使用场景
虚拟主播生成:利用音频生成虚拟主播的动画表现。
游戏角色动画:为游戏中的角色根据声音输入生成动态动作。
社交媒体内容制作:快速生成符合音频节奏的短视频内容。
产品特色
音频驱动动画生成:根据输入的音频生成同步的虚拟形象动画。
自适应身体动画:模型能够根据不同输入动态调整角色的动作和表情。
高效的推理速度:采用优化算法,提高生成动画的效率。
多样化的输入支持:支持多种音频格式和视觉描述输入。
模型可扩展性:提供预训练模型,用户可以根据需求进行二次开发。
支持多 GPU 推理:利用多张 GPU 卡提高生成效率,适用于大型项目。
灵活的参数调整:用户可根据需求调整音频和提示参数,实现个性化效果。
开放社区支持:鼓励用户贡献代码和案例,丰富功能与应用场景。
使用教程
克隆项目代码:使用 git 命令克隆 OmniAvatar 代码库。
安装所需依赖:根据要求安装 Python 依赖项和模型。
下载预训练模型:使用 huggingface-cli 下载所需的模型。
准备输入文件:创建包含提示和音频路径的输入文件。
运行推理脚本:使用 torchrun 命令执行推理,生成动画。
查看输出结果:在指定文件夹中查看生成的动画视频。