FasterLivePortrait
需求人群
目标受众主要是深度学习开发者、图像处理研究人员和相关领域的专业人士。他们需要在实时环境中对肖像进行动画化处理，或者在跨平台部署中使用深度学习模型。FasterLivePortrait提供了高效的推理速度和灵活的部署方式，适合需要高性能和高兼容性的开发者。使用场景
使用FasterLivePortrait在视频会议中实时展示动态肖像将静态肖像照片转换为动态视频，用于社交媒体分享在游戏或虚拟现实应用中实时生成动态角色肖像产品特色
使用TensorRT在RTX 3090 GPU上实现30+ FPS的实时运行速度将LivePortrait模型转换为Onnx模型，支持跨平台部署支持原生gradio app，提升推理速度并支持多张人脸同时推理代码结构重构，不再依赖PyTorch，使用onnx或tensorrt进行推理支持Docker环境，提供可运行的镜像支持Windows和MacOS集成包，支持一键运行支持onnxruntime和TensorRT推理，提供详细的安装和使用指南使用教程
- 11. 安装Docker并下载FasterLivePortrait的Docker镜像
- 22. 使用Docker命令运行FasterLivePortrait容器
- 33. 下载并转换Onnx模型文件，放置在检查点文件夹中
- 44. 安装并配置onnxruntime-gpu或TensorRT
- 55. 使用提供的脚本将Onnx模型转换为TensorRT模型
- 66. 运行app.py启动gradio app，选择onnx或tensorrt模式
- 77. 访问本地服务器（默认端口9870）并使用app进行实时肖像动画化
团队介绍
了解 FasterLivePortrait 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。