我最近这段时间，一直在研究AI数字人和相关的内容。比如wav2lip、so-Vits-svc等，开始安装时，用的是原生态的python环境，安装起来特别麻烦，原因是一般的模型项目，除了安装项目本身之外，还有一大堆相关依赖的组建需要安装，加上这些组建其中还有些相关依赖，而更麻烦的是，因为版本的不统一或要求，其中一些组建总是会产生莫名其妙的冲突，因此这种情况下，弄的我焦头烂额，痛苦不堪。
好在后来友人提醒，可以通过conda内置的python，这样便可以互相不影响，而且还可以在不同的测试环境中自由切换，试了下之后，果然非常nice。
我找了一台安装有显卡A4000显存16G，内存32G的电脑，开始测试，安装了百度的PandlePandle测试了下，训练后的视频效果还不错，但缺点就是，每次训练需要花费一定的时间，这对直播来说，不能做到实时那种，效果自然大打折扣。
前几天的时候，一友人告诉我，说他手上刚拿到别人做好的版本，可以做到实时驱动生成训练后的视频，不需要预生成，而且还可以跟评论区的用户互动。。。
我对此非常感兴趣，我想到他那个跟评论区用户互动，猜测原理应该是先通过程序抓取到评论区内容，然后交由类似GPT这样的AI，输出文字后，再通过比如微软、百度等TTS语音转换。
但是他提到那个不用预生成，是实时驱动的数字人视频，我就有点不太明白。毕竟我自己测试过多次，训练视频是要花费一定的时间，即便是很强的电脑配置，也不太可能做到几乎实时产生视频。。。
我相信对方不会骗我，也没必要骗我，那么问题来了，他们究竟是怎样做到的呢？带着这样的疑惑，我决定去现场观摩一番。
等到去到现场，对方安排了他们的产品经理给我演示。登陆之后，就是个简单的面板，类似stable diffusion webui那种，我一眼就看到了上边的key，很明显就是chatGPT的api key，不言而喻，评论区的互动原理，跟我之前预估的完全一样。
至于他们是怎样做到数字人实时生成的呢？我当时看过后还不太明白，等到晚上回来仔细思考过之后，终于明白了其中的原理。
类似如图 stable diffusion webui 这种原理
原来他们压根就不是用像我之前那种办法，视频训练和输出，而是直接使用stable diffusion ，通过大堆堆砌的prompt，先生成一个虚拟的图像人物，然后根据这个人物，结合文字转换后的语音，模拟人物讲话。。。
通过大堆prompt 生成后的图像人物
原来他们压根就没搞的像我之前那样负责，而是用了stable diffusion + chatGPT + TTS 这么简单粗暴的办法，直接拿来就用，这样做的好处就是简单、易上手，更重要的是，快速！
通过OBS接入到某短视频直播平台后的真实效果
想到我们前阵子还在那里一直研究视频训练等，顿感这方面想法落后别人一大截，关键是别人不但敢想，而且还很快付诸行动，这点真是不如人啊！
