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Duix Avatar 完整指南：如何本地部署开源AI数字人，5步克隆出虚拟形象

【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

Duix Avatar 是一款开源免费的 AI 数字人工具包，支持离线数字人视频生成与数字人克隆：上传一段真人视频，就能训练出会说话、口型能跟上的虚拟形象。本文覆盖环境自查、本地部署到 API 接管的全流程，并附上跑不通时的排查路径。

先算一笔账：它凭什么值得装

过去做一套 3D 数字人，报价往往在几十万美金量级；Duix Avatar 走 AI 生成路线，把这笔账压到约 1000 美元。方法是团队约七年积累出来的：直接拿真人视频数据训练，不用搭 3D 资产库那一套。

再算一笔数据安全账。训练和合成都在你自己的机器上完成，素材视频、人声和产出的成片不离开本地环境，处理内部培训内容或敏感画面时心里更踏实。代码是开源的，想改流程、扩能力，直接动手就行。

能帮你落地的几件事

按场景说。做口播短视频时，先对着镜头录一两分钟自己，用它当素材；系统会把你的面部特征还原得很准，再建出你的分身。之后打字给脚本，或直接把录好的音频喂进去，形象会按说话的快慢和语气开口，口型跟着声音走。

做课程、培训素材时，好处是只改文案、不重拍。分身训练好之后，换一版讲稿就能重新生成，同一张脸给不同章节持续产出内容。

想批量产出配音，可以用它的语音克隆：捕捉人声里的细节，还能调参数控制相似度。再配上分身，同一份素材可以翻出多语言版本——脚本支持中、英、日、韩、法、德、阿拉伯语、西班牙语，共 8 种。

动手前：硬件与环境自查

先说结论：有 NVIDIA 显卡加 32GB 内存，就能在本地把完整流程跑起来；差一项，就先跳到文末的选型部分。

动手前逐项对照：

• 系统：Windows 10 19042.1526 或更高版本，或 Ubuntu 22.04
• Windows 侧必须有 D 盘，用来存放数字人和项目数据
• 磁盘：Windows 至少留 30GB 空闲，Ubuntu 至少 100GB
• 内存：32GB 起
• 显卡：NVIDIA，驱动已装且工作正常
• 参考配置：i5-13400F + 32GB 内存 + RTX 4070

另外两个消息：NVIDIA 50 系显卡（如 5090）已验证可用，并有对应部署方案；Ubuntu 22.04 桌面版已完成适配，客户端新增英文界面，同时修复了若干已知问题。

部署上手：两条系统的正确顺序

别先装 Docker，先确认 WSL。在 Windows 终端执行wsl --list --verbose，看 WSL 是否存在；版本过旧就先跑wsl --update。接着安装 Docker for Windows。然后在仓库的 deploy/ 目录执行docker-compose up -d，把后端服务拉起来。最后装客户端：从官方渠道拿构建好的安装包，装上并连本地服务即可。

Ubuntu 22.04 走同一套顺序：先确认 NVIDIA 驱动，装 Docker，进 deploy/ 目录起服务，再装客户端，只是不用管 WSL 这一步。

进阶：用API接管训练与合成

不想在客户端里点来点去，可以按“训练 → 音频 → 视频 → 查进度”的顺序用 API 把整条链路接走。

第一步是模型训练：先把素材视频分离成静音视频 + 音频，再送去训练，中间音频会写到D:\duix_avatar_data\voice\data（Windows 默认路径）。

第二步是音频合成：把文本发给合成接口 http://127.0.0.1:18180/v1/invoke ，拿到 TTS 结果。

第三步是视频合成：带着音频和已训练的模型调 http://127.0.0.1:8383/easy/submit ，提交一个合成任务，响应里会带回任务码。

最后查进度：拿任务码访问 http://127.0.0.1:8383/easy/query?code=${taskCode} 轮询，状态完成后取回成片。

本地部署还是用API服务？

有显卡、要改代码，走本地部署；是业务方、只想消费能力，用 API 服务更省心，连 GPU 服务器都省了。

跑不起来时先查这三件事

提问之前，先把这三步做完：

1. 看三个后端服务的状态栏，是否都显示 Running；
2. 确认机器上有 NVIDIA 显卡，且驱动工作正常；
3. 确认手上是最新版本——项目更新频繁，旧版的问题很多已经修掉。

服务起来了但结果不对，就打开 Docker 里的容器日志，重点看最后几行报错。更多案例可参考 常见问题。

硬件过了自查清单，下一步就是装好 Docker、在 deploy/ 目录把服务拉起来，半天内可以出第一个分身。不想碰 GPU，就直接联系 API 服务方，跳过部署环节。接口细节见上一节，部署文件都在 deploy/ 里。

【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