从零部署 EchoMimicV3：蚂蚁集团开源多模态数字人生成框架实战指南

随着AIGC技术的迅猛发展，数字人已从概念走向实际应用，在虚拟主播、智能客服、教育娱乐等领域展现出巨大潜力。2023年8月底，蚂蚁集团开源了一款高效、多模态、多任务的数字人视频生成框架——EchoMimicV3，凭借仅13亿参数的紧凑型视频扩散模型（CVDM），实现了高质量、低延迟的数字人动画生成，引发了开发者社区的广泛关注。本文将带你从零开始，完整复现EchoMimicV3的本地化部署全过程，涵盖环境搭建、依赖安装、模型配置到Web服务启动等关键步骤，帮助你快速上手这一前沿开源项目，亲手打造属于自己的可对话数字人。

一、介绍

EchoMimicV3 是蚂蚁集团在8月底开源的一款高效、多模态、多任务的数字人视频生成框架，凭借13亿参数的紧凑型视频扩散模型（CVDM），实现了在多种输入条件下快速生成高质量、强泛化能力的数字人动画，为数字人动画技术带来了重要突破。

二、部署过程

快速部署及使用方法，请通过文末卡片进入算家云，参考“镜像社区”。

基础环境最低要求说明：

1、在算家云构建基础镜像 Miniconda-Ubuntu-22.04-cuda12.1.1

2、更新系统

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

更新过程中遇到下图的情况时，在命令行中输入“2”即可

3、创建虚拟环境

# 创建一个名为 echomimic_v3 的新虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.10
conda create -n echomimic_v3 python=3.10 -y

等待安装完成

# 进入虚拟环境
conda activate echomimic_v3

4、从 github 仓库 克隆项目

# (如果下载速度过慢可以开启学术代理加速)
git clone https://github.com/antgroup/echomimic_v3.git

5、安装依赖

cd echomimic_v3

pip install -r requirements.txt

安装成功

6、模型准备

注意：由于Wan2.1-Fun-1.3B-InP和wav2vec2-base模型已经下载到堡垒机里面，所以这里不需要下载。之后在 app_mm.py文件中修改地址即可

6.1 下载权重

• 创建目录

  cd echomimic_v3
  mkdir -p models

• 下载元数据（不拉大文件）

  cd models
  GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/BadToBest/EchoMimicV3

• 拉取大文件

  cd EchoMimicV3/transformer
  git lfs pull

• 移动transformer文件夹

  mv /echomimic_v3/models/EchoMimicV3/transformer /echomimic_v3/models

7、编辑 app_mm.py文件

7.1 打开 app_mm.py文件，找到第82行左右

修改红框部分：

7.2 打开 app_mm.py文件，找到第326行左右

修改红框部分：

8、运行 app_mm.py文件

cd echomimic_v3

python app_mm.py --server_name 0.0.0.0 --server_port 8080

运行成功

三、网页演示

出现以下 Gradio 页面，即是模型已搭建完成。

总结

本文详细记录了从基础环境准备到成功运行EchoMimicV3的完整部署流程，验证了其在算家云平台上的可行性与稳定性。通过使用Miniconda管理环境、Git LFS拉取模型权重、修改核心脚本路径并启动Gradio服务，我们最终实现了本地化的多模态数字人视频生成能力。EchoMimicV3不仅展示了蚂蚁集团在轻量化生成模型上的技术积累，也为广大研究者和开发者提供了低成本、高可用的数字人开发范例。未来，可进一步探索其在语音驱动口型同步、表情控制、个性化形象定制等方面的应用拓展，推动数字人技术真正“飞入寻常百姓家”。