引言

数字人这个概念相信大家不陌生，从前两年开始陆续就有非常多的品牌在各大电商平台用数字人来进行直播，一方面数字人能实现7x24小时的工作，另一方面它节省了人力成本，虽说效果肯定不及真人，但随着AI的越发智能，用一下还是可以的。

除了直播，熊猫也见过很多自媒体达人也有用数字人来做视频，避免了出镜的尴尬。那既然技术已经这么成熟了，有没有办法用NAS自部署实现“数字飞升”呢？还真有，HeyGem项目目前在Github已经获得了10k的Star了。

项目部署

HeyGem能通过AI实现面部和声音的捕捉，通过捕捉的信息生成你的虚拟形象，随后再通过文本或者声音来驱动你生成的虚拟形象，整个过程都在本地进行，不需要联网，同时生成的数字人还支持八种语言，直接化身外交大使。

因为所有内容都在本地进行，所以HeyGem会用到的镜像非常之大，其中涉及到了人物、声音以及文本三种高精度的模型，三个镜像总大小直接来到了接近60GB。

项目部署并不难，作者已经提供了完整的compose文件，开源地址为https://github.com/duixcom/Duix.Heygem。这里我们打开绿联的Docker，将compose代码直接复制到新建的项目中，或者去开源地址下载之后放到绿联NAS中自行导入也行。

♾️ text 代码:

networks:
  ai_network:
    driver: bridge

services:
  heygem-tts:
    image: guiji2025/fish-speech-ziming
    container_name: heygem-tts
    restart: always
    runtime: nvidia
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0
      - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,graphics,utility,video,display
    ports:
      - '18180:8080'
    volumes:
      - d:/heygem_data/voice/data:/code/data
    command: /bin/bash -c "/opt/conda/envs/python310/bin/python3 tools/api_server.py --listen 0.0.0.0:8080"
    networks:
      - ai_network
  heygem-asr:
    image: guiji2025/fun-asr
    container_name: heygem-asr
    restart: always
    runtime: nvidia
    privileged: true
    working_dir: /workspace/FunASR/runtime
    ports:
      - '10095:10095'
    command: sh /run.sh
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
    networks:
      - ai_network
  heygem-f2f:
    image: guiji2025/heygem.ai
    container_name: heygem-f2f
    restart: always
    runtime: nvidia
    privileged: true
    volumes:
      - d:/heygem_data/face2face:/code/data
    environment:
      - PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:512
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - capabilities: [gpu]
    shm_size: '8g'
    ports:
      - '8383:8383'
    command: python /code/app_local.py
    networks:
      - ai_network