产品简介
Ultralight-Digital-Human 这是一个超轻量级数字人模型，支持Windows、macOS、Linux及移动端实时推理，适合开发者快速部署自定义数字人，解决传统模型庞大、推理慢的痛点。
核心功能
- 超轻量级模型，适合移动端部署
- 支持流式推理，实时生成数字人
- 提供wenet和hubert两种音频编码器选项
- 完整训练流程，可自定义数字人视频
- 跨平台支持，包括Windows、macOS、Linux
快速开始
- 安装Python 3.10环境及PyTorch、OpenCV等依赖库
- 下载并放置wenet encoder.onnx文件到data_utils目录
- 准备3-5分钟清晰人脸视频，运行数据预处理脚本
- 运行训练脚本训练数字人模型
- 使用推理脚本生成数字人视频并合并音频
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | Ultralight-Digital-Human | 同类方案 |
|---|---|---|
| 模型大小 | 超轻量级，模型体积小，适合移动端 | 传统数字人模型较大，难以在移动端运行 |
| 推理速度 | 支持实时推理，移动端延迟低 | 推理较慢，不支持实时应用场景 |
| 部署灵活性 | 开源免费，提供完整训练和推理流程 | 可能为闭源或需付费，部署复杂 |
适合谁用
- 需要制作数字人视频的内容创作者
- 研究数字人技术的开发者和研究人员
- 希望将数字人功能集成到移动端应用的开发者
下载与版本
当前最新版本为 master，发布于 。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/anliyuan/Ultralight-Digital-Human