猛喝热水，但不要太烫

买张国外卡

最基础的 debug 技能

赚黑心钱

前端时间正好研究过，模型方面综合下来腾讯的 musetalk 效果最好，也支持实时流式推理，推理速度也挺快，但是比较吃资源。实测下来 4070 也只能达到 25fps 。如果效果不满意，可以基于腾讯公布的数据集+自己的素材再训练一套。

也可以用 er-nerf 模型训练，这个效果上我觉得不如腾讯，但是推理起来不吃什么资源。

另外，如果有声音克隆方面的需求，可以上 gpt-Sovit 或者最新的 fish-speech 也可以，声音方面没要求的话直接上 edge-tts 完事。

关于推流，直接考虑 webrtc 即可，搭建一个 srs 推流服务器，推理过程可以流式传输给 srs ，再由客户端通过 ws 拉取。如果想做到数字人和 LLM 实时问答对话，你要考虑一下文本切割了。

kimi 可以 response_format 参数

op 目前对这个方向的研究有进展吗

celery 和 apscheduler 都能满足，而且 apscheduler 支持动态添加周期任务，celery 更偏向生产-消费模型