使用场景

在线教育平台通过该模型为学生提供实时虚拟教师头像，增强互动性。

虚拟直播平台使用LiteAvatar为主播生成实时虚拟头像，降低硬件成本。

企业内部视频会议系统集成该技术，实现虚拟头像参会，提升隐私保护。

产品特色

音频特征提取：使用高效的ASR模型从音频中提取特征。

嘴型参数预测：根据音频特征生成与语音同步的嘴型参数。

2D头像生成：实时渲染嘴型运动，支持轻量级部署。

实时交互支持：可在仅使用CPU的设备上实现30fps的实时推理。

开源易用：提供完整的代码和文档，方便开发者集成和扩展。

使用教程

1. 准备样本数据，解压到指定路径。

2. 安装Python环境（推荐3.10）并运行`pip install -r requirements.txt`安装依赖。

3. 使用`python lite_avatar.py --data_dir /path/to/sample_data --audio_file /path/to/audio.wav --result_dir /path/to/result`运行推理。

4. 推理结果将保存为MP4视频文件。

5. 可参考`OpenAvatarChat`项目实现实时交互视频聊天功能。