如果条件允许,可以使用多GPU或多节点进行并行训练,以加快训练速度。 五、产品关联:曦灵数字人 在RAD-NeRF数字人模型的训练过程中,曦灵数字人作为一个优秀的数字人平台,可以提供全方位的支持和服务。 数据准备: 曦灵数字人平台可以提供丰富的人脸数据和视频素材,方便用户进行模型训练。 模型优化: 曦灵数字人平台拥有...
RAD-NeRF作为NeRF技术的优秀代表,其训练过程和方法对于曦灵数字人的开发和优化具有重要的参考价值。通过借鉴RAD-NeRF的训练经验和技术手段,可以进一步提升曦灵数字人的性能和表现力。 例如,在曦灵数字人的开发过程中,可以借鉴RAD-NeRF的数据处理方法和模型训练策略,以确保数字人模型的高质量和表现力。同时,还可以结合...
在RAD-NeRF模型的训练过程中,曦灵数字人可以提供高质量的人脸数据、动作数据和语音数据等,从而进一步提升模型的训练效果和性能。例如,曦灵数字人可以通过其先进的人脸捕捉技术,为RAD-NeRF模型提供精准的人脸特征信息,这些信息可以用于优化模型的人脸生成效果,使其更加逼真和生动。此外,曦灵数字人还可以提供丰富的动作数据...
训练要求素材为fps 25, 分辨率512*512的视频,时长 3~5 min. 经过实测,对分辨率的要求并不严格,测试使用例如720*720的分辨率也可以成功. ASR 模型准备 笔者使用wav2vec作为ASR模型,代码中直接从huggingface加载模型,如果因为网络问题无法直接使用,也可以先下载模型到本地,再修改代码为从本地路径下载,修改代码处为n...
数字人解决方案——RAD-NeRF真人视频的三维重建数字人源码与训练方法 前言 1.真人视频三维重建数字人源码是基于NeRF改进的RAD-NeRF,NeRF(Neural Radiance Fields)是最早在2020年ECCV会议上的Best Paper,其将隐式表达推上了一个新的高度,仅用 2D 的 posed images 作为监督,即可表示复杂的三维场景。
RAD-NeRF数字人模型的训练需要使用特定的系统环境。首先,硬件方面,由于训练过程中需要处理大量的数据和复杂的计算,因此建议使用具备CUDA功能的GPU,且显存至少需要24G。此外,还需要确保系统中安装了最新版本的CUDA和cuDNN。 在软件方面,本文推荐使用Ubuntu 22.04作为操作系统,Python版本为3.10,PyTorch版本为2.0.1。这些软件...
#1. 拉取代码仓库 git clone https://github.com/ashawkey/RAD-NeRF.git #2. 进入项目目录 cd RAD-NeRF 2、创建虚拟环境 #1. 创建虚拟环境 conda create --name jmaat666 python=3.10 #2. 切换环境 conda activate jmaat666 3、安装cuda依赖 #pytorch 要单独对应cuda进行安装,要不然训练时使用不了GPU ...
RAD-NeRF使用了上述优化,在视觉质量和效率方面取得了巨大进步。然而,它需要一个复杂的模块来处理音频信号。这些端到端的方法以大型MLP网络的全部或部分作为编码器来学习音频和区域之间的连接,增加了它们的复杂性和训练难度。Efficient Neural Representation 有一些用于静态场景重建的混合显-隐表示方法,在速度和内存成本之...
RAD-NeRF真人视频的三维重建数字人源码与训练方法:https://blog.csdn.net/matt45m/article/details/131278265 使用RAD-NeRF训练数字人:https://www.bilibili.com/video/BV18w411K7xM 本文由mdnice多平台发布 人工智能 阅读813发布于2024-03-12 程序员二水丶 ...
让我详细解释一下RAD-NeRF的原理。 1. NeRF基础: - NeRF是一种用于三维场景重建的方法,通过隐式地学习场景的辐射场来生成高质量的渲染图像。 - NeRF使用MLP(多层感知器)来表示场景中每个点的颜色和密度。 -通过在有限的输入视图上训练数据,NeRF可以用较少的数据集生成高质量的渲染。 2. RAD-NeRF的改进: - ...