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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	~/miniconda3/envs/LivePortrait	头部动作驱动	8.6GB
MuseTalk	~/miniconda3/envs/MuseTalk	唇形同步（主力）	11GB
latentsync	~/miniconda3/envs/latentsync	唇形同步（备用）	9.2GB
condiff-train-hair	~/miniconda3/envs/condiff-train-hair	其他项目（未动）	—
onediff	~/miniconda3/envs/onediff	其他项目（未动）	—
vllm-qwen3	~/miniconda3/envs/vllm-qwen3	其他项目（未动）	—
py310	~/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：~/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：~/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：~/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：

# 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 ~/work/LivePortrait/requirements.txt

# MuseTalk 依赖（含 MMLab 完整链）
pip install -r ~/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：~/work/LivePortrait/pretrained_weights/ — 直接用
• MuseTalk：~/work/MuseTalk/models/ — 直接用
• LatentSync（如需）：~/work/LatentSync/checkpoints/ — 直接用