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...
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,对模型进行微调,以提高模型性能和准确性。 五、项目部署 在完成模型训练后,可以将模型部署到实际应用中。这包括将训练好的模型集...
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。
(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...
本文将为你介绍一种基于ER-NeRF的数字人解决方案,从模型训练到项目部署,为你提供全面的操作指南。一、ER-NeRF模型训练ER-NeRF是一种基于NeRF的方法,用于生成具有高保真度和音频嘴唇同步的数字人。为了训练ER-NeRF模型,我们需要准备以下步骤: 数据收集:收集高质量的3D人头扫描数据和对应的音频数据,用于训练模型。确保...
然后点击file打开视频文件 程序自动开始运行,结束后结果在processed目录,拷贝snow.csv到snow目录,改名为au.csv 如果不能运行,可进入命令行方式运行:FeatureExtraction.exe -f "C:\my videos\video.avi" 5、训练头部:03 snow 100000 后面的是训练步数,建议100000步,峰值信噪比PSNR在35左右,图像相似度LPIPS在0.01左右...
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...
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...
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。
572120986 opened this issue Nov 23, 2023· 2 comments Open 我在处理自己的训练数据时 出现以下问题 #96 572120986 opened this issue Nov 23, 2023· 2 comments Comments 572120986 commented Nov 23, 2023 ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, 2)) while a minimum of 1 is...