(ernerf)root@0f578c67b9a9:~/ER-NeRF# pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 注:使用清华源加快安装速度。 5.2、降级mkl (ernerf)root@0f578c67b9a9:~/ER-NeRF# conda install mkl=2024.0 注:如不降级mkl,安装pytorch3d报错(undefined symbol: iJIT_NotifyEve...
第一步,首先先准备训练视频,github项目中要求一至五分钟的视频,一分钟和三分钟的训练视频,得到的效果非常不好,建议视频时长尽量长些。训练视频必须是25FPS,并且每一帧都得包含讲话的人。训练视频的分辨率应该是512x512。 第二步,将训练视频放置data/<ID>/<ID>.mp4,其中ID是视频文件的名称,比如样例视频,obama。
OpenFace项目地址:OpenFace 9.以上步骤均为训练模型数据准备阶段,下面开始训练模型 # 命令1:训练模型100000次,训练后的模型放在trial_chinese目录下python main.py data/chinese/--workspacetrial_chinese/-O--iters100000# 命令2:在上面训练的基础上,再微调嘴唇,训练125000次,批量大小为32,可根据自己显存调节python m...
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。 8121 -- 3:13 App 数字人实时驱动方案 3179 1 13:12 App 使用RAD-NeRF 训练数字人 2万 -- 0:40 App MuseTalk生成虚拟人:和Wav2lip、SadTalker相比,哪个更好? 6234 2 5:23 App AI 数字人训练(方法五):ER-N...
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,以提高模型对复杂场景的适应性。 4.数据处理:ER-NeRF对输入数据进行了预处理,减少了噪声对模型训练的影响。 5.采样策略:ER-NeRF采用了更合理的采样策略,提高了图像质量和渲染速度。
此外,我们分别训练和渲染头部和躯干以进行加速。 3.2、Tri-Plane Hash Representation Instant-NGP利用一组哈希表来减少特征网格的数量,以实现高效的神经表示。RAD-NeRF框架利用哈希图以多分辨率表示肖像头部的少量表面区域。然而,通用的3D哈希网格表示本身并不适合我们的任务。一个特殊的问题是散列冲突。即时NGP中的哈希...
er-nerf 数字人,带身体和手势,训练后的效果和真人接近,几乎看不出是数字人,有需要的朋友可以直接使用我的阿里云镜像,直接跑,或者自己录个3-5分钟的视频,训练后也可以试试生成数字人,有需要的亲可留言,加V: chatgptxcx 备注:训练素材来源网络,如有侵权,请联系删除...
9677 2 13:28 App AI 数字人训练GeneFace++ 1357 -- 5:26 App 数字人对话系统 - Linly-Talker 开箱试用语音克隆+大模型+数字人集大成 1357 -- 1:09 App Easy-Wav2Lip数字人视频演示案例 2680 1 4:36 App AI 最全的开源图片数字人 8001 1 1:17 App 数字人,wav2lip高清模型输出,帧率25帧/秒...
我在处理自己的训练数据时 出现以下问题 #96 Open 572120986 opened this issue Nov 23, 2023· 2 comments Comments572120986 commented Nov 23, 2023 ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, 2)) while a minimum of 1 is required by NearestNeighbors....
然后, 将与空间几何特征和视角方向相结合的区域感知特征输入到MLP解码器中, 以预测头部的颜色以及密度。躯干部分由另一个具有自适应姿势编码的躯干NeRF渲染。应用相应的头部姿态来变换可训练的关键点, 以获得它们的归一化2D坐标并作为条件输入指定的2D神经场, 以预测躯干图像。