[快速入门]数字人怎么制作
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MetaStudio

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WeLink-数字政府

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分身数字制作,提供拍摄真人形象视频及采集声音的专业服务。定制制作数字。服务满足全场景需求。用于搭建数字直播间,数字接待大屏等。上海沃橙信息技术有限公司提供全套数字采集,制作服务。通过5G和AI技术,融合语音、图像及自然语言处理等多种AI智能技术及深度神经网络渲染技术,采集

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数字人采集服务

常用动作及4-5分钟时长的演讲内容,提前练习好。用户需提前训练动作及镜头感,可用手机多录制几遍达到自己满意的效果后再到拍摄现场录制。分身数字训练音频素材录制: 100句标准词,可提前索取内容。做到对内容能熟练朗读,且语速自然、平稳。输出内容:5-6分钟4K MP4/MOV格式视

硅基数字人

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熵函数数字人

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MetaStudio有哪些计费项? MetaStudio的计费项分为分身数字费用、3D数字费用和资产管理费用三类。 分身数字费用:包括分身数字人形象制作、声音制作、分身数字视频制作、分身数字视频直播、照片数字视频制作和分身数字人名片制作的费用。 3D数字费用:包括照片建模、语音驱动和视觉驱动的费用。

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视频”界面,查看已生成的视频,详情请参见查看视频。 图2 照片数字视频生成进度 等待视频生成完成后,界面会提示“照片数字视频生成成功”,如图3所示。 用户可以执行如下操作: 单击视频,预览视频播放效果。 单击“再次制作”,可再次制作照片数字视频。 单击“下载至本地”,下载照片数字视频至本地。下载后的文件为mp4格式。

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数字人怎么制作

使用文本提示词可以生成一副精美的画作,然而无论再怎么精细地使用提示词来指导模型,也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度,使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。

将Controlnet适配到昇腾卡进行训练,可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境,提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。

本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Controlnet训练过程。

Step1 处理fill50k数据集

使用ma-user用户在容器上执行如下命令解压数据集。

cd /home/ma-user/datasets/fill50k unzip conditioning_images.zip unzip images.zip

接着修改fill50k.py文件,如果机器无法访问huggingface网站,则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。

56     def _split_generators(self, dl_manager):      57         #metadata_path = dl_manager.download(METADATA_URL)      58         #images_dir = dl_manager.download_and_extract(IMA GES _URL)      59         #conditioning_images_dir = dl_manager.download_and_extract(      60         #    CONDITIONING_IMAGES_URL      61         #)      62         metadata_path = "/home/ma-user/datasets/fill50k/train.jsonl"      63         images_dir = "/home/ma-user/datasets/fill50k"      64         conditioning_images_dir = "/home/ma-user/datasets/fill50k"

Step2 启动SD1.5训练服务

使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。

cd /home/ma-user/diffuserssh diffusers_controlnet_train.sh

Step3 启动sdxl训练服务

使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
cd /home/ma-user/diffuserssh diffusers_sdxl_controlnet_train.sh

训练执行成功如下图所示。

图1 训练执行成功

数字人怎么制作常见问题

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