علم محرر Downcodes أن مشروعًا مفتوح المصدر يسمى Ultralight-Digital-Human يتسبب في مناقشات ساخنة على GitHub! حقق هذا المشروع طفرة في حل مشكلة نشر التكنولوجيا البشرية الرقمية على المحطة المتنقلة، مما مكن الهواتف الذكية العادية من تشغيل التطبيقات البشرية الرقمية بسلاسة، مما أدى إلى خفض عتبة تطبيق التكنولوجيا البشرية الرقمية بشكل كبير وتوفير فرص غير مسبوقة لنشرها. سيكون لهذا تأثير عميق على تطوير تطبيقات الهاتف المحمول، بالإضافة إلى AR/VR ومجالات أخرى.
في الآونة الأخيرة، اجتذب مشروع مفتوح المصدر يسمى Ultralight-Digital-Human اهتمامًا واسع النطاق في مجتمع المطورين. نجح هذا المشروع في حل مشكلة نشر التكنولوجيا البشرية الرقمية على المحطة المتنقلة، مما يسمح للهواتف الذكية العادية بتشغيل التطبيقات البشرية الرقمية في الوقت الفعلي، مما يوفر إمكانيات جديدة لنشر التقنيات ذات الصلة.
يستخدم هذا النموذج البشري الرقمي خفيف الوزن للغاية تقنية التعلم العميق المبتكرة، ومن خلال تحسين الخوارزمية وضغط النماذج، نجح في تقليص حجم النظام البشري الرقمي الضخم إلى درجة أنه يمكن تشغيله بسلاسة على الأجهزة المحمولة. يدعم النظام المعالجة في الوقت الفعلي لمدخلات الفيديو والصوت، ويمكنه تجميع الصور البشرية الرقمية بسرعة مع الاستجابة السريعة والتشغيل السلس.
فيما يتعلق بالتنفيذ الفني، يدمج المشروع حلين لاستخراج الميزات الصوتية، Wenet وHubert، ويمكن للمطورين الاختيار بمرونة وفقًا لسيناريوهات التطبيق المحددة. في الوقت نفسه، من خلال إدخال تقنية شبكة المزامنة (syncnet)، تم تحسين تأثير مزامنة الشفاه للبشر الرقميين بشكل كبير. من أجل ضمان التشغيل السلس على الأجهزة المحمولة، اعتمد فريق التطوير تقنية تقليم المعلمات أثناء عملية التدريب والنشر، مما أدى إلى تقليل متطلبات موارد الحوسبة بشكل فعال.
ومن أبرز ميزات المشروع التوثيق الكامل لعملية التدريب. يحتاج المطورون فقط إلى إعداد مقاطع فيديو عالية الجودة للوجه مدتها من 3 إلى 5 دقائق واتباع الإرشادات لبدء تدريب النماذج البشرية الرقمية الخاصة بهم. متطلبات الفيديو للنظام واضحة جدًا أيضًا، حيث يتطلب وضع Wenet معدل إطارات يبلغ 20 إطارًا في الثانية، بينما يتطلب وضع Hubert معدل إطارات يبلغ 25 إطارًا في الثانية.
من أجل ضمان تأثير التدريب، يذكر فريق المشروع المطورين على وجه التحديد بالاهتمام بالروابط الرئيسية التالية: نماذج التدريب المسبق المفضلة كأساس؛ ضمان جودة بيانات التدريب بانتظام؛ في الوقت المناسب. ستؤثر هذه التفاصيل بشكل مباشر على التأثير البشري الرقمي النهائي.
حاليًا، أظهر هذا المشروع مفتوح المصدر إمكانات كبيرة في مجالات مثل التطبيقات الاجتماعية وألعاب الهاتف المحمول والواقع الافتراضي. بالمقارنة مع التكنولوجيا البشرية الرقمية التقليدية، فهي لا تقلل من عتبة الأجهزة فحسب، بل تحقق أيضًا التوافق عبر الأنظمة الأساسية ويمكن تشغيلها بثبات على جميع أنواع الهواتف الذكية.
عنوان المشروع: https://github.com/anliyuan/Ultralight-Digital-Human
يعد مشروع Ultralight-Digital-Human بلا شك علامة فارقة في تطوير التكنولوجيا البشرية الرقمية، كما توفر طبيعته مفتوحة المصدر لمزيد من المطورين فرصًا للتعلم والابتكار. أعتقد أنه سيكون هناك المزيد من التطبيقات المبتكرة بناءً على هذا المشروع في المستقبل، فلننتظر ونرى!