数字人训练与部署 Skill

提供构建实时交互数字人的全流程指导，涵盖从素材采集到模型训练。

核心能力

• 🎙️ 语音克隆 (Voice Cloning)：指导使用 GPT-SoVITS 或 Fish Speech 进行高保真声音训练。
• 😶 唇形驱动 (Lip Sync)：适配 SadTalker, Live2D 或 Wav2Lip 的技术方案。
• 🧠 大脑集成 (LLM)：将 OpenClaw 的逻辑层与数字人视觉层打通。
• ⚡ 实时推理：优化推理延迟，实现 < 500ms 的数字人交互反馈。

技术路线图

1. 素材准备：高清视频（绿幕背景）、清晰的 1-3 分钟干声采样。
2. 模型选择：
   • 2D 真人：HeyGen 路线或私有化部署 Easy-Wav2Lip。
   • 3D/Live2D：Unity 集成。
3. 部署方案：Local GPU (Nvidia RTW) vs Cloud API。

Example Usage

指令：我想做一个能实时回答问题的数字人，该怎么选型？ 输出：

• 方案 A (自建): GPT-SoVITS (语音) + Easy-Wav2Lip (视觉) + OpenClaw (逻辑)。
• 方案 B (低代码): HeyGen Streaming API 集成。
• 关键建议: 注意音频与视频的同步延迟，建议使用流式传输。

由小爱开发 | 数字人项目衍生