Ultralight-Digital-Human
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Ultralight Digital Human
簡介 :
Ultralight-Digital-Human是一個超輕量級的數字人模型,可以在移動端即時運行。這個模型是開源的,據開發者所知,它是第一個如此輕量級的開源數字人模型。該模型的主要優點包括輕量級設計,適合移動端部署,以及即時運行的能力。它的背後是深度學習技術,特別是在人臉合成和聲音模擬方面的應用,這使得數字人模型能夠以較低的資源消耗實現高質量的表現。產品目前是免費的,主要面向技術愛好者和開發者。
需求人群 :
目標受眾主要是對人工智能、深度學習、數字人技術感興趣的技術愛好者和開發者。他們可以利用這個模型進行研究、開發或個人項目。由於模型的輕量級特性,它也適合那些希望在資源受限的設備上實現數字人功能的開發者。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 102.4K
使用場景
- 使用該模型創建虛擬主播,進行新聞播報。
- 在教育領域,創建虛擬教師進行在線授課。
- 在娛樂行業,製作虛擬偶像進行表演。
產品特色
- 移動端即時運行:模型設計輕量,能夠在移動設備上流暢運行。
- 開源代碼:所有代碼開源,便於社區貢獻和改進。
- 易於訓練:提供詳細的訓練步驟,用戶可以輕鬆訓練自己的數字人模型。
- 支持多種音頻特徵提取器:包括wenet和hubert,用戶可以根據需要選擇。
- 流式推理支持:模型支持流式推理,適用於即時應用場景。
- 代碼優化:持續優化代碼,提高模型效果和運行效率。
- 社區支持:活躍的社區支持,用戶可以通過issue和PR參與模型的改進。
使用教程
1. 安裝必要的庫和環境,如PyTorch和其他依賴。
2. 下載wenet encoder.onnx文件,並放入指定目錄。
3. 準備視頻和音頻數據,並進行預處理。
4. 訓練syncnet以獲得更好的效果。
5. 使用訓練好的syncnet模型來訓練數字人模型。
6. 提取測試音頻特徵,並進行推理。
7. 合併音頻和視頻,生成最終的數字人視頻。
8. 享受你的數字人模型帶來的成果。
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