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...
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...
ER-NeRF项目开源地址:https://github.com/Fictionarry/ER-NeRFOpenFace_2.2链接:https://pan.quark.cn/s/b87f484e1f501、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、
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。
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...
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。
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....
(1) 在体绘制中,由于只有表面区域有助于表示动态头部,因此大多数其他空间区域都是空的,可以使用一些有效的NeRF技术进行修剪,以降低训练难度; (2) 由于不同的面部区域与语音音频具有不同的关联[28],不同的空间区域以其独特的方式与音频信号固有地相关,并导致独特的音频驱动的局部运动。