LatentSync 1.6 纯净版

镜像简介

本镜像搭载Latent Sync 1.6端到端唇形同步框架，由北京交通大学联合推出，融合稳定扩散与TREPA技术，实现高分辨率、高真实感的唇形与语音精准同步。适用于数字人视频生成、影视配音、虚拟主播及多语言内容制作等场景，为用户提供专业级、逼真动态的AI唇形驱动解决方案。

• 功能： 这个镜像主要用于唇形同步。
• 特点： 完全基于Github部署，无广无额外内容。

环境与依赖

本镜像构建和运行所需的基础环境。

• **框架及版本：**PyTorch 2.5.1
• **CUDA版本：**CUDA 12.1
• 其他依赖： Python 3.10,

配置方法

实例创建后，进入jupyterlab，在终端中按步骤执行

1. conda activate latentsync

2. cd /workspace/LatentSync 提供两种调用方式：

3. 通过Gradio：python gradio_app.py

4. 命令行：./inference.sh

环境验证代码

检查关键库是否安装成功

python -c "import torch; import diffusers; import transformers; import gradio; import insightface; print('All core libraries imported successfully.')"

检查 CUDA 是否可用

python -c "import torch; print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}, Device: {torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else "N/A"}')"

检查模型文件是否存在

ls -lh checkpoints/latentsync_unet.pt checkpoints/whisper/tiny.pt

成功进入运行页面截图

相关链接

• 项目源码： https://github.com/bytedance/LatentSync
• 官网地址： https://www.latentsync.org/zh

常见问题

• Q1： 运行时提示显存不足（OOM）怎么办？

• A1： LatentSync 1.6 推理建议显存为 18GB。如果显存不足，可以尝试降低 inference_steps 参数（默认 20-50），或在启动脚本中指定使用较低精度的模型（如 FP16）。如果显卡显存非常小（<12GB），建议使用 LatentSync 1.5 版本或显存更大的云服务器实例。

• Q2： 生成的视频口型不同步怎么办？

• A2： 可以尝试调整 guidance_scale 参数（范围 1.0-3.0）。增大该值可提高口型同步准确性，但过高可能导致画面扭曲或抖动。同时，确保输入音频清晰且与参考视频的人声语言匹配（LatentSync 1.5+ 对中文视频有优化）。

• Q3： 如何处理长视频？

• A3： LatentSync 本身是对视频片段进行处理的。对于长视频，可以使用项目提供的数据处理流水线脚本 data_processing_pipeline.sh，它包含场景检测和分段功能，会自动将长视频分割为 5-10 秒的片段分别处理，最后再拼接。