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【AI数字人】如何基于ER-NeRF自训练AI数字人

news 2026/2/11 2:47:31

文章目录

    • 环境配置
      • 前期准备
    • 数据预处理
    • 音频预处理
    • 训练
      • bug
    • 测试
      • 度量标准
      • 用指定的声音进行推理
    • 参考

ER-NeRF，能够以更小的模型尺寸和更快的速度训练合成逼真的3D talking portrait。

环境配置

ER-NeRF项目开源于两个月前，相比于两年前的AD-NeRF，使用更新版本的tensorflow和各种库文件，配置环境更加方便。

conda create -n ernerf python=3.10
conda activate ernerf
# pip 安装 torch
pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
# 加上下一行，pyaudio就能安装成功了
sudo apt-get install libasound-dev portaudio19-dev libportaudio2 libportaudiocpp0 
pip install -r requirements.txt
pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git"
# 别用其他源

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