Kelton/heygem
By Kelton · ↓ 0 · ♥ 6 · Updated 2025-04-02
What's in this repo
This page lists the files in Kelton/heygem, including face_attr_epoch_12_220318.onnx, model_float32.onnx, pfpld_robust_sim_bs1_8003.onnx and more.
- 7 ONNX models (.onnx files)
- 134 files, including 80 .so, 29 .py, 7 .onnx, 4 .txt, 2 .md, 2 .yaml
- Last updated 2025-04-02
ONNX files
| File | Size | Download |
|---|---|---|
| face_attr_detect/face_attr_epoch_12_220318.onnx | — | Download |
| face_detect_utils/resources/model_float32.onnx | — | Download |
| face_detect_utils/resources/pfpld_robust_sim_bs1_8003.onnx | — | Download |
| face_detect_utils/resources/scrfd_500m_bnkps_shape640x640.onnx | — | Download |
| pretrain_models/face_lib/face_parsing/79999_iter.onnx | — | Download |
| pretrain_models/face_lib/face_restore/gfpgan/GFPGANv1.4.onnx | — | Download |
| xseg/xseg_211104_4790000.onnx | — | Download |
How to use
These ONNX files can be loaded with ONNX Runtime. To inspect a model graph, upload the file to the Netron viewer. Download links point to the original files on Hugging Face.
README
HeyGem-Linux-Python-Hack
项目简介
[HeyGem-Linux-Python-Hack] 是一个基于 Python 的数字人项目,它从 HeyGem.ai 中提取出来,它能够直接在 Linux 系统上运行,摆脱了对 Docker 和 Windows 系统的依赖。我们的目标是提供一个更易于部署和使用的数字人解决方案。
如果你觉得这个项目对你有帮助,欢迎给我们 Star!
如果运行过程中遇到问题,在查阅已有 Issue 后,在查阅 Google/baidu/ai 后,欢迎提交 Issues!
主要特性
- 无需 Docker: 直接在 Linux 系统上运行,简化部署流程。
- 无需 Windows: 完全基于 Linux 开发和测试。
- Python 驱动: 使用 Python 语言开发,易于理解和扩展。
- 开发者友好: 易于使用和扩展。
- 完全离线。
开始使用
安装
本项目支持且仅支持 Linux & python3.8 环境
请确保你的 Linux 系统上已经安装了 Python 3.8。然后,使用 pip 安装项目依赖项
同时也提供一个备用的环境 requirements_0.txt,遇到问题的话,你可以参考它来建立一个新的环境。
具体的 onnxruntime-gpu / torch 等需要结合你的机器上的 cuda 版本去尝试一些组合,否则仍旧可能遇到问题。
请尽量不要询问任何关于 pip 的问题,感谢合作
# 直接安装整个 requirements.txt 不一定成功,更建议跑代码观察报错信息,然后根据报错信息结合 requirements 去尝试安装,祝你顺利。
# pip install -r requirements.txt
使用
把项目克隆到本地
git clone https://github.com/Holasyb918/HeyGem-Linux-Python-Hack
cd HeyGem-Linux-Python-Hack
bash download.sh
开始使用
- repo 中已提供可以用于 demo 的音视频样例,代码可以直接运行。
command:
python run.py
- 如果要使用自己的数据,可以外部传入参数,请注意,path 是本地文件,且仅支持相对路径.
command:
python run.py --audio_path example/audio.wav --video_path example/video.mp4
gradio:
python app.py
# 请等待模型初始化完成后提交任务
Contributing
欢迎贡献!
License
参考 heyGem.ai 的协议.
Files (134)
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