輸入層
├── 音頻輸入 (WAV, MP3)
├── 圖像輸入 (PNG, JPG)
└── 視頻輸入 (MP4, 用於運動提取)

特徵提取層
├── 音頻特徵提取 (Mel頻譜, F0, 語音內容)
├── 視覺特徵提取 (面部標誌點, 表情編碼)
└── 多模態特徵融合

核心模型層
├── 時序建模模塊 (RNN/Transformer)
├── 生成網絡模塊 (GAN/Diffusion)
└── 運動預測模塊

輸出渲染層
├── 面部動畫生成
├── 背景保持與融合
└── 視頻合成

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                   客户端層                           │
│  ├── Web界面 (Gradio/Streamlit)                     │
│  ├── API接口 (RESTful/GraphQL)                      │
│  └── 移動端SDK                                      │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                   服務層                             │
│  ├── 任務調度器 (Celery/RabbitMQ)                   │
│  ├── 模型管理服務 (多版本A/B測試)                   │
│  ├── 視頻處理流水線 (FFmpeg集成)                    │
│  └── 緩存服務 (Redis)                               │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                   算法層                             │
│  ├── EchoMimic核心引擎                              │
│  ├── 語音合成模塊 (可選集成)                        │
│  ├── 內容審核模塊                                   │
│  └── 質量評估模塊 (自動化評分)                      │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                   基礎設施層                         │
│  ├── 容器化部署 (Docker/K8s)                        │
│  ├── GPU集羣管理                                    │
│  ├── 對象存儲 (OSS/S3)                              │
│  └── 監控與日誌系統                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

# Kubernetes部署配置示例
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: echomimic-api
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: echomimic
  template:
    metadata:
      labels:
        app: echomimic
    spec:
      containers:
      - name: echomimic
        image: echomimic:latest
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1
            memory: "8Gi"
          requests:
            memory: "4Gi"
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: MODEL_PATH
          value: "/models/pretrained"
        - name: CACHE_SIZE
          value: "100"

教學場景實現流程：
1. 錄入教師形象和聲音樣本
2. 準備教學內容腳本
3. 批量生成教學視頻
4. 學生端個性化調整講課風格
5. 實時Q&A生成教師回答視頻

# 1. 環境準備
conda create -n echomimic python=3.8
conda activate echomimic

# 2. 克隆倉庫
git clone https://github.com/BadToBest/EchoMimic.git
cd EchoMimic

# 3. 安裝依賴
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install -r requirements.txt

# 4. 安裝FFmpeg
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install ffmpeg
# 或使用靜態版本
wget https://johnvansickle.com/ffmpeg/releases/ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz
tar -xvf ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz
export PATH=$PATH:$(pwd)/ffmpeg-*-static

# 5. 下載模型
git lfs install
git clone https://huggingface.co/BadToBest/EchoMimic pretrained_weights

# 6. 運行示例
python -u infer_audio2vid.py

# 使用Docker部署
docker build -t echomimic:latest .
docker run -d \
  --gpus all \
  -p 8080:8080 \
  -v $(pwd)/models:/app/models \
  -v $(pwd)/cache:/app/cache \
  echomimic:latest

# 或使用Docker Compose
version: '3.8'
services:
  echomimic-api:
    image: echomimic:latest
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ./models:/app/models
      - ./cache:/app/cache
    environment:
      - MODEL_PATH=/app/models
      - CACHE_ENABLED=true
      - MAX_CONCURRENT=10

import requests
import json

# 1. 提交生成任務
url = "http://localhost:8080/api/v1/generate"
payload = {
    "image_url": "https://example.com/face.jpg",
    "audio_url": "https://example.com/speech.wav",
    "mode": "audio_only",  # audio_only, video_only, mixed
    "output_format": "mp4",
    "resolution": "1080p"
}
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)
task_id = response.json()['task_id']

# 2. 查詢任務狀態
status_url = f"http://localhost:8080/api/v1/task/{task_id}"
status_response = requests.get(status_url)
print(status_response.json())

# 3. 下載結果
if status_response.json()['status'] == 'completed':
    result_url = status_response.json()['result_url']
    # 下載視頻文件

from echomimic import EchoMimicTrainer

# 1. 準備數據
dataset_config = {
    'image_dir': './data/images',
    'audio_dir': './data/audios',
    'video_dir': './data/videos',
    'batch_size': 8,
    'num_workers': 4
}

# 2. 配置訓練參數
trainer = EchoMimicTrainer(
    model_name='echomimic_base',
    pretrained_path='./pretrained_weights/base.pth',
    output_dir='./checkpoints'
)

# 3. 開始訓練
trainer.train(
    dataset_config=dataset_config,
    epochs=100,
    learning_rate=1e-4,
    save_interval=10
)

# 自定義渲染插件示例
from echomimic.plugins import BaseRenderer

class CustomRenderer(BaseRenderer):
    def __init__(self, config):
        super().__init__(config)
        # 初始化自定義渲染器
        
    def render(self, frames, audio=None):
        # 實現自定義渲染邏輯
        processed_frames = self.custom_processing(frames)
        return processed_frames

# 註冊插件
from echomimic.plugins import register_plugin
register_plugin('renderer', 'custom', CustomRenderer)

@article{echomimic2024,
  title={EchoMimic: Multi-Modal Video Generation for Dynamic Digital Humans},
  author={Alibaba DAMO Academy},
  journal={arXiv preprint arXiv:2407.08136},
  year={2024}
}