一、Sonic 的简单介绍
Sonic是由腾讯和浙江大学联合开发的开源数字人技术框架。它能够通过音频驱动肖像图片生成生动的面部表情和口型动作，从而制作出高度逼真的数字人口播视频，广泛应用于虚拟主播、数字客服等场景，具有高效、低成本的特点。
作者：由腾讯和浙江大学的研究团队开发。
GitHub链接 ：https://github.com/jixiaozhong/Sonic。
发布年份：2025年。
主要功能
音频驱动：仅凭声音精准控制虚拟人的面部表情、唇部动作和头部运动，生成逼真又流畅的视频。
上下文增强音频学习：提取长时间片段的音频知识，提供面部表情和唇部运动的先验信息。
运动解耦控制器：独立控制头部和表情运动，实现更自然的动画效果。
时间感知位置移位融合：融合全局音频信息，生成长时间稳定的视频。
多样化视频生成：支持不同风格的图像和多种分辨率的视频生成。
应用场景
虚拟主播：可用于虚拟主播的视频生成，让虚拟主播能够根据音频内容做出自然的表情和动作。
动画制作：帮助动画创作者快速生成动画角色的口型和表情动画，提高制作效率。
游戏开发：在游戏中生成逼真的NPC表情和动作，增强游戏的沉浸感。
社交媒体：为社交媒体平台生成个性化的数字人视频内容，吸引用户关注。
二、Sonic 的环境配置
工程下载
bash
复制代码
git clone https://github.com/jixiaozhong/Sonic.git
cd Sonic
虚拟环境安装与激活
bash
复制代码
conda create -n Sonicpython=3.10
conda activate Sonic
环境自动安装
要求：需要支持 CUDA 的 NVIDIA GPU。该模型在单个 32G GPU 上进行了测试。本人使用 Tesla V100-SXM2-32GB
系统：Linux
然后项目目录下运行如下命令。
bash
复制代码
pip3 install -r requirements.txt
模型的下载
该项目使用的模型官网提供的是通过huggingface下载。方便起见，推荐使用modelscope下载。由于模型比较大，实际操作建议设置下载路径，下载到数据盘中。下面是我实际设置的路径【/opt/ai-platform/lldataset/240/modelscope/modelscope/hub/Sonic】，自己使用时修改为想要存放的路径即可。
复制代码
pip install modelscope
modelscope download --model zeabur/comfyui-sonic --local_dir /opt/ai-platform/lldataset/240/modelscope/modelscope/hub/Sonic/sonic
modelscope download --model stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt --local_dir /opt/ai-platform/lldataset/240/modelscope/modelscope/hub/Sonic/stable-video-diffusion-img2vid-xt
modelscope download --model openai-mirror/whisper-tiny --local_dir /opt/ai-platform/lldataset/240/modelscope/modelscope/hub/Sonic/whisper-tiny
下载结束后，确保路径【/opt/ai-platform/lldataset/240/modelscope/modelscope/hub/Sonic】下的结构如图：
复制代码
/opt/ai-platform/lldataset/240/modelscope/modelscope/hub/Sonic/
├── RIFE/
│ └── flownet.pkl
├── Sonic/
│ ├── audio2bucket.pth
│ ├── audio2token.pth
│ ├── configuration.json
│ ├── ...
│ └── unet.pth
├── stable-video-diffusion-img2vid-xt/
│ └── ...
├── whisper-tiny/
│ └── ...
└── yoloface_v5m.pt
然后在工程的目录下创建文件夹【checkpoints】然后创建软连接
bash
复制代码
mkdir checkpoints
ln -s /opt/ai-platform/lldataset/240/modelscope/modelscope/hub/Sonic/* checkpoints
ls -l checkpoints ## 查看信息
补充，当我们删除【checkpoints】，仅仅删除了软连接，不会影响到连接路径下的文件。
工程的运行
参考官方命令：
bash
复制代码
python3 demo.py \
'/path/to/input_image' \
'/path/to/input_audio' \
'/path/to/output_video'
个人运行命令如下
bash
复制代码
python3 demo.py \
'data/2d5d485a216668e6e75f7b52b92a6b46.jpeg' \
'data/3月26日-1.MP3' \
'data/3月26日-1.mp4'
工程运行期间，可能会报错缺少对应的库，直接 pip install 安装即可。
三、Sonic的数字人的测试
使用显卡Tesla V100-SXM2-32GB，生成30s的视频，耗时20分钟。
正确运行结束后，终端如下图：
生成视频时，查看gpu使用情况如下图，需要约16G显存。
3.2 效果测试
【先上测试结论】：
上传图片人物占比无硬性要求：上传的图片，人物可以漏出任意比例。相较于echomimic_v2 的必须露出上半身的要求，使用体验很佳。
侧面人物图片 可以生成对口型视频。
卡通人物 可以生成对口型视频。
【测试1 】一个小女孩。
生成的数字人如下图：
【测试2】文学泰斗。
生成的数字人如下图：
四、Sonic 的数字人使用体验
【记录日期】2025.3.27
【使用体验】实际使用效果不会一眼假，已经很贴近真人，但整个视频中可能存在个别帧稍显不流畅，值得深入研究、测试和使用。
五、Sonic 的 ComfyUI 版本
后续补充。