Downcodes小編獲悉,一個名為Ultralight-Digital-Human的開源專案正在GitHub上引起熱議!該專案突破性地解決了數位人技術在行動端的部署難題,使得普通智慧型手機也能流暢運行數位人應用,大大降低了數位人技術的應用門檻,為其普及帶來了前所未有的機遇。這對於行動端應用開發,以及AR/VR等領域都將產生深遠的影響。
近日,一個名為Ultralight-Digital-Human的開源專案在開發者社群引發廣泛關注。這個計畫成功解決了數位人技術在行動端的部署難題,讓一般智慧型手機也能即時運行數位人應用,為相關技術的普及帶來新的可能。
這款超輕量級數位人模型採用了創新的深度學習技術,透過演算法優化和模型壓縮,成功將龐大的數位人系統瘦身到可以在行動裝置上流暢運行的程度。系統支援即時處理視訊和音訊輸入,並能快速合成數位人形象,響應及時,運作流暢。
在技術實作上,該專案整合了Wenet和Hubert兩種音訊特徵提取方案,開發者可根據特定應用場景靈活選擇。同時,透過引入同步網路(syncnet)技術,顯著提升了數位人的唇形同步效果。為了確保在行動裝置上的流暢運行,開發團隊在訓練和部署過程中採用了參數剪枝技術,有效降低了運算資源需求。
這個專案的另一個亮點是提供了完整的訓練流程文件。開發者只需準備3-5分鐘的高品質人臉視頻,就能按照指南開始訓練自己的數位人模型。系統對視訊要求也很明確,Wenet模式需要20fps的幀率,而Hubert模式則需要25fps。
為確保訓練效果,專案團隊特別提醒開發者註意以下關鍵環節:首選預訓練模型作為基礎;確保訓練資料品質;定期監控訓練過程;適時調整訓練參數。這些細節都會直接影響最終的數位人效果。
目前,這個開源計畫已經在社交應用、行動遊戲和虛擬實境等領域展現出巨大潛力。與傳統數位人技術相比,它不僅降低了硬體門檻,還實現了跨平台相容,可以在各類智慧型手機上穩定運作。
專案網址:https://github.com/anliyuan/Ultralight-Digital-Human
Ultralight-Digital-Human計畫無疑是數位人技術發展道路上的里程碑,其開源性質也為更多開發者提供了學習和創新的機會。相信未來會有更多基於此專案的創新應用程式出現,讓我們拭目以待!