基本方法
搞一张照片，搞一段语音，合成照片和语音，同时让照片中的人物动起来，特别是头、眼睛和嘴。
语音合成
语音合成的方法很多，也比较成熟了，大家可以选择自己方便的，直接录音也可以，只要能生成一个语音文件就行了。
如下图所示 ：输入你的文字，选择播音员，填写验证码，点击转换按钮。
生成速度挺快的，然后在左边这里可以试听和下载。
照片生成
这里介绍的方法需要使用比较真实的照片，如果太二次元了，视频人脸的效果会比较差。大家可以使用自己真实的照片，也可以使用Stable Diffusion生成一张，也可以使用图生图稍微改造下自己的照片，总之要尽量真实一些。
另外这张照片尽量正面一些，侧脸生成的视频可能会出现头和身体拼接不太好的情况，所以如果有证件照是最好的。
我这里演示生成一张真实照片，看AI生成的美女都有些厌倦了，今天我们生成个帅哥。
（1）生成工具使用 Stable Diffusion WebUI，模型选择 realisticVisionV20，这个模型生成的图片看起来比较真实。
提示词：best quality, front photo of a young man, chinese, portrait,black t-shirt, short hair, (looking at viewer), Sense of technology, in an office, computers, screen, books, upper body,
反向提示词： easy_negative, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, (ugly:1.331), (duplicate:1.331), (morbid:1.21), (mutilated:1.21), (tranny:1.331), mutated hands, (poorly drawn hands:1.5), blurry, (bad anatomy:1.21), (bad proportions:1.331), extra limbs, (disfigured:1.331), (missing arms:1.331), (extra legs:1.331), (fused fingers:1.61051), (too many fingers:1.61051), (unclear eyes:1.331), lowers, bad hands, missing fingers, extra digit,bad hands, missing fingers, (((extra arms and legs))),
（2）采样器这里选择DPM++ 2M SDE Karras，选择别的也没问题，只要生成一张人物照片就可以了。
采样步数根据采样器选择，这里是40，建议20-40，以实际出图效果为准。
尺寸这里选择竖版，放到手机里会比较合适。
生成次数：建议先把提示词写好了，然后一次多生成几张，从里边选择最好的，节省时间。
（3）这里我选择一张自认为看起来还不错的图片，把这张图下载下来备用。
视频合成
这是最关键的一步，这里还是使用Stable Diffusion WebUI，不过只是使用其中的一个插件，这个插件的名字就是SadTalker。
这里默认大家都安装好Stable Diffusion WebUI了，如果还没安装过的朋友，建议去AutoDL上租一个服务器体验下，方便不贵，选择A5000规格的就差不多了，安装教程网上应该挺多的，这里就不啰嗦了，还不会的可以联系我。
关于SadTalker插件的安装方法我这里介绍两种。
安装方法一
适合访问Github或者外网比较顺畅的用户，因为需要自动下载很多东西。
在SD WebUI中通过扩展插件页面安装，如下图所示：
这个插件需要下载的文件很多，有的文件还比较大，请耐心等待。如果不确定是不是出问题了，可以看看控制台输出的内容，有没有错误。
安装完了，不要忘了重启Stable Diffusion，要整个重启，不要只重启WebUI。
安装方法二
适合访问外网不太方便的用户，把这个插件需要的文件通过别的方式提前下载好，比如迅雷下载，只要上传到指定的目录就行了。
- 主程序：
放到 stable-diffusion-webui/extensions/SadTalker
github.com/OpenTalker/…
- 视频模型：
放到 stable-diffusion-webui/extensions/SadTalker/checkpoints
github.com/OpenTalker/…
github.com/OpenTalker/…
github.com/OpenTalker/…
github.com/OpenTalker/…
- 修脸模型：
放到 stable-diffusion-webui/extensions/SadTalker/gfpgan/weights 和 stable-diffusion-webui/models/GFPGAN
github.com/xinntao/fac…
github.com/xinntao/fac…
github.com/TencentARC/…
github.com/xinntao/fac…
（1）首先把文件下载到本地或者你的云环境，这里以AutoDL为例，我把它放到 /root 目录中。
（2）然后解压文件到 stable diffusion webui的扩展目录，并拷贝几个文件到SD模型目录：
tar -xvf /root/SadTalker.tar -C /root/stable-diffusion-webui/extensions
cp -r /root/stable-diffusion-webui/extensions/SadTalker/gfpgan/weights/* /root/stable-diffusion-webui/models/GFPGAN/看到下边的结果，就基本上差不多了。
扩展目录下边有这个文件夹：
SD models 目录下有这几个文件：
部署完毕，不要忘了重启。
使用方法
在SD WebUI的Tab菜单中找到SadTalker，按照下边的顺序进行设置。
1、上传人物照片。
2、上传语音文件。
3、选择视频人物的姿势：实际就是人说话时头部的动作，个人感觉有点摇头晃脑，可以使用不同的数字看看。
4、分辨率：512的视频分辨率比256大。
5、图片处理方法：corp是从图片截取头部做视频，resize适合大头照或者证件照，full就是全身照做视频，extcorp和extfull没做细致研究，大家自己对比下。
6、Still Model：让头部不要动作太大，以致偏离身体，负面效果是头不怎么动了。
7、GFPGAN：修脸，说话时嘴和眼的动作可能让脸有些变形，选上他让脸部好看一些。
最后点击“生成”，根据硬件的运行速度和你的勾选设置，可能需要几分钟的时间，耐心等待。
我这里生成的视频（视频太占地，截个图算了)：
可能遇到的问题
(1) 启动的时候报错：SadTalker will not support download…
这个错误就是模型下载不下来，告诉我们要去手动下载。
这里有两个方法：
- 执行下边的命令触发下载，注意 cd 之后的路径替换成你自己的SadTalker安装路径：
cd stable-diffusion-webui/extensions/SadTalker
chmod 755 scripts/download_models.sh
scripts/download_models.sh- 下载所有的模版，然后手工上传到相关目录，上边安装方法二中已经介绍过，可以使用我打包好的文件包。
(2) 合成视频时报错：No module named ‘xxx’
使用 pip install xxx 就可以了，注意如果使用了python虚拟环境，需要先激活它，比如这里要先执行source xxx。
source /root/stable-diffusion-webui/venv/bin/activate
pip install librosa（3）合成视频时报错：No such file or directory: ‘/tmp/gradio/xxx’，创建目录就可以了：
mkdir -p /tmp/gradio（4）如果提示找不到 ffmpeg，我这里没遇到，如果出现请先下载安装：ffmpeg.org/download.ht…
以上就是本文的主要内容了，使用这种方法就可以无限制作自己的AI专属数字人，想要什么样的风格都可以，想做多少个都可以，有兴趣的快去试试吧。
这里直接将该软件分享出来给大家吧~
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1.stable diffusion安装包
随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。
最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。
2.stable diffusion视频合集
我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。
3.stable diffusion模型下载
stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。
4.stable diffusion提示词
提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。
5.SD从0到落地实战演练
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。
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