同时,还需要使用OpenFace等工具提取眨眼等数据,以便后续模型训练。 三、模型训练与微调 模型训练是ER-NeRF项目的关键步骤。在训练过程中,需要从数据预处理开始,逐步进行模型训练、验证和微调。训练流程包括头部与身体训练的完整循环,涵盖数据预处理、模型搭建、损失函数设计、优化器选择等多个环节。 为了获得更好的训练效...
完成ER-NeRF模型训练后,接下来我们进行项目部署: 实时输入捕获:通过摄像头或传感器捕获用户的实时头部姿态和表情,作为输入数据传递给ER-NeRF模型。 头部重建:利用ER-NeRF模型对输入数据进行处理,实时重建头部几何形状和纹理信息。该过程需要高性能的计算资源,可采用GPU加速技术提高重建速度。 语音嘴唇同步:根据输入的音频...
在实际应用中,ER-NeRF数字人模型可以用于多种场景,如虚拟主播、智能客服、在线教育等。以下是一些实际应用的案例: 虚拟主播:利用ER-NeRF数字人模型,可以创建逼真的虚拟主播,实现与观众的实时互动。 智能客服:将ER-NeRF数字人模型应用于智能客服系统,可以提高客服系统的智能化水平和用户体验。 在线教育:利用ER-NeRF数字...
PaddleSpeech 是基于飞桨 PaddlePaddle 的语音方向的开源模型库,用于语音和音频中的各种关键任务的开发,包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型。这里使用DeepSpeech来对生成的语音进行特征提取,提取出来的语音特征保存为npy文件用于合成视频: 五、视频合成ER-NeRF 1.语言模型 ·简单回答为了测试方便,这里写了个简单的回...
在探讨ernerf技术是否能训练全身数字人模型之前,我们首先需要明确ernerf的具体技术含义以及全身数字人模型的基本概念。 一、ernerf技术概述 然而,由于当前信息有限,我们无法确定ernerf的确切技术细节和应用领域。在缺乏具体技术文档和案例的情况下,很难直接评估其能力。 二、全身数字人模型简介 全身数字人模型通常指的是...
No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME='C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4' ERNeRF导入失败,原因: list index out of range 使用ERNeRF前需要安装对应的环境 MuseTalk导入失败,原因: DLL load failed while importing ext: 找不到指定的
一个普通Nerfer眼中的工匠和神器短弹系统近日随着工匠(以下简称工)短弹套件的上市,论坛上顿时热闹非凡,各路英雄你方唱罢我登场,嬉笑怒骂,甚嚣尘上。 本人入坑半年有余,无他,唯专注复仇耳。自行购入工全套短弹系统与先前购买的神器(以下简称神)做了个比较测试,希望通过一个无利益相关的普通玩家的视角来看待这两套...
在数据标注(Data annotation)方面,训练监督学习模型需要大量标注过的数据集来提供监督信息,但是科研数据的标注工作非常耗时耗力。AI的加入提供了用半监督学习方法自动标注大规模无标注数据集的选择:(1) 伪标记(Pseudo-labelling):使用预训练模型为无标注样本生成伪标签,然后用这些伪标签来训练后续预测模型。(2...
模型训练是ER-NeRF部署过程中的关键步骤。在训练之前,需要准备合适的数据集,包括录制或选取的人像视频、音频数据等。数据预处理阶段,需要将视频处理为特定格式(如分辨率512x512,25fps),并使用工具(如OpenFace)提取眨眼等数据。接着,按照官方文档提供的训练流程进行模型训练,包括数据预处理、模型微调等步骤。训练过程中...
这个是一个使用ER-NeRF来实现实时对话数字人、口播数字人的整体架构,其中包括了大语言回答模型、语音合成、成生视频流、背景替换等功能,项目对显存的要求很高,想要达到实时推理的效果,建议显存在24G以上。 一、环境安装 下载pytorch3d源码,如果下载不了,按上面的百度网盘下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1xPFo...