xtalker

在普通CPU上快速生成说话人脸动画,摆脱GPU依赖

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 数字人3D 🍴 复刻 8 🐛 待处理 14 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 126
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

xtalker 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数字人3D
开发团队sihancx
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型aigc,cpu,sadtalker,talking-head,xeon
GitHub 星标★ 126
上线时间2023-06-26 00:00:00
代码更新2023-11-14
仓库体积92.2 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

xtalker 是一个专注于在 Xeon CPU 上实现快速说话人脸动画的开源项目,旨在让数字人视频生成不再依赖昂贵 GPU。它解决了传统说话人脸生成模型推理速度慢、硬件要求高的问题,通过算法优化和 CPU 指令集利用,在服务器级 Xeon 处理器上实现实时或近实时的面部动画合成。核心能力包括音频驱动的口型同步、面部表情迁移和头部姿态生成,支持从音频输入直接生成逼真的说话视频。项目采用 Python 编写,技术栈简洁,适合集成到现有数字人流水线中。作为早期项目,其代码结构清晰,提供了基础推理示例,但生态和文档尚在完善中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 126

技术标签

核心亮点

  • 针对Xeon CPU深度优化,推理速度快,硬件门槛低
  • 音频驱动口型同步准确,支持自然表情和头部动作
  • Python接口简洁,易于集成到现有数字人系统

不足之处

  • 文档/社区待观察,教程和示例较少
  • 仅支持Xeon CPU,普通消费级CPU兼容性未验证

适用场景

  • 服务器端批量生成数字人视频内容
  • 低硬件成本环境下的实时虚拟主播
  • 集成到现有视频生成流水线中加速推理

替代项目

SadTalker、Wav2Lip、GeneFace

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