc/docker/daemon.json中加入registry-mirrors配置国内镜像源镜像源时效性较强请自行搜索最新的。客户端使用Duix.Avatar-x.x.x.AppImage双击即可启动无需安装。注意以 root 用户进入桌面时双击可能无效需在终端执行./Duix.Avatar-x.x.x.AppImage --no-sandbox并附加--no-sandbox参数。NVIDIA 50 系列显卡专项方案如果你用的是 50 系显卡经 5090 实测通过30、40 系且 CUDA 12.8 的用户也可采用此方案需要走基于 PyTorch 官方预览版的独立配置cd deploy docker-compose -f docker-compose-5090.yml up -d踩坑实录从拉镜像失败到日志排查容器启动失败Docker Hub 连接超时docker-compose up -d报net/http: request canceled一类错误本质是官方源连接不稳定。两条路开全局网络代理或配置国内镜像源。Windows 下在 Docker Desktop 的 Settings → Docker Engine 的 JSON 配置中加入registry-mirrors字段{ registry-mirrors: [ https://hub.fast360.xyz, https://hub.littlediary.cn, https://docker.kejilion.pro, https://docker.1panelproxy.com ] }Ubuntu 同理写入/etc/docker/daemon.json后重启 Docker。三个服务没有全部 Running提问前先自查四件事三个服务asr / tts / gen-video是否均为 Running 状态机器是否确为 NVIDIA 显卡且驱动正常本项目无 GPU 跑不起来服务端与客户端是否都更新到最新版——服务端到deploy目录重跑docker-compose up -d客户端 pull 代码后重新 build项目更新频繁先看看社区已知问题是否已解决。定制模特报 Connection refused日志出现[Errno 111] Connection refused时多半是Duix.Avatar-asr启动较慢服务端启动后等几分钟再做克隆操作即可。另外若内存只有 16GB可能直接启动不了建议 32GB。新增模特时直接报错用于创建模特的视频必须带声音且是人在说话程序要靠这段声音做声音克隆。无声视频是无效的。服务端日志报 file not exists这类错误指向音频存储路径问题。音频默认放在D:\duix_avatar_data\voice\data该路径是与guiji2025/fish-speech-ziming服务约定的可在 docker-compose 文件 中修改确认文件真实存在且路径拼写一致。日志去哪里找客户端日志点右上角设置菜单中的 Open Log 打开服务端日志点开三个 Docker 服务在 Logs 页定位关键报错后直接复制进阶本地开放 API 二次集成Docker 启动后会在本地暴露端口通过http://127.0.0.1即可调用方便把数字人能力嵌入自己的应用能力端点音频预处理模特训练第一步POST http://127.0.0.1:18180/v1/preprocess_and_tran音频合成POST http://127.0.0.1:18180/v1/invoke视频合成提交POST http://127.0.0.1:8383/easy/submit合成进度查询GET http://127.0.0.1:8383/easy/query?code${taskCode}完整调用示例含固定传参说明参考客户端主进程中的三份服务代码model.js、video.js、voice.js。三步开始 学习资源三步起步克隆仓库并进入目录git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar cd Duix-Avatar在deploy目录执行docker-compose up -d等待镜像下载与服务 Ready安装客户端上传一段 10 秒左右的说话视频完成你的第一个数字人。学习资源部署配置deploy/docker-compose.yml含 5090、lite、linux 三个变体官方 FAQdoc/常见问题.md客户端主进程入口src/main/index.js协议说明LICENSE数字人创作不必再依赖云端。把环境跑通之后从克隆自己到批量出片剩下的只是时间问题。【免费下载链接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
30分钟跑通 Duix.Avatar免费开源的本地AI数字人克隆实操指南【免费下载链接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-AvatarDuix.Avatar 是一款完全开源、可离线运行的 AI 数字人工具包上传一段约10秒的视频就能完成形象与声音的双重克隆之后输入文案或音频即可驱动数字人自动生成口播视频全程无需联网数据不出本机。下面按查机器 → 起服务 → 客户端上手 → 踩坑排错的顺序带你从零把整套环境跑通。先弄懂它这个工具到底能做什么Duix.Avatar 的用法可以概括为录一段视频之后随便说。上传的源视频会被拆解为静音视频加音轨两部分分别用于克隆形象和克隆声音。之后的每一次生成只需要给脚本或给音频。能力具体表现底层技术外貌与声音克隆高精度捕捉五官、面部轮廓还原语调、语速等声音细节支持多种声音参数AI 人脸分析 声音克隆文字/语音双驱动文字经自然语言处理转为流畅语音也可直接上传音频让口型跟随语音的节奏与语调变化NLP 自动语音合成TTS视频合成画面与声音高度同步口型匹配自然计算机视觉面部识别、口型分析八种语言脚本英语、日语、韩语、中文、法语、德语、阿拉伯语、西班牙语—除功能外它还有三个值得一提的特点全离线不联网、隐私安全、上手门槛低界面简洁无技术背景也能操作、多模型管理可导入多个模型用一键启动包统一管理。第一步硬件与环境自查清单部署前先把机器对着这张表过一遍尤其是显卡——本项目所有算力都在本地没有 NVIDIA 显卡或未装好驱动三个服务端容器根本起不来这是最高频的失败原因。平台系统磁盘推荐配置硬性要求加粗WindowsWindows 10 19042.1526 或更高D 盘 ≥30GB存数字人与作品C 盘 ≥100GB存 Docker 镜像装完后可改位置13代 i5-13400F、内存 32GB 及以上、RTX 4070 等 NVIDIA 显卡 正确驱动Ubuntu22.04 Desktop内核 6.8.0-52-generic 已验证其他 Linux 未做兼容性测试空闲空间 ≥100GB同上另外服务端依赖 Nodejs 18。C 盘空间不足 100GB 时不必焦虑装完 Docker 后可在设置里把镜像目录指到空间充足的磁盘。第二步Windows 一条龙启动2.1 检查并更新 WSLwsl --list --verbose # 查看是否已装 WSL wsl --update # 更新 WSL未安装则执行wsl --install过程中需要设置并记住用户名和密码因网络原因可能失败多试几次即可。2.2 安装 Docker Desktop 并规划磁盘按机器 CPU 架构下载对应的 Docker Windows 安装包出现主界面即安装成功。首次运行需接受协议并跳过登录。进入 Settings → Resources → Advanced可以在此修改磁盘镜像位置。若 C 盘紧张把 Disk image location 指到剩余空间大于 100GB 的磁盘分区再点 Apply restart。2.3 拉取镜像并启动服务端docker pull guiji2025/fun-asr docker pull guiji2025/fish-speech-ziming docker pull guiji2025/duix.avatar然后进入deploy目录启动容器cd deploy docker-compose up -d想省资源可换用轻量版只启动视频合成一个服务docker-compose -f docker-compose-lite.yml up -d首次下载约70GB数据、耗时半小时左右网速决定进度建议连 Wi-Fi。成功后 Docker 中应出现三个服务lite 版则只有一个Duix.Avatar-gen-video服务。2.4 安装客户端下载官方构建的安装包双击Duix.Avatar-x.x.x-setup.exe完成安装打开即可开始创建数字人。第三步Ubuntu 22.04 路线先执行docker --version已装 Docker 可跳过本节开头部分。sudo apt update sudo apt install docker.io sudo apt install docker-compose安装 NVIDIA 显卡驱动后执行nvidia-smi能显示显卡信息即成功。接着安装 NVIDIA Container ToolkitDocker 使用 NVIDIA GPU 的必备工具distribution$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add - \ curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo nvidia-ctk runtime configure --runtimedocker sudo systemctl restart docker启动服务端cd deploy docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d镜像下载太慢时在/etc/docker/daemon.json中加入registry-mirrors配置国内镜像源镜像源时效性较强请自行搜索最新的。客户端使用Duix.Avatar-x.x.x.AppImage双击即可启动无需安装。注意以 root 用户进入桌面时双击可能无效需在终端执行./Duix.Avatar-x.x.x.AppImage --no-sandbox并附加--no-sandbox参数。NVIDIA 50 系列显卡专项方案如果你用的是 50 系显卡经 5090 实测通过30、40 系且 CUDA 12.8 的用户也可采用此方案需要走基于 PyTorch 官方预览版的独立配置cd deploy docker-compose -f docker-compose-5090.yml up -d踩坑实录从拉镜像失败到日志排查容器启动失败Docker Hub 连接超时docker-compose up -d报net/http: request canceled一类错误本质是官方源连接不稳定。两条路开全局网络代理或配置国内镜像源。Windows 下在 Docker Desktop 的 Settings → Docker Engine 的 JSON 配置中加入registry-mirrors字段{ registry-mirrors: [ https://hub.fast360.xyz, https://hub.littlediary.cn, https://docker.kejilion.pro, https://docker.1panelproxy.com ] }Ubuntu 同理写入/etc/docker/daemon.json后重启 Docker。三个服务没有全部 Running提问前先自查四件事三个服务asr / tts / gen-video是否均为 Running 状态机器是否确为 NVIDIA 显卡且驱动正常本项目无 GPU 跑不起来服务端与客户端是否都更新到最新版——服务端到deploy目录重跑docker-compose up -d客户端 pull 代码后重新 build项目更新频繁先看看社区已知问题是否已解决。定制模特报 Connection refused日志出现[Errno 111] Connection refused时多半是Duix.Avatar-asr启动较慢服务端启动后等几分钟再做克隆操作即可。另外若内存只有 16GB可能直接启动不了建议 32GB。新增模特时直接报错用于创建模特的视频必须带声音且是人在说话程序要靠这段声音做声音克隆。无声视频是无效的。服务端日志报 file not exists这类错误指向音频存储路径问题。音频默认放在D:\duix_avatar_data\voice\data该路径是与guiji2025/fish-speech-ziming服务约定的可在 docker-compose 文件 中修改确认文件真实存在且路径拼写一致。日志去哪里找客户端日志点右上角设置菜单中的 Open Log 打开服务端日志点开三个 Docker 服务在 Logs 页定位关键报错后直接复制进阶本地开放 API 二次集成Docker 启动后会在本地暴露端口通过http://127.0.0.1即可调用方便把数字人能力嵌入自己的应用能力端点音频预处理模特训练第一步POST http://127.0.0.1:18180/v1/preprocess_and_tran音频合成POST http://127.0.0.1:18180/v1/invoke视频合成提交POST http://127.0.0.1:8383/easy/submit合成进度查询GET http://127.0.0.1:8383/easy/query?code${taskCode}完整调用示例含固定传参说明参考客户端主进程中的三份服务代码model.js、video.js、voice.js。三步开始 学习资源三步起步克隆仓库并进入目录git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar cd Duix-Avatar在deploy目录执行docker-compose up -d等待镜像下载与服务 Ready安装客户端上传一段 10 秒左右的说话视频完成你的第一个数字人。学习资源部署配置deploy/docker-compose.yml含 5090、lite、linux 三个变体官方 FAQdoc/常见问题.md客户端主进程入口src/main/index.js协议说明LICENSE数字人创作不必再依赖云端。把环境跑通之后从克隆自己到批量出片剩下的只是时间问题。【免费下载链接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
