在RAD-NeRF数字人模型的训练过程中,曦灵数字人作为一款先进的数字人创建平台,可以为我们提供强大的支持和帮助。曦灵数字人平台拥有丰富的数字人库和高效的渲染引擎,可以快速生成高质量的数字人形象。 同时,曦灵数字人平台还支持自定义数字人的创建和编辑。用户可以根据自己的需求,调整数字人的外貌、表情、动作等特征,从而创建出符合自己要求
基于RAD-NeRF、AD-NeRF、SD-NeRF等 论文《Efficient Region-Aware Neural Radiance Fields for High-Fidelity Talking Portrait Synthesis》 ER-NeRF,是一种新的基于条件神经辐射场(NeRF)的用于说话人像合成的架构,可以在小模型尺寸的情况下同时实现快速收敛、实时渲染和最先进的性能。为了提高动态头部重建的准确性,通过...
曦灵数字人凭借其强大的算法和丰富的经验,可以帮助用户快速搭建高质量的数字人模型,并提供全方位的技术支持和优化建议。 例如,在训练RAD-NeRF数字人模型时,曦灵数字人可以提供预训练的模型和优化的训练策略,以加速模型的训练过程并提高模型的性能。同时,曦灵数字人还支持多种交互方式和自定义功能,可以满足用户在不同...
开源地址:github.com/ashawkey/RAD 项目页面:me.kiui.moe/radnerf/ 实际效果: 搭建环境 使用云镜像(autodl): 1、拉取代码 #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...
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: - RAD-NeRF首先将NeRF应用于说话人像合成...
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。 如果对该项目感兴趣或者在安装的过程中遇到什么错误的的可以加787501969,大家一起探讨。
RAD-NeRF模型的训练对硬件有着较高的要求,尤其是GPU显存。为了确保训练的顺利进行,建议使用具备CUDA支持的GPU,并且显存至少需要24G。由于训练中不同阶段占用显存不同,峰值可能会超过22G,因此选择高性能的GPU至关重要。 二、系统环境搭建 1. 基础环境配置 RAD-NeRF模型的训练需要在特定的系统环境下进行。本文推荐使用...
通过将RAD-NeRF模型训练得到的数字人模型与曦灵数字人相结合,可以实现更加逼真和自然的数字人交互体验。例如,可以将训练得到的数字人模型导入到曦灵数字人平台中,进行进一步的定制和优化,以满足不同场景下的应用需求。 总之,RAD-NeRF是一款非常优秀的数字人模型训练工具。通过本文的介绍和指南,相信读者已经掌握了如何搭...
git clonehttps://github.com/ashawkey/RAD-NeRF.git cd RAD-NeRF 安装依赖 for ubuntu, portaudio is needed for pyaudio to work. sudo apt install portaudio19-dev pip install -r requirements.txt 构建扩展(可选) 默认情况下,我们用于load在运行时构建扩展。然而,这有时可能会带来不便。因此,我们还提供...
R2-Talker: Realistic Real-Time Talking Head Synthesis with Hash Grid Landmarks Encoding and Progressive Multilayer Conditioning - add r2talker and rad-nerf · KylinYee/R2-Talker-code@007c129