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果,需要仔细调整训练参数,如学习率、批量大小等。同时,还需要关注训练过程中的日志输出...
模型训练是ER-NeRF数字人项目部署的核心。在训练过程中,需要调整训练参数,监控训练过程,并优化模型性能。具体步骤如下: 配置训练参数:根据项目文档,配置训练参数,包括学习率、批处理大小等。 开始训练:运行训练脚本,开始训练模型。在训练过程中,可以实时监控训练日志,了解模型训练情况。 模型微调:根据训练结果,对模型进...
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...
ER-NeRF项目开源地址:https://github.com/Fictionarry/ER-NeRF OpenFace_2.2链接:https://pan.quark.cn/s/b87f484e1f50 1、数据准备:准备一个说话视频,半身的,512X512,1-5分钟,在data目录下建立一个目录,目录名字和素材名字一样,如snow,把snow.mp4放到data目录下 2、数据预处理:打开整合包目录,地址栏输入...
ER-NeRF,能够以更小的模型尺寸和更快的速度训练合成逼真的3D talking portrait。 环境配置 ER-NeRF项目开源于两个月前,相比于两年前的AD-NeRF,使用更新版本的tensorflow和各种库文件,配置环境更加方便。 conda create -n ernerf python=3.10 conda activate ernerf ...
基于NeRF的方法可以用较少的训练数据实现任意分辨率的真实感渲染。但是速度慢。 DVGO直接使用密集特征网格进行加速。 Instant-NGP采用多分辨率哈希表来控制模型大小。 TensoRF将密集的3D特征网格分解为紧凑的低秩张量分量。 3、Method Decomposed Audio-spatial Encoding Module 因为线性插值的复杂性随着输入维度的增加而呈...
如果ernerf是一种与机器学习、深度学习或计算机图形学相关的技术,那么它有可能在全身数字人模型的训练过程中发挥作用。然而,这还需要具体的技术文档和实例来支持。 综上所述,我们无法确定ernerf技术是否能训练全身数字人模型。为了获得更准确的答案,我们需要进一步了解ernerf技术的具体细节和应用场景,并探讨其与全身数字...
然后我们将投影到图像平面上并得到二维坐标。这便是最终用于调节 torso NeRF的最终编码结果。 3. Experiments 3.1 定量实验 在_自驱动_和_异源音频驱动_两个setting下,我们的方法在基于NeRF的方法中同时在渲染质量、唇形同步、面部动作重建、训练时间、模型尺寸和推理速度上均表现最优。
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...
NeRF方法基于深度学习,输入为相机姿态和真实图像,输出为场景的隐式表示。 ER-NeRF在以下几个方面进行了优化: 1.渲染公式:ER-NeRF使用更先进的渲染公式,提高了渲染质量和效率。 2.训练策略:ER-NeRF采用更有效的训练策略,加快了收敛速度并提高了模型性能。 3.网络结构:ER-NeRF修改了网络结构,引入了更多的参数,以...