Le projet open source ultra-légère-humain a apporté des percées révolutionnaires à la technologie humaine numérique. Il résout intelligemment le problème du déploiement humain numérique sur mobile, ce qui permet d'exécuter des applications humaines numériques en temps réel sur les smartphones ordinaires, ce qui réduira considérablement le seuil d'application de la technologie humaine numérique et promouvra son application répandue dans divers domaines. Avec ses modèles légers, ses algorithmes efficaces et ses processus de formation pratiques, le projet offre aux développeurs une toute nouvelle plate-forme de développement humain numérique, ce qui facilite la création et le déploiement de leurs propres applications humaines numériques.
Récemment, un projet open source appelé ultra-légère-numérique-humain a attiré une large attention dans la communauté des développeurs. Ce projet a résolu avec succès le problème du déploiement de la technologie humaine numérique sur le terminal mobile, permettant aux smartphones ordinaires d'exécuter des applications humaines numériques en temps réel, apportant de nouvelles possibilités à la popularisation des technologies connexes.
Ce modèle humain numérique ultra-léger utilise une technologie innovante d'apprentissage en profondeur, et grâce à l'optimisation des algorithmes et à la compression du modèle, il a réussi à "réduire" l'énorme système humain numérique au point où il peut fonctionner en douceur sur les appareils mobiles. Le système prend en charge le traitement en temps réel des entrées vidéo et audio et peut rapidement synthétiser les images humaines numériques, répondre en temps opportun et fonctionner en douceur.
En termes de mise en œuvre technique, le projet intègre deux solutions d'extraction de fonctionnalités audio: Wenet et Hubert, et les développeurs peuvent choisir de manière flexible en fonction du scénario d'application spécifique. Dans le même temps, en introduisant la technologie du réseau synchrone (SYNCNET), l'effet de synchronisation des lèvres des personnes numériques a été considérablement amélioré. Afin d'assurer un fonctionnement en douceur sur les appareils mobiles, l'équipe de développement a adopté la technologie d'élagage des paramètres pendant la formation et le déploiement, réduisant efficacement les exigences de ressources informatiques.
Un autre moment fort de ce projet est la fourniture d'une documentation complète du processus de formation. Les développeurs n'ont qu'à préparer 3 à 5 minutes de vidéos faciales de haute qualité pour commencer à former leurs modèles humains numériques selon le guide. Le système a également des exigences claires pour les vidéos.
Pour assurer l'effet de formation, l'équipe du projet rappelle spécifiquement aux développeurs de faire attention aux liens clés suivants: le premier choix de modèles pré-formés comme base; en temps opportun. Ces détails affecteront directement l'effet humain numérique final.
À l'heure actuelle, ce projet open source a montré un grand potentiel dans les domaines des applications sociales, des jeux mobiles et de la réalité virtuelle. Par rapport à la technologie humaine numérique traditionnelle, elle réduit non seulement le seuil matériel, mais réalise également la compatibilité multiplateforme et peut fonctionner de manière stable sur divers smartphones.
Adresse du projet: https://github.com/anliyuan/ultralight-digital-human
En bref, le projet open source ultra-rigital-humain a apporté un nouvel espoir au développement de la technologie humaine numérique, et sa facilité d'utilisation légère et sa compatibilité multiplateforme en font un choix idéal pour le développement des applications humaines numériques futurs. La nature open source du projet encourage également davantage de développeurs à participer et à promouvoir conjointement l'avancement et la vulgarisation de la technologie humaine numérique. Je crois que des applications plus innovantes basées sur ce projet seront nées à l'avenir.