| 项目名称 | Ultralight Digital Human |
|---|---|
| 项目类型 | AI数字人模型 |
| 项目地址 | GitHub |
| 项目简介 | 一个能在移动设备上实时运行的轻量级数字人模型 |
AI数字人项目“Ultralight Digital Human”介绍
项目优势
“Ultralight Digital Human”项目的核心优势在于其轻量化和实时性。作为一个能够在移动设备上实时运行的数字人模型，它打破了传统数字人模型对高性能计算资源的依赖，使得数字人在更广泛的应用场景中成为可能。此外，该项目是开源的，这意味着开发者可以自由地访问、修改和优化代码，以适应不同的需求和环境。
根据测试, 2-8G的显存就可以跑起来, 生成速度很快, 效果也非常好
使用场景
“Ultralight Digital Human”项目的应用场景非常广泛，包括但不限于：
- 虚拟主播：在新闻、娱乐等领域，数字人可以作为虚拟主播，提供24小时不间断的播报服务。
- 在线教育：数字人可以作为虚拟教师，提供个性化的教学服务。
- 客户服务：在客服领域，数字人可以提供更加自然和亲切的交互体验。
- 娱乐互动：在游戏和社交媒体中，数字人可以作为玩家的虚拟形象，提供更加丰富的互动体验。
项目详细情况
“Ultralight Digital Human”项目提供了详细的训练和部署指南。项目使用Python 3.10版本，并依赖于PyTorch等库。用户可以根据自己的需求，选择使用wenet或hubert作为音频特征提取器。项目还提供了数据预处理、模型训练和推理的详细步骤，使得用户可以轻松地训练和部署自己的数字人模型。
训练步骤
- 环境搭建：使用conda创建虚拟环境，并安装所需的库。
- 数据预处理：准备视频和音频数据，确保视频中每一帧都有完整的人脸露出，并且声音清晰无噪音。
- 特征提取：使用wenet或hubert提取音频特征。
- 模型训练：训练syncnet以获得更好的效果，然后使用最佳checkpoint训练数字人模型。
推理步骤
- 提取测试音频特征：使用wenet或hubert提取测试音频的特征。
- 运行推理：使用训练好的模型和提取的音频特征进行推理，生成数字人视频。
- 音频视频合并：使用ffmpeg将推理生成的视频与音频合并，得到最终的数字人视频。
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结语
“Ultralight Digital Human”项目以其轻量化和实时性，为数字人技术的发展提供了新的可能性。随着技术的不断进步和优化，我们有理由相信，数字人将在未来的数字世界中扮演更加重要的角色。