【开源数字人Heygem——Linux环境部署及常见问题】

vencent_dai

已于 2025-03-25 15:09:29 修改

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文章标签：人工智能 ai

于 2025-03-25 15:07:57 首次发布

本文链接：https://blog.csdn.net/coder_dai/article/details/146501672

版权

开源数字人Heygem——Linux环境部署及常见问题

平台介绍
Linux环境部署
- 实测环境
- 步骤
常见问题

平台介绍

官方介绍：Heygem是一款专为Windows系统设计的全离线视频合成工具，它能够精确克隆您的外貌和声音，让您的形象数字化。您可以通过文字和语音驱动虚拟形象，进行视频制作。无需联网，保护隐私的同时，也能享受到便捷和高效的数字体验。
Heygem用户操作界面

Linux环境部署应用场景和可行性分析

官方宣称只支持Windows平台，并要求Windows机器有直通GPU。可实际工作环境中，存在较多GPU服务搭建在Linux系统的情况，因此无法直接使用Windows版本的部署流程。
Heygem的模型服务采用docker部署，前端服务为node+vue3开发环境，且最终使用electron打包生成c/s架构的可视化操作界面，理论上都支持跨平台。故而进行了此版尝试，且最终实现了与Windows环境相同的功能。

核心就两点：修改模型服务和前端服务的资源路径。

核心功能

外貌、声音克隆
文字和语音驱动虚拟形象
视频合成
多语言

优势

全离线操作
简单易用、界面简洁
多模型支持

官方推荐配置

CPU：第13代英特尔酷睿 i5-13400F
内存：32G及以上（必要）
显卡：rtx-4070

Linux环境部署

实测环境

GPU：NVIDIA GeForce RTX 4090
CPU：13th Gen Intel® Core™ i7-13700KF
内存：64G
Cuda版本：11.7
Linux版本：22.04.1-Ubuntu
Node版本：18.20.7
Npm版本：10.9.2
Docker版本：24.0.7
docker-compose版本：1.29.2

步骤

拉取heygem模型服务docker镜像
总计约70G，注意预留足够磁盘空间，可以依次执行以下命令拉取镜像，也可以在步骤二中直接执行docker-compose命令，程序docker-compose会自动拉取镜像。
```
docker pull guiji2025/fun-asr
docker pull guiji2025/fish-speech-ziming
docker pull guiji2025/heygem.ai
```
拉取heygem前端服务代码
按需切换目录，并拉取项目
```
git clone https://github.com/GuijiAI/HeyGem.ai.git
```
启动模型服务

进入HeyGem.ai/deploy目录，编辑docker-compose.yml文件，按需修改挂载目录

启动容器服务

docker-compose up -d #最新版deploy下已经有供Linux环境使用的docker-compose文件：docker-compose-linux.yml，可使用以下命令启动：docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d

启动前端服务

进入HeyGem.ai根目录，执行命令安装依赖。注意：务必确认node版本为18+
```
npm install
```

按需修改src/main/config/config.js文件的请求地址和文件目录

vim src/main/config/config.js

# 根据自己的实际路径修改
export const assetPath = {
  model: path.join('XXXX/HeyGem','heygem_data', 'face2face', 'temp'), // 模特视频
  ttsProduct: path.join('XXXX/HeyGem','heygem_data', 'face2face', 'temp'), // TTS 产物
  ttsRoot: path.join('XXXX/HeyGem','heygem_data', 'voice', 'data'), // TTS服务根目录
  ttsTrain: path.join('XXXX/HeyGem','heygem_data', 'voice', 'data','origin_audio') // TTS 训练产物
}

安装ffmpeg

安装Linux环境的ffmpeg依赖库

# 更新源
sudo apt update
# 安装ffmpeg库
sudo apt install ffmpeg -y
# 查看版本
ffmpeg -version

进入resources/ffmpeg目录
```
cd resources/ffmpeg
```
创建文件夹
```
mkdir -p linux/bin
```

下载预编译二进制（选择适用于 Ubuntu 22.04 的版本）

wget https://johnvansickle.com/ffmpeg/releases/ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz
tar xvf ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz

复制文件到项目目录

cp ffmpeg-*-amd64-static/ffmpeg linux/bin/
cp ffmpeg-*-amd64-static/ffprobe linux/bin/

赋予执行权限

chmod +x ./linux/bin/ffmpeg
chmod +x ./linux/bin/ffprobe

手动复制运行依赖

# 回到 HeyGem.ai目录下
mkdir -p ./node_modules/electron/dist/resources/app.asar.unpacked/resources/ffmpeg/linux/bin/
cp -r ./resources/ffmpeg/linux/bin/ ./node_modules/electron/dist/resources/app.asar.unpacked/resources/ffmpeg/linux/

修改 src/main/util/ffmpeg.js文件

vim src/main/util/ffmpeg.js

const ffmpegPathValue =
  process.env.NODE_ENV === 'development'
    ? 'ffmpeg' // 开发环境直接使用系统安装的版本
-    : path.join(
+    : path.join(
        process.resourcesPath,
        'app.asar.unpacked',
        'resources',
        'ffmpeg',
+       'linux', // 新增 Linux 子目录
        'bin',
-       'ffmpeg.exe'
+       'ffmpeg'
      )

const ffprobePathValue =
  process.env.NODE_ENV === 'development'
    ? 'ffprobe' // 开发环境直接使用系统安装的版本
-    : path.join(
+    : path.join(
        process.resourcesPath,
        'app.asar.unpacked',
        'resources',
        'ffmpeg',
+       'linux', // 新增 Linux 子目录
        'bin',
-       'ffprobe.exe'
+       'ffprobe'
      )

启动前端服务
```
npm run start # npm run dev
```

常见问题

Missing X server or $DISPLAY

[838724:0321/095319.155461:ERROR:ozone_platform_x11.cc(245)] Missing X server or $DISPLAY
[838724:0321/095319.155479:ERROR:env.cc(258)] The platform failed to initialize.  Exiting.