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Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,输出与输入语音匹配的视频,俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时,口型能够自然。 案例主要介绍如何基于ModelArts
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
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请求模式 在线服务的请求模式。 同步请求:单次推理,可同步返回结果(约<60s)。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求:单次推理,需要异步处理返回结果(约>60s)。例如: 实时视频推理、大视频文件。 创建时间 模型的创建时间。 描述 模型的描述。 操作 部署:将模型发布为在线服务、批量服务或边缘服务。
支持 导入的是未标注数据 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:文本三元组 视频 视频 支持 导入的是未标注数据 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:视频标注 其他 自由格式 支持 导入的是未标注数据 - 表格 表格 支持 还支持从DWS、DLI、MRS导入数据。
Gallery CLI配置工具指南 安装Gallery CLI配置工具 使用Gallery CLI配置工具下载文件 使用Gallery CLI配置工具上传文件 父主题: AI Gallery(新版)
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