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上传图片与AI对话) with gr.Row(): image_input gr.Image(typefilepath, label上传人物图像) text_input gr.Textbox(placeholder请输入你想说的话..., label文本输入) audio_input gr.Audio(sourcemicrophone, typefilepath, label语音输入) video_output gr.Video(label生成的数字人视频) btn gr.Button(生成回答) btn.click(fngenerate_response, inputs[image_input, text_input, audio_input], outputsvideo_output)启动服务后程序会自动弹出本地链接http://localhost:7860也可添加--share参数生成公网可访问地址方便远程调试或分享演示。更重要的是Gradio 支持流式输出LLM 回答可以逐字显示视频生成进度也能实时反馈大大增强了用户的参与感和可控性。快速上手三步开启你的数字人之旅1. 环境准备建议使用 Conda 管理依赖conda create -n linly python3.8 conda activate linly安装 PyTorchCUDA 11.3pip install torch1.11.0cu113 torchvision0.12.0cu113 torchaudio0.11.0 \ --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113无 GPU 设备可安装 CPU 版本pip install torch torchvision torchaudio最后安装其余依赖conda install ffmpeg -y pip install -r requirements_app.txt2. 下载模型运行一键脚本获取所有必需模型bash scripts/download_models.sh如有本地 LLM 需求还需单独克隆对应模型仓库。3. 启动服务基础对话界面bash python app.py支持图片上传的增强版bash python app_img.py打开浏览器访问http://localhost:7860即可开始体验。典型应用场景不止于“好玩”虽然技术本身令人兴奋但我们更关注它能解决哪些真实问题。教育讲解自动化想象一下某位资深教授因身体原因无法继续授课学校可以将其过往讲课视频中的语音样本用于训练语音克隆模型再结合一张高清肖像生成新的教学视频。学生看到的是熟悉的面孔和声音听到的是由大模型生成的最新知识点讲解——知识得以延续。企业级数字员工银行、电信运营商等机构可部署统一形象的 AI 客服代表。客户拨打热线时不仅能听到专业解答还能通过 App 查看“数字柜员”面对面讲解业务流程。结合 RAG 技术还能实现精准的知识库检索与回复显著降低人工坐席压力。情感化陪伴与纪念影像用户上传亲友照片配合情感化 LLM 与语音克隆创建“会说话”的纪念视频。可用于生日祝福、节日问候甚至帮助失独家庭缓解思念之情。技术在这里不再是冷冰冰的工具而是承载情感的媒介。跨文化传播利器支持中英双语自动切换同一段内容可快速生成不同语言版本的讲解视频。跨国企业做产品发布、政府机构做外宣时能大幅降低本地化成本。部署建议适配多样化的运行环境部署场景推荐配置说明本地测试RTX 3060 16GB RAM可流畅运行 base 模型生产环境A100/A6000 32GB RAM建议量化模型或使用 API 模式边缘设备Jetson Orin ONNX Runtime可部署轻量级子模块云服务AWS EC2 g5.xlarge / 阿里云 GN7推荐按需计费实例对于高并发需求建议将核心功能封装为 RESTful API并搭配 Nginx 做负载均衡实现横向扩展。展望未来每个人都能拥有自己的“数字分身”我们正站在一个转折点上AI 不再只是辅助工具而是逐渐成为个体意识的延伸。Linly-Talker 的意义不仅在于降低了数字人制作的技术门槛更在于它赋予普通人掌控自己“数字存在”的能力。也许不久的将来你会拥有一个长期学习你思维模式、说话风格、行为习惯的 AI 分身。它可以替你在会议上发言、帮你回复邮件、甚至在你休息时代为社交。而这一切的起点可能就是今天你上传的一张自拍照。“技术应该服务于人而不是让人去适应技术。”—— Linly-Talker 开发团队立即体验GitHub 仓库观看演示B站视频加入交流群扫描 README 中二维码获取社区支持让我们一起开启 AI 数字人的新时代创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考