Heygem 宇宙最强AI数字人生成软件，自媒体福音，开源免费 免Docker本地一键包下载
Heygem 是硅基智能旗下数字人模型。以“零训练、秒级量产”突破行业桎梏，仅需1秒视频或1张照片，即可精准克隆数字人形象与声音，并在60秒内合成4K超高清视频。这一颠覆性技术，使得过去动辄数小时乃至数天的数字人制作流程骤然压缩至秒级，以远超行业标准的效率、精度与视觉表现，重新定义了数字人生产力的边界。在复杂光影、侧脸、遮挡等场景下，Heygem依然能够实现100%口型匹配和自然流畅的情感表达，真正使数字人从实验室走向实际应用。
Heygem可能很多人可能没听说过，包括硅基智能，但它确是低调且有实力的存在。之前一直在做商业数字人生成软件 ，上个月，突然就开源了旗下的数字人项目，猜测是旧版模型，因为我看官网的商业模型效果比这个更好。虽然没有商业模型效果好，但依然是免费开源里最强的数字人生成项目。
前段时间还听说国外的Heygen（一个商业数字人软件，其实就是国人在国外注册的工资）把Heygem告了，由头是Heygem侵权，猜测就是因为Heygem开源了，而且开源的效果媲美Heygen的商业模型，影响Heygen卖钱了（Heygem价格不是一般的贵），这简直是把Heygen整死的节奏啊。
当时开源的时候，我就自行摸索按照网上的教程本地搭建Docker，然后一步步搭建完成，但过程太复杂，中间也踩了不少坑，官方自带了一个客户端，还支持TTS功能，直接用文本生成语音，我测试了，转换语音的效果不太好。后来看到网上很多带Docker的一键包，最后几位大佬也发了免Docker的一键包，但论坛一直没发，我私信问了管理，说没搞定。
前几天逛公众号，发现一位博主分享了这个包，然后私信问了这个博主，他说也是自己转载别人的，来源不明。于是我问了论坛管理，能不能发，在得到肯定的答复后，决定分享给大家，因为这个效果是真的好。
原始Webui有一些问题，于是咨询了管理，在他的帮助下，修复完善了Webui，完善了用户体验。
这个包的环境不带CUDA，我看了CUDA是11.3，所以本地还是需要自己安装显卡驱动和CUDA环境的，本地CUDA不低于11.3就行。至于CUDA安装，教程论坛里有，新手可自行查阅论坛新手必看这个帖子。
下面说下使用，如下图，很简单，上传音频和视频，直接生成就好了。这里提醒下，视频长度最好大于音频，否则会出现跳帧的情况，虽然可以借助剪辑软件修复，但还是建议大家录制的素材视频长度长一些，比音频长就行了。
象征性的收20碎银（注册账号，签到几天就有了），防止伸手党。
下载地址：测试30系和40系显卡运行正常，50系可以明确不支持，10和20应该也是可以的
**** 本内容需购买 ****
解压密码就是默认的全站解压密码 https://deepface.cc/ 复制这个网址就是解压码，不要有空格，否则会解压报错
Heygem 之前就测试过，效果确实好，比字节的LatentSync 都要好。
刚开源那会，就尝试过搭建无Docker，没成功，Docker太麻烦，就没发出来，正好弥补了缺少这个优秀项目的不足。 好宝贝就要更加支持:D 本帖最后由 garyzhang 于 2025-4-29 00:27 编辑
无法使用，解压运行后提示如下，然后自动关闭，麻烦大佬看看有没办法解决~
garyzhang 发表于 2025-4-29 00:24
无法使用，解压运行后提示如下，然后自动关闭，麻烦大佬看看有没办法解决~
你这是什么显卡，提示驱动无法加载，你这驱动估计都没装好。安装对应显卡驱动，实在不知道怎么装，安装一个NVIDIA App https://www.nvidia.cn/software/nvidia-app/ 自动获取显卡安装驱动
而且你这显卡显存太低，这个需要8G显存。
就没有一张稍微正常的显卡吗老板？
50系显卡支持吗？ 好宝贝就要更加支持 支持支持！！ 好宝贝就要更加支持！只可惜自己显卡不够。等下次吧。 Active code page: 65001
2025-04-30 21:32:57,227 - cv2box - INFO - Use default multi mode: multi-thread, or you can set env 'CV_MULTI_MODE' to multi-process/torch-process
D:\AI\HeyGem\HeyGem\py38\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:145: UserWarning:
NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 compute_37.
If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/
warnings.warn(incompatible_device_warn.format(device_name, capability, " ".join(arch_list), device_name))
视频处理器初始化完成
Running on local URL:http://127.0.0.1:7860
* 整合包来源网络，由https://deepface.cc整理发布
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
检测人脸使用GPU
----------------- Options ---------------
aspect_ratio: 1.0
audio_feature: 3dmm
batch_size: 16
checkpoints_dir: ./landmark2face_wy/checkpoints
crop_size: 256
dataroot: ./data
dataset_mode: Facereala3dmm
direction: AtoB
display_winsize: 256
distributed: False
epoch: latest
eval: False
feat_num: 3
feature_path: ../AnnI_deep3dface_256_contains_id/
fp16: False
gpu_ids: 0
img_size: 256
init_gain: 0.02
init_type: normal
input_nc: 3
instance_feat: False
isTrain: False
label_feat: False
lan_size: 1
load_features: False
load_iter: 0
load_size: 286
local_rank: -1
max_dataset_size: inf
mfcc0_rate: 0.2
model: pirender_3dmm_mouth_hd
model_path: ./landmark2face_wy/checkpoints/anylang/dinet_v1_20240131.pth
n_blocks: 9
n_blocks_global: 9
n_blocks_local: 3
n_clusters: 10
n_downsample_E: 4
n_downsample_global: 4
n_layers_D: 3
n_local_enhancers: 1
name: test
ndf: 64
nef: 16
netD: basic
netG: pirender
ngf: 64
niter_fix_global: 0
no_dropout: True
no_flip: False
no_ganFeat_loss: False
no_instance: False
norm: instance
ntest: inf
num_D: 2
num_test: 50
num_threads: 4
output_nc: 3
perceptual_layers: ['relu_1_1', 'relu_2_1', 'relu_3_1', 'relu_4_1', 'relu_5_1']
perceptual_network: vgg19
perceptual_num_scales: 4
perceptual_use_style_loss: True
perceptual_weights:
phase: test
preprocess: resize_and_crop
resize_size: 512
results_dir: ./results/
serial_batches: False
suffix:
test_audio_path: None
test_muban: None
verbose: False
weight_style_to_perceptual: 250
----------------- End -------------------
D:\AI\HeyGem\HeyGem\py38\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:145: UserWarning:
NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 compute_37.
If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/
warnings.warn(incompatible_device_warn.format(device_name, capability, " ".join(arch_list), device_name))
] [Exception in callback _ProactorBasePipeTransport._call_connection_lost(None)
handle: <Handle _ProactorBasePipeTransport._call_connection_lost(None)>]
Traceback (most recent call last):
File "D:\AI\HeyGem\HeyGem\py38\lib\asyncio\events.py", line 81, in _run
self._context.run(self._callback, *self._args)
File "D:\AI\HeyGem\HeyGem\py38\lib\asyncio\proactor_events.py", line 162, in _call_connection_lost
self._sock.shutdown(socket.SHUT_RDWR)
ConnectionResetError: 远程主机强迫关闭了一个现有的连接。
--------------------> download cost: 0.0
Guessed Channel Layout: stereo
>>> 777 30
warning: det_size is already set in scrfd model, ignore