更新MuseTalk的部署

Docs/DEPLOY_MANUAL.md

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-## 步骤 4: 安装 MMPose (唇形检测)
+## 步骤 4: 部署 AI 模型 (MuseTalk)
 
-```bash
-source /home/rongye/ProgramFiles/ViGent/backend/venv/bin/activate
+> ⚠️ **重要**：MuseTalk 需要独立的 Conda 环境和特定的 PyTorch 版本。请**不要**直接安装在后端环境中。
 
-pip install -U openmim
-mim install mmengine
-mim install "mmcv>=2.0.1"
-mim install "mmdet>=3.1.0"
-mim install "mmpose>=1.1.0"
-```
+请参考详细的独立部署指南：
+**[MuseTalk 部署指南](../models/MuseTalk/DEPLOY.md)**
 
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+该指南包含以下关键步骤，请务必严格按照文档操作：
+1. 创建独立的 `musetalk` Conda 环境
+2. 安装特定版本的 PyTorch (2.0.1) 和 MMLab 依赖
+3. 按照特定结构下载模型权重
+4. 验证推理脚本
 
-## 步骤 5: 安装 MuseTalk
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-```bash
-cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent/models
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-# 克隆仓库
-git clone https://github.com/TMElyralab/MuseTalk.git
-cd MuseTalk
-
-# 激活虚拟环境
-source /home/rongye/ProgramFiles/ViGent/backend/venv/bin/activate
-
-# 安装依赖
-pip install -r requirements.txt
-```
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-
-## 步骤 6: 下载 MuseTalk 模型权重
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-从 HuggingFace 下载模型:
-- 地址: https://huggingface.co/TMElyralab/MuseTalk
-
-```bash
-cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent/models/MuseTalk
-
-# 使用 huggingface-cli 下载 (需要安装 huggingface_hub)
-pip install huggingface_hub
-huggingface-cli download TMElyralab/MuseTalk --local-dir ./models
-```
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-或手动下载后放到:
-```
-/home/rongye/ProgramFiles/ViGent/models/MuseTalk/models/
-```
+确保 MuseTalk 部署成功后，再继续后续步骤。
 
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