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HeyGem.ai 本地部署完整指南：5 分钟上手 AI 视频生成，从零做出你的数字人

【免费下载链接】Duix-Avatar🚀 Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar

HeyGem.ai 本地部署，就是在这套 AI 数字人视频生成平台里，用一段说话视频克隆你的形象和声音，再把文字或音频变成口播视频，全程离线。适合想批量做数字人视频、又不想把素材传到网上的你。

🎬 先看看它能干什么

用自己的视频克隆形象与声音

上传一段 10 秒左右的视频，程序会同时克隆两样东西：

• 你的脸：五官、表情，之后都由这段视频还原
• 你的声音：语调、语速，后续念稿都用这个声音

克隆一次，以后反复用。不用每次重新上传素材。

把文字、音频变成口播视频

形象克隆好之后，你想让它说什么，就输入什么。视频里口型跟着声音走，画面、口型、声音自动对齐。

适合这些场景：

• 短视频口播、知识科普
• 产品介绍、课程讲解
• 不想露脸、但需要一个固定"出镜人"的自媒体

支持的输入方式

脚本支持8 种语言：中、英、日、韩、法、德、阿拉伯、西班牙语。

🚀 安装与启动

环境准备

先对照一下你的电脑，缺了哪样就补哪样：

• NVIDIA 显卡 + 驱动：必需。装完驱动在命令行运行nvidia-smi，能显示显卡信息才算装好
• 内存 32G 及以上：官方推荐配置
• 硬盘：服务端镜像约 70G，数字人数据约 30G，建议给足 100G 空闲空间
• Node.js 18和Docker：客户端和服务端各依赖一个

获取项目代码

打开命令行，执行：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/HeyGem.ai cd HeyGem.ai

安装依赖包

npm install

这一步会自动装客户端依赖并编译底层模块。等它跑完、末尾不报红色错误就行，中途卡住一般是网络问题，重新执行一次即可。

启动并验证

客户端要连本地的服务端，所以先启动服务端（在deploy目录里执行，详见下文"部署方式"一节）。两个信号代表全部就绪：

1. Docker 里出现 3 个服务，状态都是 Running——语音合成、语音识别、视频生成各一个
2. 在项目根目录执行npm run dev，弹出客户端窗口，首页能看到"Create Video"和"Create Avatar"两个大按钮

看到主界面，就说明 HeyGem.ai 本地部署完成了。

🧑‍🎤 上手实操：做出你的数字人

第一步：准备一段合格素材

素材质量直接决定克隆效果，记住两条硬标准：

• 清晰正面：正对镜头、光线充足，别侧脸、别逆光
• 人在说话、有声音：大约 10 秒，背景别带背景音乐或杂音

程序要靠这段声音做声音克隆，没声音的视频会直接报错。

第二步：创建你的数字人角色

1. 点首页的Create Avatar
2. 上传刚才那段视频，填个名字
3. 等待训练完成，头像出现在My Avatars列表里就算成功

第三步：输入文字或音频，生成视频

1. 点Create Video，选刚创建的角色
2. 输入文案，或上传一段音频
3. 提交任务。生成速度取决于显卡，40 系显卡上几十秒到几分钟不等

第四步：检查输出效果

• 在My Works列表里点开视频播放
• 重点看口型对不对得上、声音是否像本人
• 不满意就换素材重克隆，而不是反复生成

⚙️ 部署方式与性能调优

方式一：直接跑客户端

npm run dev

• 从源码直接启动，改完代码立刻能看到效果
• 适合会写代码、想魔改界面或逻辑的开发者

方式二：Docker 容器化（服务端推荐）

docker-compose up -d

在deploy目录执行，镜像里预装好了全部模型，不用自己装环境。

• 适合不想折腾依赖的普通用户，一条命令起服务
• 显存较小（8G 左右）可以改用轻量版：docker-compose -f docker-compose-lite.yml up -d，只起视频生成一个服务
• 配置细节见 Docker 配置文件

三条性能调优点

• 显卡：全部算力都在本地，nvidia-smi看不到显卡时，先修驱动，再谈别的
• 内存：视频生成服务在配置里预留了 8G 共享内存（shm_size），别随意调小；显存紧张时保持默认的分块设置即可
• 磁盘：首次拉取约 70G 镜像，数据落在duix_avatar_data目录，定期清理旧作品，避免把盘塞满

🕳️ 常见坑与解法

坑一：镜像拉取超时

现象：执行docker-compose up -d后，服务报错request canceled或Client.Timeout。

原因：Docker Hub 官方源网络不稳定，拉镜像中途断掉。

解决办法：在 Docker 设置里给 Docker Engine 配置国内镜像源（registry-mirrors），然后重新执行命令；或者挂上代理再试。

坑二：三个服务起不来

现象：Docker 里服务反复重启，或直接停掉，客户端连不上。

原因：本机没有 NVIDIA 显卡，或驱动没装好，Docker 调用不到 GPU。

解决办法：先装显卡驱动，用nvidia-smi验证；Linux 用户还需装 NVIDIA Container Toolkit 让 Docker 能用显卡。

坑三：创建模特时报错

现象：上传视频创建角色时提示Connection refused或处理失败。

原因：两种常见情况——上传的视频没有声音或没人说话；或者服务端某个服务没处于 Running 状态。

解决办法：换一段人在说话的清晰视频重新上传；再确认 3 个服务都是 Running。还报错就打开对应容器的日志定位，别凭感觉猜。

更多报错场景可以翻 常见问题文档，按现象对照查。

最后

环境搭好、素材备齐，现在就可以创建你的第一个数字人角色，跑通第一支口播视频。卡住的地方，先查服务状态和日志，十次里有九次能自己解决。

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