FasterLivePortrait
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Fasterliveportrait
簡介 :
FasterLivePortrait是一個基於深度學習的即時肖像動畫化項目。它通過使用TensorRT在RTX 3090 GPU上實現30+ FPS的即時運行速度,包括預處理和後處理,而不僅僅是模型推理速度。該項目還實現了將LivePortrait模型轉換為Onnx模型,並在RTX 3090上使用onnxruntime-gpu實現約70ms/幀的推理速度,支持跨平臺部署。此外,該項目還支持原生gradio app,速度提升數倍,並支持多張人臉的同時推理。代碼結構經過重構,不再依賴PyTorch,所有模型使用onnx或tensorrt進行推理。
需求人群 :
目標受眾主要是深度學習開發者、圖像處理研究人員和相關領域的專業人士。他們需要在即時環境中對肖像進行動畫化處理,或者在跨平臺部署中使用深度學習模型。FasterLivePortrait提供了高效的推理速度和靈活的部署方式,適合需要高性能和高兼容性的開發者。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 58.2K
使用場景
使用FasterLivePortrait在視頻會議中即時展示動態肖像
將靜態肖像照片轉換為動態視頻,用於社交媒體分享
在遊戲或虛擬現實應用中即時生成動態角色肖像
產品特色
使用TensorRT在RTX 3090 GPU上實現30+ FPS的即時運行速度
將LivePortrait模型轉換為Onnx模型,支持跨平臺部署
支持原生gradio app,提升推理速度並支持多張人臉同時推理
代碼結構重構,不再依賴PyTorch,使用onnx或tensorrt進行推理
支持Docker環境,提供可運行的鏡像
支持Windows和MacOS集成包,支持一鍵運行
支持onnxruntime和TensorRT推理,提供詳細的安裝和使用指南
使用教程
1. 安裝Docker並下載FasterLivePortrait的Docker鏡像
2. 使用Docker命令運行FasterLivePortrait容器
3. 下載並轉換Onnx模型文件,放置在檢查點文件夾中
4. 安裝並配置onnxruntime-gpu或TensorRT
5. 使用提供的腳本將Onnx模型轉換為TensorRT模型
6. 運行app.py啟動gradio app,選擇onnx或tensorrt模式
7. 訪問本地服務器(默認端口9870)並使用app進行即時肖像動畫化
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