1、项目地址 https://gitee.com/lipku/LiveTalking.git 或 https://github.com/lipku/LiveTalking.git 2、部署环境作者给的是：Tested on Ubuntu 24.04, Python3.10, Pytorch 2.5.0 and CUDA 12.4 实际测试验证发现：操作系统GLIBC 2.27+即可（否则服务启动会报错），比如Ubuntu 22、centos8等，验证命令：

显卡型号用：T4、A30也可以，占用4g左右显存即可运行起来

显卡驱动用：CUDA 12.0及以上即可，无需做其他更改。

docker镜像：作者给的docker镜像无法拉取了，我打了新的镜像，适配各种不同的操作系统，如果需要可以找我提供 3、部署过程

安装依赖： #安装conda wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #按提示阅读许可协议，输入 yes 同意。 #确认安装路径（默认：~/miniconda3 或 ~/anaconda3）。 #安装完成后，询问是否初始化conda，选择 yes（会修改~/.bashrc自动添加环境变量）。

#激活conda软件功能 source ~/.bashrc # 或重新打开终端 #验证安装： conda --version #创建环境： conda create -n nerfstream python=3.10 #激活环境: conda activate nerfstream #安装py依赖。如果cuda版本不为12.4(运行nvidia-smi确认版本)，根据https://pytorch.org/get-started/previous-versions/安装对应版本的pytorch——实际验证，12.0不修改也行 conda install pytorch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia pip install -r requirements.txt #如果需要训练ernerf模型，安装下面的库# pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git"# pip install tensorflow-gpu==2.8.0# pip install --upgrade "protobuf<=3.20.1" 2. 下载模型夸克云盘https://pan.quark.cn/s/83a750323ef0 GoogleDriver https://drive.google.com/drive/folders/1FOC_MD6wdogyyX_7V1d4NDIO7P9NlSAJ?usp=sharing 将wav2lip256.pth拷到本项目的models下, 重命名为wav2lip.pth; 将wav2lip256_avatar1.tar.gz解压后整个文件夹拷到本项目的data/avatars下 3. 运行 python app.py --transport webrtc --model wav2lip --avatar_id wav2lip256_avatar1 服务端需要开放端口 tcp:8010; udp:1-65536 客户端可以选用以下两种方式: (1)用浏览器打开http://serverip:8010/webrtcapi.html , 先点‘start',播放数字人视频；然后在文本框输入任意文字，提交。数字人播报该段文字 (2)用客户端方式, 下载地址https://pan.quark.cn/s/d7192d8ac19b 4、外网访问 4.1、作者给的外网访问方案： https://livetalking-doc.readthedocs.io/en/latest/autodl/README.html 4.2、frp内外穿透方案

4.3、企业公网发布方案

4.4、水友给的方案环境准备

阿里云服务器：外网IP：1.2.3.4 内网IP：192.168.1.100
自有机房：外网：113.1.1.2
数字人服务器内网IP：172.16.10.30 step1: 安装Coturn服务器 Coturn服务器的安装比较简单，我是使用docker安装的。第一步创建turnserver.conf，内容如下： listening-ip=192.168.1.100 listening-port=3478 #tls-listening-port=5349 relay-ip=192.168.1.100 external-ip=1.2.3.4 realm=1.2.3.4 allowed-peer-ip=0.0.0.0

relay-threads=10 lt-cred-mech #cert=pem/turn_server_cert.pem #pkey=pem/turn_server_pkey.pem pidfile=/var/run/turnserver.pid min-port=49152 max-port=65535 user=admin:passwd123456 #密码建议复杂一点 cli-password=passwd123456 #密码建议复杂一点

verbose fingerprint syslog 具体参数说明请参考Coturn官网Docker说明。第二步启动Coturn服务器，命令如下： docker run -d --network=host --name=coturn
-v /root/turnserver.conf:/etc/coturn/turnserver.conf
coturn/coturn network=host，这样就可以直接用内网IP访问了。 step2: Coturn服务器防火墙配置开启端口防火墙，我的防火墙情况： To Action From

3478/udp ALLOW Anywhere
3478/tcp ALLOW Anywhere
5349/tcp ALLOW Anywhere
49152:65535/udp ALLOW Anywhere
22 ALLOW Anywhere
3478/udp (v6) ALLOW Anywhere (v6)
3478/tcp (v6) ALLOW Anywhere (v6)
5349/tcp (v6) ALLOW Anywhere (v6)
49152:65535/udp (v6) ALLOW Anywhere (v6)
22 (v6) ALLOW Anywhere (v6) step3: 阿里云管理后台的安全组也需要放行端口，这里比较简单，跟Coturn服务器的端口一致即可。至此，Coturn服务器就可以外网访问了。你可以使用火狐浏览器（必须火狐）打开 Trickle ICE 去做测试。参考我的测试结果，Done表示OK了。

Time Type Foundation Protocol Address Port Priority URL (if present) relayProtocol (if present) 0.002 host 0 udp 60ef3317-e18c-49eb-820b-63f2271b57bb.local 57429 126 | 32512 | 255
0.002 host 2 tcp 60ef3317-e18c-49eb-820b-63f2271b57bb.local 9 125 | 32704 | 255
0.002 host 0 udp 60ef3317-e18c-49eb-820b-63f2271b57bb.local 57430 126 | 32512 | 254
0.002 host 2 tcp 60ef3317-e18c-49eb-820b-63f2271b57bb.local 9 125 | 32704 | 254
0.018 srflx 1 udp 1.2.3.4 2537 100 | 32543 | 255
0.048 Done step4: 本地数字人配置在数字人服务器上，修改配置文件，修改app.py代码：搜索：async def offer(request) 接口

#ice_server = RTCIceServer(urls='stun:stun.l.google.com:19302')

改为Coturn服务器的地址端口、用户名密码

ice_server = RTCIceServer(urls='turn:1.2.3.4:3478',username='admin', credential = 'passwd123456') 然后再启动数字人，用webRTC启动的，就是默认的启动命令：启动命令： CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python app.py --transport webrtc --model wav2lip --avatar_id wav2lip256_avatar1_0704 --batch_size 32 --max_session 100 --customvideo_config data/custom_config.json --tts tencent --REF_FILE 101008 这里很重要，包括如果你自己制作客户端来对接，也需要配置如上，比如我安卓的客户端代码： PeerConnection.IceServer.builder("turn:1.2.3.4:3478") .setUsername("admin") .setPassword("passwd123456") .createIceServer() step5: 本地防火墙配置因为本地防火墙放行情况不归属我们部门管理，就告诉网管吧，让他们自己去配置吧。 X哥，我们现在做一个项目，搭建了一个流媒体服务器在本地，另外再阿里云服务器做了转发的，帮我们设置一下白名单。

172.16.10.30的外网IP，对阿里云1.2.3.4 IP开通1-65535 端口的 udp 协议。那么 113.1.1.2 就跟阿里云1.2.3.4 做了白名单端口放行。至此，Coturn服务器都配置好了，可以外网访问了。 5、其他虚拟人项目部署本人还调研了其他一些虚拟人项目，感兴趣的可以一起讨论。

Aug 24 '25 00:08 kangye87

企业公网发布方案

如果数字人服务器有多台，是不是也是一样的操作，我理解这里部署一样。如果数字人服务，前面接入弹性 VIP 这里是不是不可行？这里有试验过吗？

Aug 26 '25 10:08 swinghu

有一点，无法输入音频时候注意检查浏览器是否对网站开放了麦克风权限。

我在尝试数字人说话的同时按照语音内容做自定义动作和表情。目前我能想到的方式是： 1、保持面部不动，这样可以复用原始形象模型，然后其他动作按照要求录制或者调整，然后转为图片帧，这里两个问题：如何保证面部不动的同时改变动作，表情改变了之前的形象模型大该是无法复用会变脸。 2、全部动作和表情都用模型加载为形象模型，然后通过插入中间过渡帧，这样需要简单调一下代码，切换时后也把形象切换过去而不是只是切换图片帧，这里的问题是为了保证流畅全部加载到了内存中，numpy参数化图片帧还会膨胀，整体内存可能会吃不消。欢迎讨论