探索元宇宙的未来：数字人对话系统 - Linly-Talker —— “数字人交互，与虚拟的自己互动”

之前空闲的时候我似乎已经写过了有关于数字人的两篇文章，今天更多的写这篇文章就是想探索一下元宇宙的未来，这种数字人对话系统能做什么，还需要做什么的，还有什么没做的，以及我做了什么

Kedreamix：“数字人交互，与虚拟的自己互动”——用PaddleAvatar打造数字分身，探索人机交互的未来

Kedreamix：数字人对话系统 Linly-Talker （已加入Qwen和GeminiPro加强对话+上传任意图片的数字人）

首先给大家贴一下我的数字人对话系统的github链接，我也一直保持更新和迭代，哈哈，一起加油，如果感兴趣可以给个star呀，如果有兴趣和我一起完善我也非常欢迎。

数字人对话系统 - Linly-Talker —— “数字人交互，与虚拟的自己互动”github.com/Kedreamix/Linly-Talker

最后也给出我在b站发布的视频，可以多多关注嘻嘻：

Linly-Talker 更新GPT多轮对话系统，LLM为数字人赋能！！！_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1v94y1K7GK/

TO DO LIST

先说一下我做了什么吧，这下面是我用gradio已经实现了的，大家都是可以去进行尝试的，代码应该没什么问题，现在如果跑起来，加上Qwen 1.8B的大模型，可能只需要8g显存就能跑起来，还是比较简单的，我也把百度网盘的模型下载链接传上去了，方便大家学习和下载。

基本完成对话系统流程，能够语音对话
加入了LLM大模型，包括Linly，Qwen和GeminiPro的使用
可上传任意数字人照片进行对话
Linly加入FastAPI调用方式
利用微软TTS加入高级选项，可设置对应人声以及音调等参数，增加声音的多样性
视频生成加入字幕，能够更好的进行可视化
GPT多轮对话系统（提高数字人的交互性和真实感，增强数字人的智能）

那也要提一下我想做或者说未来要做的，这也感谢大家给我提出的意见什么的，其实还有很多的想法，我觉得未来是可以把这个进行完善的，慢慢的进行一个学习和开发，慢慢加强起来。

语音克隆技术（语音克隆合成自己声音，提高数字人分身的真实感和互动体验）
加入Langchain的框架，建立本地知识库
实时语音识别（人与数字人之间就可以通过语音进行对话交流)
替换edgetts，转为个人可训练的TTS模型，可以任意定制音频和音色
提高ASR速度，替换Whisper，换为中文ASR
NeRF数字人的方式，可以考虑替换掉SadTalker或者多几个选项

示例

从github能看到我对应给出的示例，现在能够自己自由的对话了

数字人对话Linly-Talker示例

项目展示

接下来讲一下我的更新，我从2023.12到现在，大概是更新了三个版本，现在应该都是可以使用并且没有bug的，如果有问题有bug我也会及时完善

2023.12 更新

用户可以上传任意图片进行对话

2024.01 更新

令人兴奋的消息！我现在已经将强大的GeminiPro和Qwen大模型融入到我们的对话场景中。用户现在可以在对话中上传任何图片，为我们的互动增添了全新的层面。
更新了FastAPI的部署调用方法。
更新了微软TTS的高级设置选项，增加声音种类的多样性，以及加入视频字幕加强可视化。
更新了GPT多轮对话系统，使得对话有上下文联系，提高数字人的交互性和真实感

现在的启动一共有几种模式，可以选择特定的场景进行设置

第一种只有固定了人物问答，设置好了人物，省去了预处理时间

 python app.py

在这里插入图片描述

固定人物问答

第二种是可以任意上传图片进行对话

 python app_img.py

在这里插入图片描述

任意图片问答

第三种是在第一种的基础上加入了大语言模型，加入了多轮的GPT对话

 python app_multi.py

在这里插入图片描述

多轮GPT问答

文件夹结构如下

Baidu (百度云盘) (Password: linl)

Linly-Talker/ 
├── app.py
├── app_img.py
├── utils.py
├── Linly-api.py
├── Linly-api-fast.py
├── Linly-example.ipynb
├── README.md
├── README_zh.md
├── request-Linly-api.py
├── requirements_app.txt
├── scripts
│   └── download_models.sh
├──	src
│	└── .....
├── inputs
│   ├── example.png
│   └── first_frame_dir
│       ├── example_landmarks.txt
│       ├── example.mat
│       └── example.png
├── examples
│   └── source_image
│       ├── art_0.png
│       ├── ......
│       └── sad.png
├── checkpoints // SadTalker 权重路径
│   ├── mapping_00109-model.pth.tar
│   ├── mapping_00229-model.pth.tar
│   ├── SadTalker_V0.0.2_256.safetensors
│   └── SadTalker_V0.0.2_512.safetensors
├── gfpgan // GFPGAN 权重路径
│   └── weights
│       ├── alignment_WFLW_4HG.pth
│       └── detection_Resnet50_Final.pth
├── Linly-AI // Linly 权重路径
│   └── Chinese-LLaMA-2-7B-hf 
│       ├── config.json
│       ├── generation_config.json
│       ├── pytorch_model-00001-of-00002.bin
│       ├── pytorch_model-00002-of-00002.bin
│       ├── pytorch_model.bin.index.json
│       ├── README.md
│       ├── special_tokens_map.json
│       ├── tokenizer_config.json
│       └── tokenizer.model
├── Qwen // Qwen 权重路径
│   └── Qwen-1_8B-Chat
│       ├── cache_autogptq_cuda_256.cpp
│       ├── cache_autogptq_cuda_kernel_256.cu
│       ├── config.json
│       ├── configuration_qwen.py
│       ├── cpp_kernels.py
│       ├── examples
│       │   └── react_prompt.md
│       ├── generation_config.json
│       ├── LICENSE
│       ├── model-00001-of-00002.safetensors
│       ├── model-00002-of-00002.safetensors
│       ├── modeling_qwen.py
│       ├── model.safetensors.index.json
│       ├── NOTICE
│       ├── qwen_generation_utils.py
│       ├── qwen.tiktoken
│       ├── README.md
│       ├── tokenization_qwen.py
│       └── tokenizer_config.json