关于AI直播软件源码的获取途径，以下是综合整理的信息：

一、开源平台资源

GitHub

提供大量数字人直播相关开源项目，涵盖模型训练、直播流处理等模块，适合技术型开发者直接使用或修改源码。

- 搜索关键词：`AI直播`、`虚拟主播`、`数字人克隆`等。

码云

类似于GitHub，支持中文且覆盖部分开源直播项目，适合国内开发者使用。

灰T数字人

除源码外，还提供定制化搭建服务和代理加盟技术支持，包含完整解决方案和功能模块。

二、技术模块参考

直播流处理

可参考使用OpenCV进行基础处理，但实际需集成音视频同步、多路流合并等高级功能。

```python

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('rtsp://example.com/stream')

while cap.isOpened():

ret, frame = cap.read()

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow('Gray Frame', gray)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

cap.release()

```

AI数字人模型

可参考PyTorch框架构建自定义模型，例如定义神经网络类。

```python

import torch

import torch.nn as nn

class AIDigitalHumanModel(nn.Module):

def __init__(self):

super(AIDigitalHumanModel, self).__init__()

定义模型结构

```

三、其他建议

定制化服务：

若需快速实现功能，可联系专业厂商（如灰.豚）获取定制化部署服务，降低开发门槛。

技术选型：建议结合实时音视频处理库（如WebRTC）、AI框架（如TensorFlow或PyTorch）及直播协议（如RTSP、HLS）进行综合开发。

四、注意事项

开源项目需注意版权声明和使用协议，避免侵权风险；

实时直播涉及音视频编解码，需优化性能以支持低延迟。

通过以上途径，可获取基础源码或模块，并根据需求进行扩展与优化。