# 已配置环境与已下载模型清单

> 最后更新：2026-03-25
> 机器：WSL2, RTX 5090, CUDA 12.9

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## 一、Conda 环境总览

```
conda env list
```

| 环境名 | 路径 | 用途 | 磁盘占用 |
|--------|------|------|---------|
| `LivePortrait` | `/home/xsl/miniconda3/envs/LivePortrait` | 头部动作驱动 | 8.6GB |
| `MuseTalk` | `/home/xsl/miniconda3/envs/MuseTalk` | 唇形同步（主力） | 11GB |
| `latentsync` | `/home/xsl/miniconda3/envs/latentsync` | 唇形同步（备用） | 9.2GB |
| `condiff-train-hair` | `/home/xsl/miniconda3/envs/condiff-train-hair` | 其他项目（未动） | — |
| `onediff` | `/home/xsl/miniconda3/envs/onediff` | 其他项目（未动） | — |
| `vllm-qwen3` | `/home/xsl/miniconda3/envs/vllm-qwen3` | 其他项目（未动） | — |
| `py310` | `/home/xsl/miniconda3/envs/py310` | 通用 Python 3.10 | — |

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## 二、LivePortrait 环境

**激活**：`conda activate LivePortrait`

### 关键包版本

| 包 | 版本 |
|----|------|
| torch | `2.12.0.dev20260324+cu128`（nightly） |
| CUDA | 12.8 |

### 已下载权重

位置：`/home/xsl/work/LivePortrait/pretrained_weights/`（总计 **1.2GB**）

```
pretrained_weights/
├── insightface/
│   └── models/buffalo_l/
│       ├── 2d106det.onnx          (4.8MB)   人脸关键点检测
│       └── det_10g.onnx           (17MB)    人脸检测
├── liveportrait/
│   ├── base_models/
│   │   ├── appearance_feature_extractor.pth  (3.3MB)
│   │   ├── motion_extractor.pth              (108MB)
│   │   ├── spade_generator.pth               (212MB)
│   │   └── warping_module.pth                (174MB)
│   ├── retargeting_models/
│   │   └── stitching_retargeting_module.pth  (2.3MB)
│   └── landmark.onnx                         (110MB)
└── liveportrait_animals/
    ├── base_models/               (同上，动物版)
    └── base_models_v1.1/
        └── appearance_feature_extractor.pth  (3.3MB)
```

**来源**：`hf download KlingTeam/LivePortrait --local-dir pretrained_weights`

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## 三、MuseTalk 环境

**激活**：`conda activate MuseTalk`

### 关键包版本

| 包 | 版本 | 备注 |
|----|------|------|
| torch | `2.12.0.dev20260324+cu128` | nightly，sm_120 必须 |
| mmcv | `2.1.0` | 从源码编译，需要 nvcc |
| mmdet | `3.3.0` | ≥3.3.0 才兼容 mmcv 2.1.0 |
| mmpose | `1.3.2` | ≥1.3.0 才兼容 mmcv 2.1.0 |
| transformers | `5.3.0` | ≥4.45.0 才兼容 huggingface_hub 1.x |
| huggingface_hub | `1.7.2` | CLI 命令名为 `hf` |
| diffusers | `0.32.2` | |

### 已下载权重

位置：`/home/xsl/work/MuseTalk/models/`（总计 **5.5GB**）

```
models/
├── musetalkV15/
│   ├── unet.pth                   (3.2GB)   主模型
│   └── musetalk.json                        模型配置
├── sd-vae/
│   ├── diffusion_pytorch_model.bin (320MB)  VAE 解码器
│   └── config.json
├── dwpose/
│   └── dw-ll_ucoco_384.pth        (389MB)  姿态估计（DWPose）
├── whisper/
│   ├── pytorch_model.bin          (145MB)  音频特征提取
│   ├── config.json
│   └── preprocessor_config.json
├── syncnet/
│   └── latentsync_syncnet.pt      (1.4GB)  唇形同步评估
└── face-parse-bisent/
    ├── 79999_iter.pth             (51MB)   人脸解析
    └── resnet18-5c106cde.pth      (45MB)   backbone
```

**来源**：
- `musetalkV15` → `hf download TMElyralab/MuseTalk`
- `sd-vae` → `hf download stabilityai/sd-vae-ft-mse`
- `dwpose` → `hf download yzd-v/DWPose`
- `whisper` → `hf download openai/whisper-tiny`
- `syncnet` → `hf download ByteDance/LatentSync`
- `face-parse-bisent` → gdown (Google Drive) + pytorch.org

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## 四、LatentSync 环境

**激活**：`conda activate latentsync`

### 关键包版本

| 包 | 版本 |
|----|------|
| torch | `2.12.0.dev20260324+cu128`（nightly） |
| diffusers | `0.32.2` |

### 已下载权重

位置：`/home/xsl/work/LatentSync/checkpoints/`（总计 **5.4GB**）

```
checkpoints/
├── latentsync_unet.pt             (4.8GB)  主扩散模型
├── whisper/
│   └── tiny.pt                    (73MB)   Whisper 音频编码器
└── auxiliary/
    └── models/buffalo_l/          (约330MB) insightface 人脸模型
        ├── 1k3d68.onnx            (137MB)
        ├── 2d106det.onnx          (4.8MB)
        ├── det_10g.onnx           (17MB)
        ├── genderage.onnx         (1.3MB)
        └── w600k_r50.onnx         (167MB)
```

**来源**：
- `latentsync_unet.pt` → `hf download ByteDance/LatentSync-1.6`
- `whisper/tiny.pt` → `hf download ByteDance/LatentSync-1.6`
- `buffalo_l` → 运行时自动下载（insightface）

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## 五、磁盘占用汇总

| 类别 | 路径 | 大小 |
|------|------|------|
| LivePortrait 权重 | `work/LivePortrait/pretrained_weights` | 1.2GB |
| LatentSync 权重 | `work/LatentSync/checkpoints` | 5.4GB |
| MuseTalk 权重 | `work/MuseTalk/models` | 5.5GB |
| **模型合计** | | **~12GB** |
| LivePortrait conda 环境 | `envs/LivePortrait` | 8.6GB |
| MuseTalk conda 环境 | `envs/MuseTalk` | 11GB |
| latentsync conda 环境 | `envs/latentsync` | 9.2GB |
| **环境合计** | | **~29GB** |

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## 六、产品新环境建议

如果要为产品重建一套干净环境，**最小必要集合**是：

```bash
# 一个统一环境（避免两套 conda env 切换）
conda create -n digital-human python=3.10
conda activate digital-human
conda install -y -c conda-forge ffmpeg

# PyTorch nightly（RTX 5090 必须）
pip install --pre torch torchvision torchaudio \
  --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128

# LivePortrait 依赖
pip install -r /home/xsl/work/LivePortrait/requirements.txt

# MuseTalk 依赖（含 MMLab 完整链）
pip install -r /home/xsl/work/MuseTalk/requirements.txt
pip install --no-build-isolation chumpy
pip install mmengine
MMCV_WITH_OPS=1 pip install mmcv==2.1.0 --no-build-isolation
pip install "mmdet>=3.3.0" "mmpose>=1.3.0"
pip install xtcocotools json-tricks munkres
pip install "transformers>=4.45.0"
```

**可复用的模型权重**（无需重新下载）：
- LivePortrait：`/home/xsl/work/LivePortrait/pretrained_weights/` — 直接用
- MuseTalk：`/home/xsl/work/MuseTalk/models/` — 直接用
- LatentSync（如需）：`/home/xsl/work/LatentSync/checkpoints/` — 直接用