准备工作
提示：先下载好项目预先需要各种安装包与预训练模型

• 软件使用：Anaconda 负责python环境管理
• 编辑器：Visual Studio Code（因为低版本的PyCharm 编辑器不支持python3版本）
• 预训练模型：https://github.com/OpenTalker/video-retalking/releases/tag/v0.0.1

注意：如果你跟我一样家庭网速感人，可以考虑使用: https://ghproxy.com/ 加速代理 则可以加速下载包的速度 例如地址:https://ghproxy.com/https://github.com//.zip 这种用法，可以加速下载预训练安装包

一、开始配置

创建选择一个磁盘然后一个文件夹

//使用git  拉取 代码
git clone https://kgithub.com/vinthony/video-retalking.git
//代码拉取完成之后打开video-retalking文件夹

这些就是预训练的模型

将预训练模型加入到：checkpoints文件夹中

二、canda环境配置

1.创建环境

// conda 创建一个名叫:videoing的环境，并且该环境的py版本为3.8
conda create -n videoing python=3.8
//激活python的环境  输入环境的名称
conda activate videoing

作者的环境与镜像源（仅供参考）

这是作者镜像源：

以下是作者的环境下安装的包，可以供大家参考



主要：以上是作者完成所有环境配置后的包的列表，可以供大家参考

2.安装环境

// conda 下载  ffmpeg
conda install ffmpeg
// 警告！！！  下载火炬驱动因为训练需要驱动GPU  这个要根据自己的GPU版本来进行微调  切记擅自下载调用 
# Please follow the instructions from https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
# This installation command only works on CUDA 11.1
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

配置属于自己的torch 方法
提示：本教程默认是N卡教程，没接触过A卡。
安装:pytorch

//第一步:安装N卡驱动(某度查询)否则又要出教程了
//第二步:查询自己显卡适用的 版本
nvidia-smi   

pytorch的各种版本
根据自己的显卡版本进行下载

继续下载预先的包
注意：我不知道是包的问题还是我源版本的问题，反正下载了还是出了问题，故此这里做一个提示

 // 下载系统预算的配置包
pip install -r requirements.txt

//这个是项目默认给的下载的包，但是根据git反馈说法貌似有问题
basicsr==1.4.2
kornia==0.5.1
face-alignment==1.3.4
ninja==1.10.2.3
einops==0.4.1
facexlib==0.2.5
librosa==0.9.2
dlib==19.24.0
gradio>=3.7.0
numpy==1.21.6

这是在git上的反馈的内容

注意：可以根据自己的需求进行选择，如果在运行过程中遇到 ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'这个报错
解决办法则是：

pip3 install  这里填写模块    -i  https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple  --trusted-host mirrors.aliyun.com

3.启动推理

推理有两种方式，一个是命令行，一个是使用web方法。

//这是命令行的方式进行启动
python inference.py  --face examples/face/1.mp4  --audio examples/audio/1.wav  --outfile results/1_3.mp4

运行状态

完成运行的状态的

注意：推理步奏一共有6步，可万一报错，可以根据报错出现在哪一步，进入git寻找答案

总结

这里参考这些参数可以进行对自己项目进行调整。