Ultralight-Digital-Human

Ultralight-Digital-Human

Ultralight-Digital-Human是一个超轻量级的数字人模型,可以在移动端实时运行。这个模型是开源的,据开发者所知,它是第一个如此轻量级的开源数字人模型。该模型的主要优点包括轻量级设计,适合移动端部署,以及实时运行的能力。它的背后是深度学习技术,特别是在人脸合成和声音模拟方面的应用,这使得数字人模型能够以较低的资源消耗实现高质量的表现。产品目前是免费的,主要面向技术爱好者和开发者。

需求人群:

"目标受众主要是对人工智能、深度学习、数字人技术感兴趣的技术爱好者和开发者。他们可以利用这个模型进行研究、开发或个人项目。由于模型的轻量级特性,它也适合那些希望在资源受限的设备上实现数字人功能的开发者。"

使用场景示例:

- 使用该模型创建虚拟主播,进行新闻播报。

- 在教育领域,创建虚拟教师进行在线授课。

- 在娱乐行业,制作虚拟偶像进行表演。

产品特色:

- 移动端实时运行:模型设计轻量,能够在移动设备上流畅运行。

- 开源代码:所有代码开源,便于社区贡献和改进。

- 易于训练:提供详细的训练步骤,用户可以轻松训练自己的数字人模型。

- 支持多种音频特征提取器:包括wenet和hubert,用户可以根据需要选择。

- 流式推理支持:模型支持流式推理,适用于实时应用场景。

- 代码优化:持续优化代码,提高模型效果和运行效率。

- 社区支持:活跃的社区支持,用户可以通过issue和PR参与模型的改进。

使用教程:

1. 安装必要的库和环境,如PyTorch和其他依赖。

2. 下载wenet encoder.onnx文件,并放入指定目录。

3. 准备视频和音频数据,并进行预处理。

4. 训练syncnet以获得更好的效果。

5. 使用训练好的syncnet模型来训练数字人模型。

6. 提取测试音频特征,并进行推理。

7. 合并音频和视频,生成最终的数字人视频。

8. 享受你的数字人模型带来的成果。

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