[反馈与教程] YouTube 视频：LAM 本地部署 (CUDA, 依赖修复, WebUI修改), 在线和本地体验

[softicelee2]

LAM (阿里巴巴) 团队和社区的朋友们，大家好！

为了帮助其他用户更好地理解和部署此项目，我制作了一个 YouTube 视频，详细记录了从在线 Demo 体验到本地 WSL2 环境下的 Ubuntu 环境部署、模型/数据准备、WebUI 修改和使用的全过程，并对最终效果进行了初步分析。

视频链接在这里： [https://youtu.be/pfF3D9hH16M]]

视频核心内容概览：

(00:10) 项目介绍：LAM (阿里开发) 功能 - 将参考视频中的动作、表情、口型迁移到静态（人像）图片。

(00:50) 在线 Demo (Hugging Face) 体验：

演示流程：选择人像图片 -> 选择参考视频 -> 运行推理。

提及处理过程涉及背景移除和人脸修复/增强 ([02:14])。

重要观察： 生成的视频虽然同步了动作和口型，但人物面部外观与输入图片有明显差异 ([03:30])，这可能是人脸修复步骤导致的。效果评价为“一般般”。

(04:01) 本地部署准备 (GitHub & 环境)：

浏览 GitHub 仓库，查看安装指南、模型下载说明和官方提供的 WebUI (app_local.py)。

(05:19) 详细本地部署步骤 (Ubuntu)：

安装系统基础依赖：编译工具 g++ 等。

安装指定版本的 CUDA Toolkit (12.1)，包括下载、安装和配置系统环境变量 ([05:56] - [07:40])。(再次强调环境变量配置的重要性)。

克隆项目仓库。

创建并激活 Conda 环境。

安装 Python 依赖： 使用对应 CUDA 版本的安装脚本 (./install_cu121.sh 在视频中使用) ([08:40])。

重要依赖修复： 指出官方脚本可能缺少依赖，需要额外安装才能成功运行。

(09:36) 模型与数据准备：

提及需要下载核心模型和示例数据（图片/视频）。

可以通过官方提供的脚本下载。

演示了将预下载的模型和数据文件拷贝到项目目录。

需要解压下载的模型和数据压缩包 ([12:59])。

(11:06) 重要：本地 WebUI (app_lam.py) 修改：

指出运行本地 WebUI 需要修改 app_lam.py。

关键修改点： 需要删除 Hugging Face Space 相关代码块，并调整 Gradio 的 launch() 函数参数 (如 server_name="0.0.0.0") ([11:43] - [12:22])。

(13:34) 启动本地 WebUI：

运行修改后的 app_lam.py。

注意： 首次启动会自动下载额外的模型文件([13:57])。

(14:22) 本地 WebUI 演示：

界面与在线 Demo 类似，选择示例图片和视频。

运行推理，观察到 VRAM 占用不高。

播放生成的视频 ([15:50])。

(16:05) 效果分析 ：

本地生成结果同样展示了面部外观与原图不一致的问题 ([16:17])。

生成的动画在动作、表情、口型同步上技术是成功的，但整体效果**“不是特别自然”** ([16:31])。

分析认为面部修复/增强步骤是导致外观变化和可能不自然感的主要原因。

提及当前开放的只是 base 模型，未来可能有更好的模型放出 ([16:56])。

提及项目未来计划支持音频驱动动画 ([17:20])。

推测与建议： 效果对于动漫/卡通化形象可能比真人照片更好，因为外观变化可能不那么突兀 ([17:56])。建议在类似虚拟人、展馆导览等场景应用。

LAM 项目在多模态人像动画方面做了非常有意义的探索。希望这份详尽的视频教程、部署记录和使用反馈能对项目的发展和社区用户有所帮助。感谢阿里巴巴团队的开源！

[weihaosky]

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