藉助So-vits我們可以自己訓練五花八門的音色模型，然後復刻想要欣賞的任意歌曲，實現點歌自由，但有時候卻又總覺得少了點什麼，沒錯，缺少了畫面，只聞其聲，卻不見其人，本次我們讓AI川普的歌聲和他偉岸的形象同時出現，基於PaddleGAN構建“靚聲靚影”的“懂王”。
PaddlePaddle是百度開源的深度學習框架，其功能包羅永珍，總計覆蓋文字、影像、影片三大領域40個模型，可謂是在深度學習領域無所不窺。
PaddleGAN視覺效果模型中一個子模組Wav2lip是對開源庫Wav2lip的二次封裝和最佳化，它實現了人物口型與輸入的歌詞語音同步，說白了就是能讓靜態圖的唇部動起來，讓人物看起來彷彿正在唱歌。
除此以外，Wav2lip還可以直接將動態的影片，進行唇形替換，輸出與目標語音相匹配的影片，如此一來，我們就可以透過AI直接定製屬於自己的口播形象了。
本機配置CUDA和cudnn
要想把PaddlePaddle框架在本地跑起來，並非易事，但好在有國內深度學習領域的巨擘百度進行背書，文件資源非常豐富，只要按部就班，就不會出太大問題。
首先，在本地配置好Python3.10開發環境，參見：一網成擒全端涵蓋，在不同架構(Intel x86/Apple m1 silicon)不同開發平臺(Win10/Win11/Mac/Ubuntu)上安裝配置Python3.10開發環境
隨後，需要在本地配置好CUDA和cudnn，cudnn是基於CUDA的深度學習GPU加速庫，有了它才能在GPU上完成深度學習的計算。它就相當於工作的工具，而CUDA作為計算平臺，就需要cudnn的配合，這倆個在版本上必須配套。
首先點選N卡控制中心程式，檢視本機N卡驅動所支援的CUDA版本：
從圖上可知，筆者的顯示卡是RTX4060，當前驅動最大支援CUDA12.1的版本，換句話說只要是小於等於12.1的CUDA就都是支援的。
隨後檢視PaddlePaddle框架的官方文件，檢視Python3.10所支援的框架版本：
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/Tables.html#ciwhls-release
根據文件可知，對於Python3.10來說，PaddlePaddle最高的支援版本是win-cuda11.6-cudnn8.4-mkl-vs2017-avx，也就是CUDA的版本是11.6，cudnn的版本是8.4，再高就不支援了。
所以本機需要安裝CUDA11.6和cudnn8.4。
注意版本一定要吻合，否則後續無法啟動程式。
知曉了版本號，我們只需要去N卡的官網下載安裝包即可。
CUDA11.6安裝包下載地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn8.4安裝包下載地址：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
首先安裝CUDA11.6，安裝完成後，解壓cudnn8.4壓縮包，將解壓後的檔案複製到CUDA11.6安裝目錄中即可，CUDA安裝路徑是：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6
隨後需要將bin目錄新增到系統的環境變數中：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin
接著在終端進入demo資料夾：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suite
執行bandwidthTest.exe命令，返回：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suite>bandwidthTest.exe
[CUDA Bandwidth Test] - Starting...
Running on...
Device 0: NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU
Quick Mode
Host to Device Bandwidth, 1 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 12477.8
Device to Host Bandwidth, 1 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 12337.3
Device to Device Bandwidth, 1 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 179907.9
Result = PASS
NOTE: The CUDA Samples are not meant for performance measurements. Results may vary when GPU Boost is enabled.
即代表安裝成功，隨後可透過deviceQuery.exe查詢GPU裝置：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suite>deviceQuery.exe
deviceQuery.exe Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU"
CUDA Driver Version / Runtime Version 12.1 / 11.6
CUDA Capability Major/Minor version number: 8.9
Total amount of global memory: 8188 MBytes (8585216000 bytes)
MapSMtoCores for SM 8.9 is undefined. Default to use 128 Cores/SM
MapSMtoCores for SM 8.9 is undefined. Default to use 128 Cores/SM
(24) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 3072 CUDA Cores
GPU Max Clock rate: 2370 MHz (2.37 GHz)
Memory Clock rate: 8001 Mhz
Memory Bus Width: 128-bit
L2 Cache Size: 33554432 bytes
Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(131072), 2D=(131072, 65536), 3D=(16384, 16384, 16384)
Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(32768), 2048 layers
Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(32768, 32768), 2048 layers
Total amount of constant memory: zu bytes
Total amount of shared memory per block: zu bytes
Total number of registers available per block: 65536
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 1536
Maximum number of threads per block: 1024
Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
Maximum memory pitch: zu bytes
Texture alignment: zu bytes
Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s)
Run time limit on kernels: Yes
Integrated GPU sharing Host Memory: No
Support host page-locked memory mapping: Yes
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support: Disabled
CUDA Device Driver Mode (TCC or WDDM): WDDM (Windows Display Driver Model)
Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
Device supports Compute Preemption: Yes
Supports Cooperative Kernel Launch: Yes
Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch: No
Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 1 / 0
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 12.1, CUDA Runtime Version = 11.6, NumDevs = 1, Device0 = NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU
Result = PASS
至此，CUDA和cudnn就配置好了。
配置PaddlePaddle框架
配置好CUDA之後，讓我們來安裝PaddlePaddle框架：
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post116 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html
這裡安裝paddlepaddle的gpu版本，版本號是2.4.2.post116，2.4是最新版，其中116就代表Cuda的版本，注意版本一定不能弄錯。
隨後克隆PaddleGan專案：
git clone https://gitee.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
執行命令本地編譯安裝PaddleGan專案：
pip install -v -e .
隨後再安裝其他依賴：
pip install -r requirements.txt
這裡有幾個坑，需要說明一下：
首先PaddleGan依賴的numpy庫還是老版本，它不支援最新的1.24版本，所以如果您的numpy版本是1.24，需要先把numpy解除安裝了：
pip uninstall numpy
隨後安裝1.21版本：
pip install numpy==1.21
接著在Python終端中驗證PaddleGan是否安裝成功：
import paddle
paddle.utils.run_check()
如果報這個錯誤：
PreconditionNotMetError: The third-party dynamic library (cudnn64_7.dll) that Paddle depends on is not configured correctly. (error code is 126)
Suggestions:
1. Check if the third-party dynamic library (e.g. CUDA, CUDNN) is installed correctly and its version is matched with paddlepaddle you installed.
2. Configure third-party dynamic library environment variables as follows:
- Linux: set LD_LIBRARY_PATH by `export LD_LIBRARY_PATH=...`
- Windows: set PATH by `set PATH=XXX; (at ..\paddle\phi\backends\dynload\dynamic_loader.cc:305)
[operator < fill_constant > error]
則需要下載cudnn64_7.dll動態庫，然後複製到CUDA11.6的bin目錄中，動態庫地址後面會貼出來。
再次執行驗證程式，返回：
Python 3.10.11 (tags/v3.10.11:7d4cc5a, Apr 5 2023, 00:38:17) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import paddle
>>> paddle.utils.run_check()
Running verify PaddlePaddle program ...
W0517 20:15:34.881800 31592 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 8.9, Driver API Version: 12.1, Runtime API Version: 11.6
W0517 20:15:34.889958 31592 gpu_resources.cc:91] device: 0, cuDNN Version: 8.4.
PaddlePaddle works well on 1 GPU.
PaddlePaddle works well on 1 GPUs.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.
說明大功告成，安裝成功。
本地推理
下面我們給川普的歌曲配上動態畫面，首先透過Stable-Diffusion生成一張懂王的靜態圖片：
關於Stable-Diffusion，請移步：人工智慧,丹青聖手,全平臺(原生/Docker)構建Stable-Diffusion-Webui的AI繪畫庫教程(Python3.10/Pytorch1.13.0)，囿於篇幅，這裡不再贅述。
接著進入到專案的tools目錄：
\PaddleGAN\applications\tools>
將川普的靜態圖片和歌曲檔案放入tools目錄中。
接著執行命令，進行本地推理：
python .\wav2lip.py --face .\Trump.jpg --audio test.wav --outfile pp_put.mp4 --face_enhancement
這裡--face是目標圖片，--audio則是需要匹配唇形的歌曲，--outfile引數是輸出影片。
face_enhancement:引數可以新增人臉增強，不新增引數預設為不使用增強功能。
但新增了這個引數需要單獨下載模型檔案。
Wav2Lip實現唇形與語音精準同步突破的關鍵在於，它採用了唇形同步判別器，以強制生成器持續產生準確而逼真的唇部運動。此外，它透過在鑑別器中使用多個連續幀而不是單個幀，並使用視覺質量損失（而不僅僅是對比損失）來考慮時間相關性，從而改善了視覺質量。
具體效果：
結語
有的時候，人工智慧AI技術的發展真的會讓人有一種恍若隔世的感覺，耳聽未必為實，眼見也未必為真。最後，成品影片可在Youtube平臺(B站)搜尋：劉悅的技術部落格，歡迎諸君品鑑，本文所有涉及的安裝包和動態庫請參見：
https://pan.baidu.com/s/1-6NA2uAOSRlT4O0FGEKUGA?pwd=oo0d
提取碼：oo0d