

Omniavatar
Overview :
OmniAvatar 是一種先進的音頻驅動視頻生成模型,能夠生成高質量的虛擬形象動畫。其重要性在於結合了音頻和視覺內容,實現高效的身體動畫,適用於各種應用場景。該技術利用深度學習算法,實現高保真的動畫生成,支持多種輸入形式,定位於影視、遊戲和社交領域。該模型是開源的,促進了技術的共享與應用。
Target Users :
該產品適合影視製作人、遊戲開發者和社交媒體內容創作者。由於其高效的動畫生成能力,用戶能夠快速生成高質量的動畫內容,提升創作效率,降低成本。
Use Cases
虛擬主播生成:利用音頻生成虛擬主播的動畫表現。
遊戲角色動畫:為遊戲中的角色根據聲音輸入生成動態動作。
社交媒體內容製作:快速生成符合音頻節奏的短視頻內容。
Features
音頻驅動動畫生成:根據輸入的音頻生成同步的虛擬形象動畫。
自適應身體動畫:模型能夠根據不同輸入動態調整角色的動作和表情。
高效的推理速度:採用優化算法,提高生成動畫的效率。
多樣化的輸入支持:支持多種音頻格式和視覺描述輸入。
模型可擴展性:提供預訓練模型,用戶可以根據需求進行二次開發。
支持多 GPU 推理:利用多張 GPU 卡提高生成效率,適用於大型項目。
靈活的參數調整:用戶可根據需求調整音頻和提示參數,實現個性化效果。
開放社區支持:鼓勵用戶貢獻代碼和案例,豐富功能與應用場景。
How to Use
克隆項目代碼:使用 git 命令克隆 OmniAvatar 代碼庫。
安裝所需依賴:根據要求安裝 Python 依賴項和模型。
下載預訓練模型:使用 huggingface-cli 下載所需的模型。
準備輸入文件:創建包含提示和音頻路徑的輸入文件。
運行推理腳本:使用 torchrun 命令執行推理,生成動畫。
查看輸出結果:在指定文件夾中查看生成的動畫視頻。
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