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本文介绍了基于DINet的虚拟数字人项目，包括环境配置、模型训练和预测过程。首先，通过OpenFace获取数据点，然后在GPU环境中训练模型。数据准备涉及视频处理、音频特征提取和面部标志检测。模型训练分阶段进行，逐步提高分辨率，并使用预训练模型。最后，详细说明了模型预测前的数据整理步骤。
视频对口型生成技术已成为数字人内容合成中的关键环节。DINet 项目以逐步细化的生成架构和同步感知训练策略，在口型同步度与视觉真实感之间找到良好平衡，适用于低资源环境下的高质量人脸驱动场景。
围绕 DINet 的完整训练与推理流程，本文解析其环境搭建、数据预处理、模型训练阶段的组织方式，重点拆解从嘴部区域学习到全脸逐级细化的训练思路及其对应的配置要求，并归纳实际部署与使用过程中的注意事项。
项目准备
使用 Anaconda 可以快速创建和管理 Python 环境，尤其适合初学者。配合 GPU 版本的 PyTorch，可充分利用显卡加速，显著提升深度学习任务的执行效率。
在使用 DINet 项目时，确保完成环境配置、下载源码和预训练模型，是项目顺利运行的关键。
| 需求 | 说明 |
|---|---|
| 配置要求 | 显存8G以上，显卡起步1650（N卡） |
| 环境安装 | Python初学者在不同系统上安装Python的保姆级指引 |
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