EasyVtuber

把买皮的钱拿去买张3080吧！

本项目fork自 https://github.com/GunwooHan/EasyVtuber 为解决面部捕捉质量问题，又反向移植了原版demo https://github.com/pkhungurn/talking-head-anime-2-demo 中关于ifacialmocap的iOS面部捕捉逻辑 并且省略了ifacialmocap PC端，通过UDP直连方式使iOS面部捕捉刷新率达到最高60fps，解决了面部捕捉刷新率的瓶颈 最后，为EasyVtuber中使用的OBS虚拟摄像头方案增加配套的Shader支持，解锁RGBA输出能力，无需绿幕背景即可直接使用

视频介绍和安装说明

要求

硬件

• 支持FaceID的iPhone（使用ifacialmocap软件，需购买，需要稳定的WIFI连接）或网络摄像头（使用OpenCV）
• 支持PyTorch CUDA的NVIDIA显卡（参考：TUF RTX3080 默认频率 40FPS 80%占用）

软件

• 本方案在Windows 10上测试可用
• Python>=3.8
• OBS或Unity Capture（虚拟摄像头方案）
• Photoshop或其他图片处理软件
• 科学上网方案，理解英文网站和错误提示的能力

安装（嵌入式Python版本）

bin文件夹内是基于Python 3.10.5的Win64嵌入式版构建的轻量化运行环境 对于只想体验这个库的用户，推荐使用这种安装方式。

下载ZIP并解压或克隆本仓库

点击Download ZIP下载并解压，或使用git克隆该仓库到你能找到的位置。 完整展开venv需要约5.5G硬盘空间。

下载预训练模型

使用00B快捷方式或以下链接下载模型文件 https://github.com/pkhungurn/talking-head-anime-3-demo#download-the-models 从原仓库下载（this Dropbox link）的压缩文件 解压到data/models文件夹中，与placeholder.txt同级 正确的目录结构为：

+ models
  - separable_float
  - separable_half
  - standard_float
  - standard_half
  - placeholder.txt

如不确定是否解压到正确位置，可使用00.检查并补齐必需文件.bat

构建运行环境

运行适合你所在地区的01A.构建运行环境（默认源）.bat或01B.构建运行环境（国内源）.bat 此脚本会使用pip在bin目录下安装所有必要的依赖 两个脚本可互相替代，且支持从中断处继续 如遇网络相关错误，直接关闭控制台，调整网络后重新运行即可 完全安装完成后再次运行脚本的输出如图所示。通常情况下，安装过程中没有红字就表示成功完成。

使用启动器测试结果

运行02B启动器（调试输出）.bat 直接点击界面底部的Save & Launch 如果看到弹出的OpenCV输出窗口，则安装成功完成

配置输入输出设备

成功进行调试输出后，请参考后续的输入输出设备部分进行进一步配置以输出到OBS。

安装（Venv版本）

如果你仍需使用之前的Venv方案，请参考以下步骤

下载ZIP并解压或克隆本仓库

点击Download ZIP下载并解压，或使用git克隆该仓库到你能找到的位置。 完整展开venv需要约5.5G硬盘空间。

创建虚拟环境

此处假设你已正确安装Python，如不会安装请使用前文的嵌入式方案 在项目目录下运行python -m venv venv创建虚拟环境

切换到虚拟环境

之后的操作都需在虚拟环境中进行，辨别方式为命令行前会有(venv)标识 在控制台运行venv\Scripts\activate.bat切换到刚创建的虚拟环境 之后你的python、pip等操作都将在虚拟环境中执行

安装依赖

在虚拟环境中执行以下命令 pip install -r .\requirements.txt pip install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

运行启动器

在虚拟环境中执行以下命令 python launcher.py

安装（Conda版本）

克隆本仓库

克隆完成后，如直接用PyCharm打开，暂不要配置Python解释器。

Python和Anaconda环境

本项目使用Anaconda进行包管理 首先前往 https://www.anaconda.com/ 安装Anaconda 启动Anaconda Prompt控制台 国内用户建议此时切换到清华源（pip和conda都要更换，尤其是conda的PyTorch Channel，PyTorch本体太大了） 然后运行 conda env create -f env_conda.yaml 一键安装所有依赖 如遇报错（通常是网络问题），删除配置了一半的环境，运行conda clean --all清除下载缓存，调整配置后重试

安装完成后，在PyCharm中打开本项目，点击右下角解释器菜单，选择Add Interpreter...->Conda Environment->Existing environment 选择你电脑上的conda.exe和刚创建的talking-head-anime-2-demo环境中的python.exe 点击OK，依赖全部亮起即可

下载预训练模型

https://github.com/pkhungurn/talking-head-anime-3-demo#download-the-models 从原仓库下载（this Dropbox link）的压缩文件 解压到data/models文件夹中，与placeholder.txt同级 正确的目录结构为：

+ models
  - separable_float
  - separable_half
  - standard_float
  - standard_half
  - placeholder.txt

运行启动器

在Conda环境中执行以下命令 python launcher.py

输入输出设备

OBS虚拟摄像头

目前更推荐这个方案，UnityCapture存在未查明的性能瓶颈

如果你选择自己进行抠像，你可以直接输出到OBS。如果你需要RGBA支持，则需要额外使用一个着色器。

下载并安装StreamFX https://github.com/Xaymar/obs-StreamFX 下载着色器（感谢树根的协助）https://github.com/shugen002/shader/blob/master/merge%20alpha2.hlsl

之后，使用--alpha_split参数运行

你会看到这样的输出画面，透明通道单独使用灰度方式发送了

然后对OBS中的视频采集设备添加滤镜-着色器-选择你下载的merge alpha2.hlsl-关闭

这样透明通道就应用回左边的图像了

你可能需要手动调整一下裁剪把右侧的无用画面切掉

（如果看不到着色器滤镜，那可能是StreamFX没安装好或者OBS不是最新版）

UnityCapture

如果需要使用透明通道输出，参考 https://github.com/schellingb/UnityCapture#installation 安装好UnityCapture 只需要正常完成Install.bat的安装，在OBS里能看到对应的设备（Unity Video Capture）就行

在OBS添加完摄像头后，还需要手动配置一次摄像头属性才能支持ARGB 右键属性-取消激活-分辨率类型自定义-分辨率512x512（与--output_size参数一致）-视频格式ARGB-激活

iFacialMocap

https://www.ifacialmocap.com/download/ 你很可能需要购买正式版（非广告，只是试用版时长不太够） 购买前请确认自己的设备是否支持 不需要下载PC软件，只需安装iOS端的软件即可，连接信息通过参数传入Python

OpenSeeFace

https://github.com/emilianavt/OpenSeeFace/releases 直接下载最新版本的Release包并解压 然后进入解压目录的Binary文件夹 右键编辑run.bat，在倒数第二行运行facetracker的命令后加上--model 4，切换到模型4可以实现眨眼 facetracker -c %cameraNum% -F %fps% -D %dcaps% -v 3 -P 1 --discard-after 0 --scan-every 0 --no-3d-adapt 1 --max-feature-updates 900 --model 4（仅供参考） 然后保存并双击run.bat运行，按照提示选择摄像头、分辨率、帧率，如果捕获正常，你应该能看到输出画面 最后在启动器中选择OpenSeeFace输入，或添加启动参数--osf 127.0.0.1:11573即可接入OpenSeeFace

运行

完整的运行命令python main.py --output_webcam unitycapture --ifm 192.168.31.182:49983 --character test1L2 --extend_movement 1 --output_size 512x512