200ms 级瞬时响应的实时数字人系统
文章介绍了 MuseTalk 系统在 Docker 环境下的性能优化过程。通过将图像处理从 CPU 迁移到 GPU 并行加速，实现图像 Resize、锐化和混合等流程显著提速，使端到端延迟稳定控制在约 200 ms，成功满足实时性需求。文章还详细记录了 Docker 镜像构建、容器运行与调试流程。
🗣️技术闲聊
未读
解决 WebRTC ICE 连接失败：Docker Desktop 中部署 WebRTC 无法穿透并建立完整连接
本文记录了在部署 MuseTalk 实时语音系统时遇到的一个关键问题：WebRTC ICE 连接始终停留在 checking 阶段，最终 failed，无法建立 P2P 媒体通道。经过分析发现，问题源于 Windows + Docker Desktop 的 NAT 网络模型：容器生成的候选地址为私有 IP，无法通过公网访问；即使端口映射，也只能支持 TCP，不满足 WebRTC 对 UDP 和动态端口的需求。此外，仅配置 Google STUN 而没有 TURN 中继，也进一步导致穿透失败。
为解决这一问题，最终采用了 WSL2 + Ubuntu + Docker CE 的方案。在该环境中运行容器时，可启用 --network host，使容器直接共享宿主机网络，暴露真实公网 IP 与 UDP 端口，从而保证 STUN 返回的候选地址可达，成功完成 ICE 协商并进入 connected 状态。文章同时给出了详细的环境搭建步骤，包括 WSL2 安装、Docker CE 部署、GPU 支持配置以及容器运行与调试命令。