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可信智能计算服务 TICS
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云搜索服务 CSS
数据可视化 DLV
数据接入服务 DIS
数据仓库服务 GaussDB(DWS)
数据治理中心 DataArts Studio
湖仓构建 LakeFormation
智能数据洞察 DataArts Insight
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文档首页/ AI开发平台ModelArts/ 最佳实践/ 数字人模型训练推理/ Wav2Lip推理基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)

Wav2Lip推理基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)

更新时间:2025-02-19 GMT+08:00
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Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,输出与输入语音匹配的视频,俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时,口型能够自然。

方案概览

本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源部署Wav2Lip模型用于推理的详细过程。完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买Lite Server资源。

本方案目前仅适用于企业客户。

资源规格要求

推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite Server资源和Ascend Snt9B单机单卡。

表1 环境要求

名称

版本

PyTorch

pytorch_2.1.0

驱动

23.0.6

获取软件和镜像

表2 获取软件和镜像

分类

名称

获取路径

插件代码包

AscendCloud-6.3.907-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip

说明:

包名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。

获取路径:Support-E

说明:

如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。

基础镜像

西南-贵阳一:

swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240727152329-0f2c29a

从SWR拉取。

约束限制

  • 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本,请参考表2获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
  • 确保容器可以访问公网。

Step1 准备环境

  1. 请参考Lite Server资源开通,购买Lite Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。
    说明:

    当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据

  2. SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。
    npu-smi info                    # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
    npu-smi info -l | grep Total    # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数

    如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。

  3. 检查docker是否安装。
    docker -v   #检查docker是否安装

    如尚未安装,运行以下命令安装docker。

    yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64
  4. 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。
    sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
    如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
    sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf
    sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward

Step2 获取基础镜像

建议使用官方提供的镜像部署服务。镜像地址{image_url}参见表2

docker pull {image_url}

Step3 获取代码并上传

上传推理代码AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip到宿主机的工作目录中,包获取路径请参见表2

Step4 启动容器镜像

  1. 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。
    docker run -itd  --net=host \
    --device=/dev/davinci0 \
    --device=/dev/davinci_manager \
    --device=/dev/devmm_svm \
    --device=/dev/hisi_hdc \
    --shm-size=1024g \
    -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
    -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
    -v /var/log/npu/:/usr/slog \
    -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
    -v ${work_dir}:${container_work_dir} \
    --name ${container_name} \
    ${image_id}  \
    /bin/bash

    参数说明:

    • -v ${work_dir}:${container_work_dir}:代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
      说明:
      • 容器不能挂载到/home/ma-user目录,此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下,拉起容器时会与基础镜像冲突,导致基础镜像不可用。
      • driver及npu-smi需同时挂载至容器。
    • --name ${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。
    • ${image_id}:镜像ID,通过docker images查看刚拉取的镜像ID。
  2. 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户,后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。
    docker exec -it ${container_name} bash

Step5 下载并适配代码

  1. 在容器中解压代码包。
    unzip AscendCloud-AIGC-6.3.907-*.zip
    rm -rf AscendCloud-AIGC-6.3.907-*
  2. 执行wav2lip推理插件的安装脚本。
    cd multimodal_algorithm/Wav2Lip/inference/f361e9527b917a435928a10931fee9ac7be109cd 
    source install.sh
  3. 从Github官网下载Wav2lip权重文件和Wav2Lip+GAN权重文件(下载链接),并放在容器的checkpoints目录下。上一步执行完source install.sh命令后,会自动生成checkpoints目录。
    图1 下载权重文件
  4. 从官网下载模型s3fd-619a316812.pth,并重命名为s3fd.pth,放在容器路径face_detection/detection/sfd下。上一步执行完source install.sh命令后,会自动生成face_detection/detection/sfd目录。

Step6 服务调用

  1. 提前准备人物图片,支持'jpg', 'png', 'jpeg'格式。推荐测试图片大小1280*720或1920*1080。
  2. 提前准备音频文件audio,支持'wav', 'mp3', 'mp4'格式。
  3. 在代码根目录Wav2lip下创建test_wav2lip.sh, 复制以下内容粘贴至test_wav2lip.sh中,参数参照下方说明进行配置。
    #!/bin/bash
    start_time=$(date +%s)
    python inference.py --checkpoint_path <ckpt_path> --face <jpg_path> --audio <audio_path> --outfile <output_path>
    end_time=$(date +%s)
    execution_time=$((end_time - start_time)) 
    echo "wav2lip cost: $execution_time s"

    <ckpt_path>:模型权重路径 checkpoints/wav2lip.pth或 checkpoints/wav2lip_gan.pth。

    <jpg_path>: 人物图片路径,需要指定到具体的文件,例如 xxx/xxx.jpg。

    <audio_path>:音频路径,需要指定到具体的文件,例如 xxx/xxx.mp4。

    <output_path>:视频结果输出路径,需要指定到具体的输出文件名,例如 xxx/xxx.mp4。

  4. 执行test_wav2lip.sh脚本进行推理。
    cd Wav2Lip
    bash test_wav2lip.sh

    图2 输出日志截图

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