OmniAvatar
需求人群
该产品适合影视制作人、游戏开发者和社交媒体内容创作者。由于其高效的动画生成能力,用户能够快速生成高质量的动画内容,提升创作效率,降低成本。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
- 1克隆项目代码：使用 git 命令克隆 OmniAvatar 代码库。
- 2安装所需依赖：根据要求安装 Python 依赖项和模型。
- 3下载预训练模型：使用 huggingface-cli 下载所需的模型。
- 4准备输入文件：创建包含提示和音频路径的输入文件。
- 5运行推理脚本：使用 torchrun 命令执行推理,生成动画。
- 6查看输出结果：在指定文件夹中查看生成的动画视频。
团队介绍
了解 OmniAvatar 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。