搭建一个数字人的效果

最新推荐文章于 2025-08-04 19:52:09 发布
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摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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数字人实战第一天——最新数字人MuseTalk效果展示
qq_34717531的博客
06-07 3574
最新数字人MuseTalk效果展示，它是一个实时的音频驱动唇部同步模型。该模型能够根据输入的音频信号，自动调整数字人物的面部图像，使其唇形与音频内容高度同步。这样，观众就能看到数字人物口型与声音完美匹配的效果。MuseTalk 特别适用于256 x 256像素的面部区域，且支持中文、英文和日文等多种语言输入。在NVIDIA Tesla V100显卡上，MuseTalk 能够实现超过每秒30帧的实时推理速度。此外，用户还可以通过调整面部区域的中心点，进一步优化生成效果。
实时智能应答3D数字人搭建
崎山小鹿的专栏
03-06 1904
话术定制，声音定制，3d形象定制，表情定制，可用于医疗、教育、法律咨询、客服导购、新闻直播。一次部署终身使用。语音驱动口型的算法，这是 AI 虚拟数字人的核心算法，技术开源后将大程度降低 AI 数字人的开发门槛。你真的可以实时和自己的数字人面对面聊天了，一边聊天一边改造她，有任何问题欢迎留言探讨。
用Fay搭建了数字人
yajunjiao的专栏
06-04 1953
用了一些开源模块，加入ai数字人，总共不到2天吧，然后可以考虑加入自己的项目，让数字人为你服务。
搭建musetalk数字人的步骤
keyboard专栏
06-19 2859
链接: https://pan.baidu.com/s/1NxELa1cvtu3aDh3d9sB1Jw?(建议使用 python 版本 >=3.10 和 cuda 版本 =11.7。注意：这一步可能提示错误，跳过即可。下载后依次放在models目录下面。验证ffmpeg是不是安装成功。
扣子(Coze)搭建自动生成数字人带货视频工作流
持之以恒
06-20 1946
使用扣子自动创建数字人
实时智能应答3D数字人搭建2
崎山小鹿的专栏
04-13 2694
这一次我们主要讲如何用虚幻5创造一个可以用facegood驱动的3D数字人
一文带你了解AI虚拟数字人
女王の专属领地
03-12 3405
数字人是通过计算机技术制作的类人形象或者软件制作的结果。它们具备人类的外貌或行为模式，但他们不是现实世界中的某个人的录像，是可以独立运行和存在的。
python+pygame+opencv+gpt实现虚拟数字人直播（一）
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猫哥 的沉淀、积累、总结。天天学习，好好向上...c/c++,嵌入式 linux,Android,HarmonyOS，AIOT)
09-29 2万+
马斯克称：“人工智能将在我们所看到的人类进化和文明的未来发挥非常深远的作用。未来我们会拥有大量的机器人，到时候，全球的生产效率将会提高到令人难以置信的水平。”，机器人可以完成行走、上下楼、下蹲、拿取物品等动作，也已具备了保护自身和周围人安全的能力，未来还可以做饭、修剪草坪、帮助照看老人，或在工厂里面替代人类从事枯燥和有危险的工作。不久前的世界互联网大会数字文明尼山对话上，阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官、阿里云智能集团董事长兼首席执行官张勇也表示，AI的发展将会带来更多的就业机会。
ThreeJs控制模型骨骼实现数字人
Baker的博客
08-05 1673
加载完成后就可以得到一个静止的卡通女孩模型，因为没有加载动作文件，所以任务是不会动的，接下来就要使用js修改骨骼模型位置让她动起来，首先我们需要把加载的人物模型骨骼打印出来看下，刚才加载的方法中已经添加了打印骨骼的方法，可以看到一共140个骨骼，每个骨骼的name标示了这个骨骼属于哪部分，这样就更方便我们等会操作指定的骨骼了。首先我们还是需要搭建出场景，这部分可以按照之前的章节提供的方法搭建，然后在场景中添加pmd模型，我们还拿之前的初音人物模型演示。threejs控制嘴巴和头发动。
自己动手搭建“接入 AI Agent 的数字人”
tonyjump的博客
09-05 9402
数字人开源项目实战，使用Dify编排框架和Live2D驱动模型搭建智能数字人，实现智能对话并动态交互。
AI数字人系统源代码全套技术资料.zip
12-23
在当前科技迅猛发展的大背景下，人工智能领域的进步尤为引人瞩目，特别是在“AI数字人系统”这一细分领域，已经成为了人工智能应用中的一个热门话题。AI数字人系统通过模拟人类的外貌、声音、行为乃至情感反应，实现...
数字人开源项目_(Digital_human_project)_MiniMeta.zip
09-01
数字人开源项目，以MiniMeta为名，暗示了一个专注于数字人类别领域的研究项目。数字人，通常指的是通过数字技术创作的虚拟人物，其逼真程度几乎可以与真实人类媲美。随着计算机图形学、人工智能、机器学习等技术的...
RAGFlow Agent 知识检索节点源码解析：从粗排到精排的完整流程
澄南澄北的博客
08-01 913
文本检索：基于关键词匹配，擅长精确匹配和术语查找向量检索：基于语义相似度，擅长理解查询意图和同义词匹配Embedding 检索方法通过分别编码 Query 和 Chunk 得到向量，并用余弦相似度评估相关性。优点是可以提前计算Chunk的向量并存储，检索效率高、可大规模向量召回，适合在粗排阶段使用。但这种独立编码方式无法建模两者之间的语义交互。而 Rerank 模型会将 Query 和 Chunk 作为一个成对的输入，同时送入模型进行处理。
使用yolo11训练饮料瓶盖缺陷检测质量检测数据集VOC+YOLO格式1432张5类别步骤和流程
FL1623863129的博客
08-03 727
训练完成后，最佳权重保存路径为：runs/detect/train/weights/best.pt，如果多次运行命令runs/detect/train2,runs/detect/train3文件夹生成只需要到数字最大文件夹查看就可以找到模型。经过上面训练可以使用模型做一步部署，比如使用onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscript模型可以在C++上部署等等。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。
numpy广播
2402_89746772的博客
08-01 427
展平数组并返回拷贝（修改不影响原数组）。展平数组并返回视图（修改会影响原数组）。将数组广播到指定形状（返回只读视图）。数组元素迭代器，用于遍历所有元素。不改变数据，仅修改数组形状。对换数组维度（矩阵转置）。删除数组中的一维条目。滚动指定轴到新位置。
ORACLE复杂查询
ZZH1120KQ的博客
08-04 1188
在Oracle数据库中，逻辑判断和条件判断是两个密切相关但又不完全相同的概念。逻辑判断主要关注的是根据逻辑运算符（如AND、OR、NOT）对条件表达式的结果进行逻辑运算，从而得出最终的布尔值（true或false）。条件判断则更侧重于根据给定的条件或表达式来判断某个操作是否应该执行，或者应该执行哪个分支的操作。
宝塔Python项目无法使用域名访问
少湖说
07-31 1049
摘要：宝塔中部署的Flask项目无法通过IP/域名访问。排查发现：1) 阿里云安全组443端口已开放但连接被拒；2) 项目配置中host应为"0.0.0.0"而非"localhost"；3) Nginx反向代理错误地将请求转发至443端口（实际项目运行在50001端口）。解决方案：修改Nginx配置中的proxy_pass为http://127.0.0.1:50001，并确保外网映射正确对应内外端口。注意宝塔面板的端口映射功能可能不生效，需手动配置。（149字）
【笔记】ROS1｜5 ARP攻击Turtlebot3汉堡Burger并解析移动报文【旧文转载】
最新发布
shandianchengzi的博客
08-04 548
本文介绍了如何使用ARP攻击技术干扰Turtlebot3汉堡机器人的ROS通信。作者首先讲解了ARP协议的基本原理和攻击依据，然后通过实验演示了如何利用arpspoof工具实施ARP欺骗攻击，包括干扰普通主机上网和小车与控制机的通信。文章提供了详细的实验步骤和思考题，并建议读者在虚拟机环境下进行实践。实验结果显示，通过持续发送虚假ARP响应包可以成功劫持网络通信，开启IP转发后虽能恢复但会降低网速。最后作者还演示了如何解析被攻击机器人的移动控制报文。
Python爬虫07_Requests爬取图片
Dreamsi_zhang的博客
07-31 652
本文介绍了Python爬取网络图片并保存的方法。首先通过requests库获取图片二进制数据，使用当前时间戳作为文件名保存到本地。重点解释了必须使用二进制方式（.content）获取图片数据的原因：图片是原始字节流而非文本，任何字符编码都会破坏数据完整性。通过二进制下载和写入（'wb'模式）才能1:1还原图片文件。文中还演示了时间戳与可读时间的相互转换，为自动化爬取提供了完整解决方案。
数字人的搭建
03-27
### 数字人构建的技术方案、工具与平台 数字人的构建涉及多个技术领域，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音合成以及动作捕捉等。以下是关于数字人构建的关键技术和相关工具平台的详细介绍。 #### 1. **核心技术** - **自然语言处理 (NLP)** 自然语言处理是数字人能够理解并回应人类语言的基础技术之一。通过 NLP 技术，可以实现文本生成、意图识别等功能[^1]。 - **计算机视觉** 计算机视觉用于数字人的面部表情和肢体动作模拟。例如，基于 Transformer 的架构可以通过对人体模型序列进行编码和解码来生成逼真的动作表现[^4]。 - **语音合成与识别** 语音合成技术使数字人具备发声能力，而语音识别则让其能听懂用户的指令或提问。这些功能通常由深度学习框架支持，如 TensorFlow 或 PyTorch 实现。 #### 2. **开发工具与平台** - **讯飞智作平台** 这是一个集成多种 AI 能力的一体化创作平台，适用于快速生成高质量的内容，包括文字、图片甚至视频形式的表现材料。对于初学者或者希望降低门槛的企业而言非常友好。 - **Unity/Unreal Engine** 游戏引擎不仅是游戏开发的强大工具，在创建高精度三维角色方面同样表现出色。它们提供了丰富的插件生态系统，便于开发者加入实时渲染效果或其他交互特性。 - **Blender** 开源软件 Blender 提供了完整的3D建模环境，可用于制作数字人的外观造型及其细节调整。尽管它主要面向艺术家群体，但对于预算有限的小型项目来说是个不错的选择。 #### 3. **开源解决方案建议** 当选择适合自己的AI数字人开源解决方案时，应着重考量以下几个维度： - 明确需求与目标； - 综合评估自身技术水平及可调配资源状况； - 倾向于那些拥有强大社群网络支撑且资料详尽完备的产品[^3]。 ```python import numpy as np from transformers import pipeline def generate_text(prompt, model_name="distilgpt2"): generator = pipeline('text-generation', model=model_name) result = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1) return result[0]['generated_text'] print(generate_text("Once upon a time")) ``` 上述代码片段展示了一个简单利用 Hugging Face Transformers 库来进行文本生成的例子，这也可以看做是搭建基础版聊天机器人的一部分工作流程。 ---
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