数字人解决方案——ER-NeRF实时对话数字人模型推理部署带UI交互界面

简介

这个是一个使用ER-NeRF来实现实时对话数字人、口播数字人的整体架构，其中包括了大语言回答模型、语音合成、成生视频流、背景替换等功能，项目对显存的要求很高，想要达到实时推理的效果，建议显存在24G以上。

讨论群企鹅：787501969

一、环境安装

#下载源码
git clone https://github.com/Fictionarry/ER-NeRF.git
cd ER-NeRF
#创建虚拟环境
conda create --name vrh python=3.10
activate vrh
#pytorch 要单独对应cuda进行安装，要不然训练时使用不了GPU
conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
#安装所需要的依赖
pip install -r requirements.txt

#处理音频时用的
pip install tensorflow

下载pytorch3d源码,如果下载不了，按上面的百度网盘下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1xPFo-MQPWzkDMpLHhaloCQ
提取码：1422

git clone https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git
cd pytorch3d
python setup.py install

二、对话模型ChatGLM3

1. ChatGLM3简介

ChatGLM3作为一个支持中英双语的开源对话语言模型，由智谱 AI 和清华大学 KEG 实验室合作发布，基于 General Language Model (GLM) 架构，拥有 62 亿参数。ChatGLM3-6B 在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等优点的基础上，还增加了更多特性。虽然目前ChatGLM 比 GPT 稍有逊色，但ChatGLM 在部署后可以完全本地运行，用户可以完全掌控模型的使用。这为用户提供了更多的灵活性和自主权。
ChatGLM3-6B 是一个更强大的基础模型，它的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能。ChatGLM3-6B 还有更完整的功能支持。它采用了全新设计的 Prompt 格式，不仅支持正常的多轮对话，还原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。除了对话模型 ChatGLM3-6B，还有基础模型 ChatGLM3-6B-Base 和长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K 开源。所有这些权重都对学术研究完全开放，在填写问卷进行登记后也允许免费商业使用。
在这里插入代码片

2.模型与下载

ChatGLM3-6B 开源ChatGLM3-6B、ChatGLM3-6B-Base、ChatGLM3-6B-32K三种模型：

Model	Seq Length	Download
ChatGLM3-6B	8k	HuggingFace — ModelScope
ChatGLM3-6B-Base	8k	HuggingFace — ModelScope
ChatGLM3-6B-32K	32k	HuggingFace — ModelScope

量化等级	生成 8k 长度的最小显存
FP16	15.9 GB
INT8	11.1 GB
INT4	8.5 GB

3.项目部署

1. 本项目需要 Python 3.10 或更高版本：

conda create -n ChatGLM3 python=3.10
conda activate ChatGLM3

2. 下载源码与模型

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git
git lfs clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b

3. 安装依赖：

cd ChatGLM3
pip install -r requirements.txt

4. 多显卡需要安装accelerate

pip install accelerate

4.测试项目

打开basic_demo/cli_demo.py,把模型路径更改成刚刚下载的模型路径，要不然在运行的过程中，代码会自动去下载模型，有可能会下载失败：

MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', './chatglm3-6b')

三、语音合成Edge-tts

1.edge-tts安装

Edge-TTS 是一个使用微软的 Azure Cognitive Services 实现文本到语音转换（TTS）的 Python 库。它提供了一个简单的 API，允许将文本转换为语音，并支持多种语言和声音。

要使用 Edge-TTS 库，可以通过以下步骤进行安装：

pip install edge-tts

安装完成后，可以在 Python 中使用这个库，调用相应的 API 来进行文本到语音的转换。这通常包括向 Azure Cognitive Services 发送请求，并处理返回的语音数据。

2.edge-tts测试

async def main(voicename: str, text: str, OUTPUT_FILE):
    communicate = edge_tts.Communicate(text, voicename)

    with open(OUTPUT_FILE, "wb") as file:
        async for chunk in communicate.stream():
            if chunk["type"] == "audio":
                file.write(chunk["data"])
            elif chunk["type"] == "WordBoundary":
                pass

四、语音特征提取DeepSpeech

PaddleSpeech 是基于飞桨 PaddlePaddle 的语音方向的开源模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型。这里使用DeepSpeech来对生成的语音进行特征提取，提取出来的语音特征保存为npy文件用于合成视频：

def main():
    """
    Main body of script.
    """
    args = parse_args()
    in_audio = os.path.expanduser(args.input)
    if not os.path.exists(in_audio):
        raise Exception("Input file/directory doesn't exist: {}".format(in_audio))
    deepspeech_pb_path = args.deepspeech
    #add
    deepspeech_pb_path = True
    args.deepspeech = '~/.tensorflow/models/deepspeech-0_1_0-b90017e8.pb'
    #deepspeech_pb_path="/disk4/keyu/DeepSpeech/deepspeech-0.9.2-models.pbmm"
    if deepspeech_pb_path is None:
        deepspeech_pb_path = ""
    if deepspeech_pb_path:
        deepspeech_pb_path = os.path.expanduser(args.deepspeech)
    if not os.path.exists(deepspeech_pb_path):
        deepspeech_pb_path = get_deepspeech_model_file()
    if os.path.isfile(in_audio):
        extract_features(
            in_audios=[in_audio],
            out_files=[args.output],
            deepspeech_pb_path=deepspeech_pb_path,
            metainfo_file_path=args.metainfo)
    else:
        audio_file_paths = []
        for file_name in os.listdir(in_audio):
            if not os.path.isfile(os.path.join(in_audio, file_name)):
                continue
            _, file_ext = os.path.splitext(file_name)
            if file_ext.lower() == ".wav":
                audio_file_path = os.path.join(in_audio, file_name)
                audio_file_paths.append(audio_file_path)
        audio_file_paths = sorted(audio_file_paths)
        out_file_paths = [""] * len(audio_file_paths)
        extract_features(
            in_audios=audio_file_paths,
            out_files=out_file_paths,
            deepspeech_pb_path=deepspeech_pb_path,
            metainfo_file_path=args.metainfo)

五、视频合成ER-NeRF

1.语言模型

• 简单回答
  为了测试方便，这里写了个简单的回复函数，如果机器没有大显存的话，可以使用这个函数来测试数字人是否能运行起来。

def test_answer(message):
    message = message.lower()

    if message == "你好":
        response = "你好，有什么可以帮到你吗?"

    elif message == "你是谁":
        response = f"我是虚拟数字人静静，这是我的一个测试版本。"

    elif message == "你能做什么":
        response = "我可以陪你聊天，回答你的问题，我还可以做很多很多事情！"
    else:
        response = "你的这个问题超出了我的理解范围，等我学习后再来回答你。或者你可以问我其他问题，能回答的我尽量回答你！"

    return response

• GLM回答
  使用GLM语言模型来回答，可以直接把代码整合在一个推理代码里面，这样很吃GPU，如果没有12G以上的显存，建议把GLM做成服务器形势进行访问：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ChatGLM3/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("ChatGLM3/chatglm3-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')
video_pre_process()

def glm_answer(query):
    global model
    model = model.eval()
    query = query +"(请在20个字内回答)"
    response, history = model.chat(tokenizer, query, history=[])

    return response

2.语音合成与语音特征提取

选择生成语音发声人：

    audio_eo_path,audio_path_wav = text_to_audio(response,dir,voicename)

    output_video_path = compound_video(audio_path_wav, audio_eo_path, cv_bg, dir, 0)

    return history, history, output_video_path

def text_to_audio(text,save_path,voicename):
    global voices_list;

    asyncio.set_event_loop(asyncio.new_event_loop())
    name = ''
    if voicename == "晓晓":
        name = 'zh-CN-XiaoxiaoNeural'
    if voicename == "晓依":
        name = 'zh-CN-XiaoyiNeural'
    if voicename == "云霞":
        name = 'zh-CN-YunxiaNeural'
    if voicename == "东北":
        name = 'zh-CN-liaoning-XiaobeiNeural'
    if voicename == "陕西":
        name = 'zh-CN-shaanxi-XiaoniNeural'
    if voicename == "云剑":
        name = 'zh-CN-YunjianNeural'
    if voicename == "云溪":
        name = 'zh-CN-YunxiNeural'
    if voicename == "云阳":
        name = 'zh-CN-YunyangNeural'

    timestamp = int(time.time())
    audio_path_mp3 = os.path.join(save_path, str(timestamp) + ".mp3")
    audio_path_wav = os.path.join(save_path, str(timestamp) + ".wav")

    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main(name, text,audio_path_mp3))

    command = ['ffmpeg', '-i', audio_path_mp3, audio_path_wav]
    subprocess.run(command, capture_output=True, text=True)

    cmd = f'python data_utils/deepspeech_features/extract_ds_features.py --input {audio_path_wav}'
    os.system(cmd)

    audio_eo_path = os.path.join(save_path, str(timestamp) + ".npy")

    return audio_eo_path,audio_path_wav

3.合成视频

合成的视频可以选择使用的背景，还有人像所在的位置，分三个位置，左，中，右，也可以在执行中动态更改位置。

def answer(message, history,voicename,llm_name):
    global dir
    global cv_bg
    history = history or []

    response = ''
    if llm_name =="测试":
        response = test_answer(message)
    elif llm_name =="ChatGLM3":
        response = glm_answer(message)

    history.append((message, response))

    audio_eo_path,audio_path_wav = text_to_audio(response,dir,voicename)

    output_video_path = compound_video(audio_path_wav, audio_eo_path, cv_bg, dir, 0)

    return history, history, output_video_path

4.webui代码整合

这里使用gradio来做交互的UI。

import gradio as gr
import time
import cv2
import os
from tools import video_pre_process, compound_video

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

import asyncio
import edge_tts
import subprocess


dir = "workspace"
cv_bg = cv2.imread('bg_1.jpg')

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ChatGLM3/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("ChatGLM3/chatglm3-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')
video_pre_process()

def glm_answer(query):
    global model
    model = model.eval()
    query = query +"(在20个字内回答)"
    response, history = model.chat(tokenizer, query, history=[])

    return response


async def main(voicename: str, text: str, OUTPUT_FILE):
    communicate = edge_tts.Communicate(text, voicename)

    with open(OUTPUT_FILE, "wb") as file:
        async for chunk in communicate.stream():
            if chunk["type"] == "audio":
                file.write(chunk["data"])
            elif chunk["type"] == "WordBoundary":
                pass

def test_answer(message):
    message = message.lower()

    if message == "你好":
        response = "你好，有什么可以帮到你吗?"

    elif message == "你是谁":
        response = f"我是虚拟数字人静静，这是我的一个测试版本。"

    elif message == "你能做什么":
        response = "我可以陪你聊天，回答你的问题，我还可以做很多很多事情！"
    else:
        response = "你的这个问题超出了我的理解范围，等我学习后再来回答你。或者你可以问我其他问题，能回答的我尽量回答你！"

    return response

def answer(message, history,voicename,llm_name):
    global dir
    global cv_bg
    history = history or []

    response = ''
    if llm_name =="测试":
        response = test_answer(message)
    elif llm_name =="ChatGLM3":
        response = glm_answer(message)

    history.append((message, response))

    audio_eo_path,audio_path_wav = text_to_audio(response,dir,voicename)

    output_video_path = compound_video(audio_path_wav, audio_eo_path, cv_bg, dir, 0)

    return history, history, output_video_path

def text_to_audio(text,save_path,voicename):
    global voices_list;

    asyncio.set_event_loop(asyncio.new_event_loop())
    name = ''
    if voicename == "晓晓":
        name = 'zh-CN-XiaoxiaoNeural'
    if voicename == "晓依":
        name = 'zh-CN-XiaoyiNeural'
    if voicename == "云霞":
        name = 'zh-CN-YunxiaNeural'
    if voicename == "东北":
        name = 'zh-CN-liaoning-XiaobeiNeural'
    if voicename == "陕西":
        name = 'zh-CN-shaanxi-XiaoniNeural'
    if voicename == "云剑":
        name = 'zh-CN-YunjianNeural'
    if voicename == "云溪":
        name = 'zh-CN-YunxiNeural'
    if voicename == "云阳":
        name = 'zh-CN-YunyangNeural'

    timestamp = int(time.time())
    audio_path_mp3 = os.path.join(save_path, str(timestamp) + ".mp3")
    audio_path_wav = os.path.join(save_path, str(timestamp) + ".wav")

    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main(name, text,audio_path_mp3))

    command = ['ffmpeg', '-i', audio_path_mp3, audio_path_wav]
    subprocess.run(command, capture_output=True, text=True)

    cmd = f'python data_utils/deepspeech_features/extract_ds_features.py --input {audio_path_wav}'
    os.system(cmd)

    audio_eo_path = os.path.join(save_path, str(timestamp) + ".npy")

    return audio_eo_path,audio_path_wav


with gr.Blocks(css="#chatbot{height:300px} .overflow-y-auto{height:500px}") as rxbot:
    tts_checkbox = gr.Dropdown(["晓晓", "晓依", "云霞", "东北", "陕西", "云剑", "云溪", "云阳"],
                                 label="语音选择", info="晓晓:女, 晓依:女, 云霞:女, 东北:女, 陕西:女, 云剑:男, 云溪:男,云阳:男")

    answer_checkbox = gr.Dropdown(["测试","ChatGLM3", "ChatGPT", "LLaMA"],
                               label="大语言模型",
                               info="测试:只有固定的几个问题, ChatGLM3:GPU在12G以上可以选择这个模型, ChatGPT:暂时没有接入, LLaMA:暂时没有接入")
    with gr.Row():
        video_src = gr.Video(label="数字人", autoplay=True)
        with gr.Column():
            state = gr.State([])
            chatbot = gr.Chatbot(label="消息记录").style(color_map=("green", "pink"))
            txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="请输入你的问题").style(container=False)
    txt.submit(fn=answer, inputs=[txt, state,tts_checkbox,answer_checkbox], outputs=[chatbot, state, video_src])

# rxbot.launch()

if __name__ == "__main__":
    # response = glm_answer('你好')
    # print(response)
    rxbot.launch()