阿里推出的开源数字人项目EchoMimicV2，相比之前版本，可以用一张图生成半身人像视频，适应更多的应用场景。
首先看效果，依旧请寡姐当模特：
生成结果（声音是AI生成）：
EchoMimicV2可以直接部署，也可以通过ComfyUI部署，下面分别列出两种方法：
一、常规部署
请确保你已经安装了Python、Git等工具，并且网络畅通，在你想安装的文件夹处（此处为K盘）输入cmd，打开命令行窗口：
按照顺序，依次执行下列命令：
git clone https://github.com/antgroup/echomimic_v2
cd echomimic_v2
conda create -n echomimic python=3.10
conda activate echomimic
pip install pip -U
pip install torch2.5.1 torchvision0.20.1 torchaudio2.5.1 xformers0.0.28.post3 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install torchao --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu124
pip install -r requirements.txt
pip install --no-deps facenet_pytorch==2.6.0
EchoMimicV2需要用到ffmpeg-static，在这里下载：
https://www.johnvansickle.com/ffmpeg/old-releases/ffmpeg-4.4-amd64-static.tar.xz
把下载的文件解压，本教程中，我放在K:echomimic_v2ffmpeg-4.4-amd64-static
右键点击Windows的“此电脑”选择“属性”，来到这个界面，输入“高级系统设置”，点击：
跳出这个窗口，点击“环境变量”：
在新跳出的窗口中，点击“新建”：
在“变量名”中填入FFMPEG_PATH，在“变量值”中填入刚才解压后的目录，这里是K:echomimic_v2ffmpeg-4.4-amd64-static
之后就是安装模型，依次执行下列命令：
git lfs install
git clone https://huggingface.co/BadToBest/EchoMimicV2 pretrained_weights
完成之后，EchoMimicV2目录下会建立一个pretrained_weights目录，里面已经有了基本的模型，但还需要下载其它几个相关模型：
首先进入pretrained_weights目录，通过命令行输入：
git clone https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse
git clone https://huggingface.co/lambdalabs/sd-image-variations-diffusers
直接下载tiny.pt文件，并放到audio_processor子目录里（没有就手动建一个），下载链接：https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/65147644a518d12f04e32d6f3b26facc3f8dd46e5390956a9424a650c0ce22b9/tiny.pt
完成之后，pretrained_weights目录结构是这样：
至此安装完毕，运行下面的命令，进入主界面：
python app.py
可以看到，工具主界面非常简洁，这里就不多解释。
生成视频之后，主界面的样子：
主界面列出了不少参数，按照官方说法，最好不要修改，否则容易崩坏。另外，如果有自己的姿态文件，可以通过“姿态输入”栏调用：
为方便使用，请建一个批处理文件，比如run.bat，内容如下：
@echo off
call conda activate echomimic
python app.py
pause
今后只要执行run.bat就可以了。
二、在ComfyUI当中部署
首先你应该已经安装了ComfyUI最新版，然后进入命令行模式，在/ComfyUI/custom_node目录下，依次运行：
git clone https://github.com/smthemex/ComfyUI_EchoMimic.git
cd ComfyUI_EchoMimic
pip install -r requirements.txt
pip install --no-deps facenet-pytorch
如果没安装过ffmpeg，则需要执行安装命令：
pip install ffmpeg-python
模型都需要手动下载并放置，具体如下：
unet模型，放在/ComfyUI/models/echo_mimic/unet目录下：
https://huggingface.co/lambdalabs/sd-image-variations-diffusers/tree/main/unet
声音模型，放在/ComfyUI/models/echo_mimic/audio_processor目录下：
https://huggingface.co/BadToBest/EchoMimic/tree/main/audio_processor
vae模型，放在/ComfyUI/models/echo_mimic/vae目录下：
https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse/tree/main
至此，目录结构是这样：
接下来还有主模型需要下载。
EchoMimicV1版本模型，放在/ComfyUI/models/echo_mimic目录下：
https://huggingface.co/BadToBest/EchoMimic/tree/main
EchoMimicV2版本模型，放在/ComfyUI/models/echo_mimic/v2目录下：
https://huggingface.co/BadToBest/EchoMimicV2/tree/main
ok，安装基本完成，将工作流拖到ComfyUI界面，测试一下：
这个面板的参数设置如图，除length（视频长度外）基本不用改：
生成结果：
ComfyUI下不仅可以自定义手势，还可以用其它视频为参考，生成手势。这需要下载额外的模型：
yolov8m.pt，放在/ComfyUI/models/echo_mimic目录下：
https://huggingface.co/Ultralytics/YOLOv8/tree/main
sapiens_1b_goliath_best_goliath_AP_639_torchscript.pt2，放在ComfyUI/models/echo_mimic目录下：
https://huggingface.co/facebook/sapiens-pose-1b-torchscript/tree/main
可参考其它视频手势的工作流，是这个样子：
继续使用原来的声音，但改变手势，看看生成效果对比：
通过infer_mode选项，可以有几种控制人物手势的方式：
1、infer_mode选择audio_drive，pose_dir选择none，人物做出默认手势。
2、infer_mode选择audio_drive，pose_dir选择已有的手势npy文件夹（位于/ComfyUI/input/tensorrt_lite目录），人物做出指定手势。
3、infer_mode选择pose_normal，video_images加载视频，可参考已有视频生成手势。
三、几点注意事项
1、根据官方说明，只要显存足够，视频生成时长理论上不受限制。
2、实测目前生成效率不高，4090显卡生成10秒视频基本要十分钟以上。
3、安装时，如ComfyUI出现个别节点红色无法识别的情况，请用ComfyUI Manager（管理器）查找并安装。
文章涉及网址：
EchoMimicV2代码页：
https://github.com/antgroup/echomimic_v2
ComfyUI_EchoMimic代码页：
https://github.com/smthemex/ComfyUI_EchoMimic
ComfyUI代码页：
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
ComfyUI-Manager代码页：
https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager
关于AI绘画技术储备
学好 AI绘画 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 AI绘画 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 AI绘画 学习资料，给那些想学习 AI绘画 的小伙伴们一点帮助！
对于0基础小白入门：
如果你是零基础小白，想快速入门AI绘画是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以找到适合自己的学习方案
👉AI绘画必备工具👈
温馨提示：篇幅有限，已打包文件夹，获取方式在：文末
👉AI绘画基础+速成+进阶使用教程👈
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
温馨提示：篇幅有限，已打包文件夹，获取方式在：文末