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LiveTalking

LiveTalking镜像提供实时交互数字人解决方案,支持ERNerf、MuseTalk、Wav2Lip,实现单张人脸照片驱动的超低延迟(<100ms)唇形同步、表情及头部运动控制。

镜像大小
50 GB
当前版本
v2.2
累计部署
4,855
累计运行
92,052 h
最近更新
2026-08-15

运行环境

框架版本
PyTorch-2.9.1
CUDA版本
13.0
应用
JupyterLab: 8888
自定义开放端口
8010
支持卡型
3090RTX40系
+9

LiveTalking数字人镜像

注意!该镜像华北一C机器不可用,请选择华北二和上海机器!

镜像简介

本镜像提供名为LiveTalking的实时交互式数字人解决方案,支持ERNerf、MuseTalk、wav2lip、ultralight-digitalhuman等多种前沿技术,能够实现流畅的流式音视频对话与驱动。适用于虚拟直播、在线客服、远程互动演示及实时内容创作等场景,为用户提供免费、高效且高度拟真的实时数字人生成与交互体验。 Github: https://github.com/lipku/LiveTalking 使用文档:https://doc.livetalking.ai

镜像使用指南

一、快速使用

1. 先选择GPU型号,再点击“立即部署”

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2. 待实例初始化完成后,配置防火墙端口,开放udp50000-51000,具体操作可参考第三部分。然后在浏览器里打开 http://serverip:8010/index.html

serverip可以在控制台-基础网络(外)复制得到

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进入web界面后点击开始连接,能看到数字人视频。然后输入文字并点击发送,数字人会播报输入文字

123.jpg

二、使用musetalk模型

1. 在控制台-应用中打开“JupyterLab”

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2. 进入JupyterLab后,新建一个终端Terminal,在Terminal中运行如下命令

conda activate livetalking
cd /root/LiveTalking
python app.py --transport webrtc --model musetalk --avatar_id musetalk_avatar1

如果遇到报错提示端口已被占用,ps aux | grep python 找到自启动的livetalking两个进程kill。 也可以删除/start.d/livetalking.sh,重启后把自启动服务关闭

三、防火墙设置教程

使用该镜像时可能出现数字人无法显示的问题,此时需检查防火墙设置是否正确,防火墙端口需开放tcp 8010,udp 50000-51000

1. 如图所示,在控制台-操作中打开配置防火墙

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2. 点击“编辑防火墙规则”

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3. 点击“添加规则”

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4. 选择指定端口TCP,输入端口号8010;选择全端口UDP,输入端口号50000-51000;再点击下一步

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5. 检查端口号,点击“确认”后即添加成功,可以回到防火墙规则中确认是否添加

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版本日志
v2.2最新
05-31
使用新的基础镜像,pytorch升级到2.9.1,cuda升级到13.0
v2.1
04-11
sessionid改成str类型
v2.0
04-01
代码重构,添加rtmp输出,阿里云qwentts。对应github release 2.0
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