Linly-Dubbing项目安装与配置指南
2026-01-30 04:50:44作者:咎岭娴Homer
1. 项目基础介绍
Linly-Dubbing是一个开源的多语言AI配音/翻译工具,它受到YouDub-webui的启发,并进行了进一步的扩展和优化。此项目旨在通过集成Linly-Talker的数字人唇同步技术,提供多样化和高质量的视频配音选项,从而创造出更加自然的多种语言视频体验。
该项目主要使用Python编程语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
- AI语音识别:采用先进的AI技术进行精确的语音到文本转换和说话人识别。
- 大型语言模型翻译:使用领先的如GPT等语言模型进行快速准确翻译,确保专业质量。
- AI语音克隆:利用前沿的语音克隆技术生成与原视频音调、情感接近的语音。
- 数字人唇同步技术:使配音与视频画面同步,增强真实感和互动性。
- 框架和库:PyTorch、ffmpeg、CosyVoice、WhisperX、FunASR等。
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统中已经安装了以下环境和依赖:
- Python 3.10
- PyTorch
- CUDA
- ffmpeg
安装步骤
-
克隆项目仓库到本地机器并初始化子模块:
git clone https://github.com/Kedreamix/Linly-Dubbing.git --depth 1 cd Linly-Dubbing git submodule update --init --recursive -
创建新的Python环境并安装所需依赖:
conda create -n linly_dubbing python=3.10 -y conda activate linly_dubbing cd Linly-Dubbing/ conda install ffmpeg==7.0.2 -c conda-forge pip install --upgrade pip pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple根据您的CUDA版本,使用以下命令之一安装PyTorch和相关库:
-
对于CUDA 11.8:
pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 -
对于CUDA 12.1:
pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
如果您希望使用conda安装PyTorch,可以使用以下命令:
-
对于CUDA 11.8:
conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia -
对于CUDA 12.1:
conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
注意:安装过程可能非常缓慢。
接下来,安装剩余的项目依赖:
conda install -y pynini==2.1.5 -c conda-forge pip install -r requirements.txt pip install -r requirements_module.txt如果在安装过程中遇到错误“Could not load library libcudnn_ops_infer.so.8”,请按照以下步骤修复:
export LD_LIBRARY_PATH=$(python3 -c 'import os; import torch; print(os.path.dirname(os.path.dirname(torch.__file__)) + "/nvidia/cudnn/lib")'):$LD_LIBRARY_PATH -
-
配置环境变量:
在项目根目录下,将
env.example文件重命名为.env,并填写以下变量:OPENAI_API_KEY:您的OpenAI API密钥,通常格式为sk-xxx。MODEL_NAME:您使用的模型名称,如gpt-4或gpt-3.5-turbo。OPENAI_API_BASE:如果您使用的是自托管的OpenAI模型,请在此处提供相应的API基础URL。HF_TOKEN:您的Hugging Face API令牌,用于访问和下载模型。HF_ENDPOINT:一个自定义的Hugging Face端点,如果您遇到问题可以指定。
以上步骤完成后,您就可以开始使用Linly-Dubbing项目了。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
Error Correction Coding——mathematical methods and algorithms:深入理解纠错编码的数学精髓 HP DL380 Gen9iLO固件资源下载:提升服务器管理效率的利器 RTD2270CLW/RTD2280DLW VGA转LVDS原理图下载介绍:项目核心功能与场景 JADE软件下载介绍:专业的XRD数据分析工具 常见材料性能参数pdf下载说明:一键获取材料性能参数,助力工程设计与分析 SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第四修改版:让电机控制更高效 Oracle Instant Client for Microsoft Windows x64 10.2.0.5下载资源:高效访问Oracle数据库的利器 鼎捷软件tiptop5.3技术手册:快速掌握4gl语言的利器 源享科技资料大合集介绍:科技学习者的全面资源库 潘通色标薄全系列资源下载说明:设计师的创意助手
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134