FasterLivePortrait
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Fasterliveportrait
紹介 :
FasterLivePortraitは、深層学習に基づいたリアルタイム肖像動画化プロジェクトです。TensorRTを使用することで、RTX 3090 GPU上で30FPS以上のリアルタイム処理を実現しています(前処理、後処理を含む)。これは、単なるモデル推論速度だけでなく、全体的な処理速度を示しています。本プロジェクトでは、LivePortraitモデルをONNXモデルに変換し、RTX 3090上でonnxruntime-gpuを用いて約70ms/フレームの推論速度を実現しており、クロスプラットフォーム展開をサポートしています。さらに、ネイティブのgradioアプリに対応し、速度が数倍向上し、複数の人物の同時推論も可能です。コード構造は再構築されており、PyTorchへの依存関係は解消され、すべてのモデルはonnxまたはTensorRTを用いて推論を行います。
ターゲットユーザー :
主な対象ユーザーは、深層学習開発者、画像処理研究者、および関連分野の専門家です。リアルタイム環境で肖像のアニメーション処理を行う必要がある方、またはクロスプラットフォーム展開で深層学習モデルを使用する必要がある方に適しています。FasterLivePortraitは、高性能と高い互換性を必要とする開発者にとって、効率的な推論速度と柔軟な展開方法を提供します。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 55.8K
使用シナリオ
ビデオ会議でリアルタイムに動的な肖像を表示する
静止画の肖像写真を動的な動画に変換して、ソーシャルメディアで共有する
ゲームや仮想現実アプリケーションでリアルタイムに動的なキャラクターの肖像を生成する
製品特徴
RTX 3090 GPU上でTensorRTを用いて30FPS以上のリアルタイム処理速度を実現
LivePortraitモデルをONNXモデルに変換し、クロスプラットフォーム展開に対応
ネイティブのgradioアプリに対応し、推論速度を向上させ、複数の人物の同時推論を可能に
コード構造を再構築し、PyTorchへの依存関係を解消、onnxまたはTensorRTを用いた推論を実行
Docker環境に対応し、実行可能なイメージを提供
WindowsとmacOSの統合パッケージに対応し、ワンクリックで実行可能
onnxruntimeとTensorRTの推論に対応し、詳細なインストールと使用方法ガイドを提供
使用チュートリアル
1. Dockerをインストールし、FasterLivePortraitのDockerイメージをダウンロードする
2. Dockerコマンドを使用してFasterLivePortraitコンテナを実行する
3. ONNXモデルファイルをダウンロードして変換し、チェックポイントフォルダに配置する
4. onnxruntime-gpuまたはTensorRTをインストールして設定する
5. 提供されているスクリプトを使用してONNXモデルをTensorRTモデルに変換する
6. app.pyを実行してgradioアプリを起動し、onnxまたはtensorrtモードを選択する
7. ローカルサーバー(デフォルトポート9870)にアクセスし、アプリを使用してリアルタイム肖像アニメーションを行う
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