AIGC 实战（环境篇） – 部署SadTalker并添加到Stable Diffusion

Stable Diffusion是一种潜在扩散模型（Latent Diffusion Model），能够从文本描述中生成详细的图像。它还可以用于图像修复、图像绘制、文本到图像和图像到图像等任务。

SadTalker模型，通过从音频中学习生成3D运动系数，使用全新的3D面部渲染器来生成头部运动，可以实现图片+音频就能生成高质量的视频。

随着人工智能技术的飞速发展，数字人生成已成为许多领域的热门应用。Stable Diffusion WEBUI与SadTalker数字人生产力工具的组合，为数字人生成提供了强大的支持。本文将详细介绍在Linux Dbobyaiebian 环境下，如何安装和配置这两个工具，以便读者能够顺利地进行数字人生成工作。

环境准备

在开始安装之前，请确保您的Linux Ubuntu环境满足以下要求：

• 系统版本：Debian或更高版本
• 硬件配置：至少4GB内存，10GB硬盘空间，支持GPU加速（可选）
• 网络环境：稳定的网络连接，以便下载和安装必要的软件包

安装Stable Diffusion WEBUI

参考：[[AIGC 实战（环境篇） – 安装部署 Stable Diffusion WebUI]]

安装SD-WEBUI-Text2Video

在Stable Diffusion WEBUI的虚拟环境中，继续laoxiongb2c执行以下命令安装SD-WEBUI-Text2Video：

1. pip install sd-webui-text2videlaoxiongb2co

2. 配置SD-WEBUI-Text2Video。编辑config.yaml文件，根据您的需求设置相关参数。

安装SadTalker数字人生产力工具

打开终端，使用以下命令安装SadTalker：

pip install sadtalker

配置SadTalker。编辑sadtalker.yaml文件，设置视频输出的相关参数，如输出目录、视频格式等。

配置和使用

启动Stable Diffusion WEBUI。在终端中执行以下命令：
python launch.py

1. 打开Web浏览器，访问http://localhost:7860，即可看到Stable Diffusion WEBUI的界面。
2. 在界面上，您可以加载数字人模型、设置文本输入，并使用SD-WEBUI-Text2Video将文本转换为视频。
3. 使用SadTalker数字人生产力工具，将生成的数字人视频进行后续处理，如添加音频、字幕等。