在训练过程中,可以通过调整学习率、优化器类型等参数来优化模型性能。 同时,也可以尝试不同的模型结构和损失函数来提高训练效果。 硬件加速: 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...
模型训练是RAD-NeRF数字人模型训练的核心环节。在训练过程中,需要不断优化模型的权重以提高其性能。训练时间取决于多种因素,如GPU性能、数据集大小等。因此,在训练过程中需要耐心等待,并密切关注训练日志以了解模型的训练情况。 3. 注意事项 在训练过程中,要确保GPU显存的充足性,以避免因显存不足而导致的训练失败。
配置好训练参数后,开始训练RAD-NeRF模型。训练过程中需要监控模型的损失函数和性能指标,以确保模型能够正常收敛。 五、曦灵数字人在RAD-NeRF训练中的应用 曦灵数字人作为一种先进的数字人技术,可以与RAD-NeRF模型进行无缝对接。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,...
模型训练是RAD-NeRF数字人模型创建的核心环节。在训练之前,需要确保已经正确安装了RAD-NeRF的开源代码及其依赖项。这些依赖项包括PyTorch、PyTorch3D、face_alignment等库和工具。 训练过程中,需要设置合适的超参数,如学习率、批量大小、迭代次数等。这些超参数的选择会直接影响到模型的训练效果和性能。因此,在实际训练过...
训练使用RAD-NeRF原作者kiui的开源代码,可以按照以下步骤进行: clone代码到本地 git clone https://github.com/ashawkey/RAD-NeRF.git --depth=1 cd RAD-NeRF 修改代码,data_utils/process.py的 第 50 行,修改为: fa=face_alignment.FaceAlignment(face_alignment.LandmarksType.TWO_D,flip_input=False) ...
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。
下载已训练好的模型:drive.google.com/drive/ # 1. 生成音频文件npy # 如果模型是 `<ID>_eo.pth`, 使用以下方式生成 python nerf/asr.py --wav data/aud.wav --save_feats # 生成的音频文件npy,保存到data目录下 data/<name>_eo.npy # 如果模型是 `<ID>.pth`, 使用以下方式生成...
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...
- RAD-NeRF使用三平面哈希编码器来修剪空的空间区域,以降低训练难度。 -通过将3D空间分解为三个正交平面,RAD-NeRF引入了一种紧凑且富有表现力的基于NeRF的三平面哈希表示。 -这种表示允许有效地压缩空间区域,并减少哈希冲突。 4.区域注意模块: - RAD-NeRF的区域注意模块通过跨模态注意力机制生成区域感知的条件特征...
RAD-NeRF 用法 快速开始 我们在这里提供了一些预训练模型,用于快速测试任意音频。 下载预训练模型。比如我们下载obama_eo.pth到./pretrained/obama_eo.pth 下载姿势序列文件。比如我们下载obama.json到./data/obama.json 将您的音频准备为<name>.wav,并提取音频特征。