Heygem数字人系统直播辅助应用：预录制片段智能生成

Heygem数字人系统直播辅助应用：预录制片段智能生成

1. 引言

1.1 业务场景描述

在当前直播内容日益丰富的背景下，主播对互动性、实时性和内容多样性的要求不断提升。然而，长时间直播过程中，人工持续输出高质量内容存在体力与创意瓶颈，尤其在非高峰时段或需要重复讲解产品信息时，容易出现内容单调、节奏拖沓等问题。

为提升直播效率与观众体验，越来越多团队开始引入数字人技术作为直播辅助工具。其中，Heygem 数字人视频生成系统凭借其高精度口型同步能力与批量处理优势，成为构建“预录制+实时切换”混合式直播流程的理想选择。

本文聚焦于Heygem 数字人系统的二次开发实践，重点解决如何通过自动化方式将固定话术（如产品介绍、活动规则、常见问答）转化为多个风格统一的数字人视频片段，并无缝嵌入直播流中，实现“类真人”交互感的同时降低人力成本。

1.2 痛点分析

传统直播辅助方案存在以下典型问题：

• 内容复用难：同一段话术需由不同主播多次录制，风格不一致。
• 制作效率低：手动剪辑音频与视频耗时长，难以快速响应运营需求。
• 缺乏灵活性：无法根据直播节奏动态调用特定片段。
• 资源占用高：依赖专业拍摄设备和人员配合，部署门槛高。

而 Heygem 批量版 WebUI 提供了基础能力，但原生功能未针对“直播预录片段生成”进行优化，缺少任务调度、命名规范、输出归类等工程化支持。

1.3 方案预告

本文将介绍由开发者“科哥”主导的Heygem 批量版 WebUI 二次开发项目，围绕“预录制片段智能生成”目标，完成如下核心改进：

• 构建标准化输入模板，支持结构化话术导入
• 实现多角色数字人视频批量合成
• 自动化输出文件命名与分类管理
• 集成进度监控与异常重试机制
• 输出可直接接入 OBS 或 CDN 的直播就绪视频

该方案已在实际电商直播项目中落地，单次任务可自动生成 20+ 条差异化数字人短视频，平均制作时间从小时级缩短至分钟级。

2. 技术方案选型

2.1 原系统能力评估

Heygem 数字人视频生成系统基于深度学习模型实现音视频融合，核心技术特点包括：

• 支持多种音频格式输入（WAV/MP3/M4A 等）
• 视频驱动采用人脸关键点匹配算法，确保口型精准对齐
• 内置 GPU 加速推理引擎，处理速度可达 1:2~1:3（即 1 分钟视频约需 20~30 秒处理）
• 提供 WebUI 操作界面，适合非技术人员使用

其批量模式允许用户上传一段音频 + 多个视频模板，自动完成一对多合成，是本项目的理想起点。

2.2 二次开发必要性

尽管原生系统具备基本功能，但在实际直播准备场景中仍存在明显短板：

因此，必须在其 WebUI 基础上进行定制化改造，以满足工业化生产需求。

2.3 技术架构设计

整体系统架构分为四层：

[前端层] → WebUI 页面增强（Vue + Element UI） ↓ [服务层] → Flask 后端扩展（新增路由与任务队列） ↓ [调度层] → Celery + Redis 异步任务管理 ↓ [执行层] → Heygem 核心引擎 + FFMPEG 视频后处理

所有新增功能均以插件化方式集成，不影响原始系统独立运行。

3. 实现步骤详解

3.1 环境准备

确保已部署原始 Heygem 批量版 WebUI，并满足以下条件：

# 进入项目目录 cd /root/workspace/heygem-batch-webui # 安装依赖（若尚未安装） pip install -r requirements.txt # 启动 Redis 用于任务队列 service redis-server start # 启动主服务 bash start_app.sh

日志路径：/root/workspace/运行实时日志.log

访问地址：http://localhost:7860

3.2 核心代码解析

新增配置文件config/live_presets.json

定义直播常用话术模板与对应角色策略：

{ "greeting": { "audio_text": "欢迎来到直播间，今天我们为大家带来...", "voice_type": "female_young", "video_templates": ["template_host_a.mp4", "template_host_b.mp4"], "output_dir": "outputs/greetings/" }, "product_intro": { "audio_text": "这款产品采用最新工艺...", "voice_type": "male_midage", "video_templates": ["template_sales_a.mp4"], "output_dir": "outputs/products/" } }

扩展后端接口/api/generate_presets

from flask import Flask, request, jsonify import os import json import subprocess from celery import Celery app = Flask(__name__) celery = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0') @celery.task def async_generate_video(audio_path, video_path, output_path): """异步执行视频生成命令""" cmd = [ "python", "inference.py", "--audio", audio_path, "--video", video_path, "--output", output_path ] try: result = subprocess.run(cmd, check=True, capture_output=True) return {"status": "success", "output": output_path} except subprocess.CalledProcessError as e: return {"status": "failed", "error": str(e.stderr)} @app.route('/api/generate_presets', methods=['POST']) def generate_presets(): data = request.json preset_name = data.get("preset") # 读取预设配置 with open("config/live_presets.json", "r", encoding="utf-8") as f: presets = json.load(f) if preset_name not in presets: return jsonify({"error": "Invalid preset"}), 400 preset = presets[preset_name] tasks = [] # 创建输出目录 os.makedirs(preset["output_dir"], exist_ok=True) # 文本转语音（此处调用TTS服务） audio_file = os.path.join("audios", f"{preset_name}.wav") text_to_speech(preset["audio_text"], audio_file, preset["voice_type"]) # 提交每个视频模板的生成任务 for tmpl in preset["video_templates"]: video_path = os.path.join("templates", tmpl) output_name = f"{preset_name}_{tmpl.split('.')[0]}.mp4" output_path = os.path.join(preset["output_dir"], output_name) task = async_generate_video.delay(audio_file, video_path, output_path) tasks.append({ "task_id": task.id, "input": tmpl, "output": output_path }) return jsonify({ "message": f"Submitted {len(tasks)} tasks", "tasks": tasks })

说明：该接口接收预设名称，自动完成 TTS 转换、任务分发与异步执行，返回任务 ID 列表便于追踪状态。

前端页面增强（webui.html片段）

添加“直播预设生成”按钮区域：

<div class="preset-section"> <h3>直播预录制片段生成</h3> <select v-model="selectedPreset"> <option value="">请选择话术模板</option> <option value="greeting">开场问候</option> <option value="product_intro">产品介绍</option> <option value="faq">常见问题回答</option> </select> <button @click="startPresetGeneration" :disabled="!selectedPreset"> 🚀 开始生成预录片段 </button> <div class="task-status" v-if="tasks.length > 0"> <p>已提交 {{ tasks.length }} 个任务</p> <ul> <li v-for="t in tasks"> {{ t.input }} → {{ t.status }} </li> </ul> </div> </div> <script> async function startPresetGeneration() { const res = await fetch('/api/generate_presets', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ preset: selectedPreset }) }); const data = await res.json(); tasks = data.tasks.map(t => ({...t, status: 'pending'})); // 轮询任务状态 setInterval(checkTaskStatus, 5000); } </script>

3.3 实践问题与优化

问题 1：TTS 音色单一

原系统仅支持本地录音音频，无法直接输入文本。我们集成第三方 TTS 服务（如 Azure Cognitive Services），实现文本到自然语音的转换，并通过参数调节语速、语调、情感倾向。

问题 2：输出文件命名混乱

默认输出为时间戳命名，不利于后期检索。通过修改inference.py中的输出逻辑，支持自定义前缀：

# 修改 infer 函数中的输出路径生成逻辑 output_filename = f"{prefix}_{os.path.basename(video_path)}"

问题 3：大任务失败后需全量重跑

引入 Celery 任务队列后，支持断点续传。每个子任务独立运行，失败任务可单独重试，无需重新处理整个批次。

4. 性能优化建议

4.1 批处理策略优化

• 合并相似任务：相同音频的不同视频模板应一次性提交，避免重复加载模型
• 预加载缓存：首次运行后将音频特征缓存至内存，后续任务复用
• 并发数控制：根据 GPU 显存设置最大并行任务数（建议不超过 3）

4.2 文件格式标准化

避免使用高压缩率格式（如 OGG）以防影响口型识别精度。

4.3 存储与清理机制

• 设置自动归档脚本，定期将outputs下旧文件打包压缩
• 使用软链接方式组织目录结构，便于多项目共享模板资源
• 监控磁盘使用率，超过阈值时触发告警

5. 应用效果与总结

5.1 实际案例对比

某电商直播团队使用本方案前后效率对比：

特别是在大促期间，能够快速生成“限时优惠提醒”“库存预警”等高频播报片段，显著提升直播信息密度。

5.2 可复制的最佳实践

1. 建立话术资产库：将常用话术结构化存储，形成可复用的内容组件
2. 设计角色矩阵：按性别、年龄、风格划分数字人形象，适配不同品类
3. 制定命名规范：[场景]_[角色]_[编号].mp4，便于 OBS 场景调用
4. 集成 CI/CD 流程：结合 Git + Jenkins 实现话术更新→自动视频生成→上传 CDN 全链路自动化

6. 总结

本文介绍了基于 Heygem 数字人视频生成系统的二次开发实践，聚焦于“直播预录制片段智能生成”这一具体应用场景。通过扩展 WebUI 功能、引入异步任务队列、集成 TTS 服务与结构化配置管理，成功实现了从“手动操作”到“自动化流水线”的升级。

该方案不仅提升了内容生产效率，更重要的是构建了一套可复用、可扩展的数字人内容工厂模式，为直播电商、在线教育、客服播报等场景提供了低成本、高质量的 AI 辅助解决方案。

未来将进一步探索动态表情控制、多语言支持与实时微调能力，使数字人在保持高效产出的同时更具“人格化”表现力。

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