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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 466
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 3.8
- CUDA GPU
- ffmpeg
安装与启动步骤
-
1建环境
锁 Python 3.8。
conda create -n EDTalk python=3.8 -
2装依赖
主依赖与平台专用依赖分开。
pip install -r requirements.txt -
3补人像处理库
面部增强是可选但常用。
pip install facexlib -
4跑单图驱动
给一张人像加一段音频。
python demo_lip_pose.py --source_path path/to/image --audio_driving_path path/to/audio --save_path path/to/save -
5加面部超分
想更清楚再加这个开关。
python demo_lip_pose.py --source_path path/to/image --audio_driving_path path/to/audio --save_path path/to/save --face_sr
如何确认成功
用一张人像与一段音频跑通生成，输出视频的口型与语音节奏对应，画面无明显撕裂
注意事项
- 它做的是说话人头生成，支持音频单独驱动或音频加姿态联合驱动。
- 有 Web 界面脚本，先用界面调参数比命令行直观。
- 面部超分是可选模块，装上会明显变慢但细节更好。
- 用他人肖像必须获得授权，这是硬要求。
- Windows 有单独的依赖清单，别把两份混装。
核心亮点
- ECCV 2024 Oral论文官方实现，技术权威性高
- 支持对姿态、表情和口型的独立编辑，生成结果可控性强
- 基于音频驱动，口型同步准确，生成视频自然度高
不足之处
- 早期项目，社区生态和文档尚不完善
- 依赖特定数据集和预训练模型，部署门槛较高
适用场景
- 数字人视频制作，快速生成可编辑的虚拟主播
- 影视后期，对已有说话视频进行表情或姿态重定向
- 虚拟助手和游戏NPC，实现自然且可定制的面部动画
替代项目
SadTalker、Wav2Lip、MakeItTalk
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