通过将头部姿态的复杂变换映射到空间坐标中,该技术能够更准确地模拟头部和躯干的自然运动,进一步提高数字人的逼真度和实时性。 二、技术优势 ER-NeRF技术具有显著的优势。首先,该技术能够在较小的参数量下实现高精度的实时渲染和快速收敛,这对于实时对话数字人的应用至关重要。其次,ER-NeRF通过区域感知和注意力机制,...
1.语言模型 ·简单回答为了测试方便,这里写了个简单的回复函数,如果机器没有大显存的话,可以使用这个函数来测试数字人是否能运行起来。 l GLM回答使用GLM语言模型来回答,可以直接把代码整合在一个推理代码里面,这样很吃GPU,如果没有12G以上的显存,建议把GLM做成服务器形势进行访问: 2.语音合成与语音特征提取 选择生...
以曦灵数字人产品为例,它正是基于ER-NeRF技术开发的实时对话数字人解决方案。曦灵数字人不仅具备上述ER-NeRF技术的所有优势,还通过不断优化和升级,为用户提供了更加流畅、自然的交互体验。例如,曦灵数字人可以根据用户的语音和动作实时做出反应,提供更加沉浸式的交互体验;同时,它还可以根据用户的需求进行个性化定制,满...
本文将介绍一种基于ER-NeRF的数字人解决方案,从模型训练到项目部署,提供详细的操作指南。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在当今数字化时代,数字人技术作为人工智能领域的一个重要分支,正逐渐走进人们的日常生活。实时对话数字人作为其中的代表,以其自然、智能...
如何基于ER-NeRF自训练AI数字人 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...
音频驱动的谈话肖像合成是一个重要且具有挑战性的问题,涉及数字人、虚拟化身、电影制作和视频会议等多种应用。在过去的几年里,许多研究人员已经用深度生成模型解决了这一任务[10,32,41,58,57,29,50]。最近,神经辐射场(NeRF)[30]被引入音频驱动的说话肖像合成中。它提供了一种通过深层多层感知器(MLP)学习从音频...
er-nerf数字人项目的升级项目SyncTalk,比wav2lip、geneface++某些方面更优秀的的项目。 1.2万 -- 2:16 App ER-NeRF 合成数字人效果展示 3129 1 13:12 App 使用RAD-NeRF 训练数字人 1330 1 0:45 App er-nerf训练的实时互动数字人,带身体和手势几乎和真人一样 6039 2 5:23 App AI 数字人训练(方法...
根据github,下载对应的依赖,python版本,模型等 github官网教程 为ernerf创建虚拟环境 使用miniconda 激活ernerf虚拟环境 使用miniconda 为ernerf下载pytorch 使用miniconda 为ernerf下载依赖 使用miniconda 为ernerf下载pytorch3d 使用miniconda 为ernerf指定gpu 使用miniconda ...
6374 2 5:23 App AI 数字人训练(方法五):ER-NeRF训练 3192 1 13:12 App 使用RAD-NeRF 训练数字人 1.6万 2 13:28 App AI 数字人训练GeneFace++ 1390 1 0:45 App er-nerf训练的实时互动数字人,带身体和手势几乎和真人一样 5.3万 23 3:06 App 随手用手机拍了段视频,5秒训练自己的NeRF 5030...
ernerf作为一种技术,其是否适用于全身数字人模型的训练需根据具体技术特性和应用场景判断。当前信息未直接表明其能训练全身数字人模型。