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文章目录
- 环境配置
- 前期准备
- 数据预处理
- 音频预处理
- 训练
- bug
- 测试
- 度量标准
- 用指定的声音进行推理
- 参考
ER-NeRF，能够以更小的模型尺寸和更快的速度训练合成逼真的3D talking portrait。
环境配置
ER-NeRF项目开源于两个月前，相比于两年前的AD-NeRF，使用更新版本的tensorflow和各种库文件，配置环境更加方便。
conda create -n ernerf python=3.10
conda activate ernerf
# pip 安装 torch
pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
# 加上下一行，pyaudio就能安装成功了
sudo apt-get install libasound-dev portaudio19-dev libportaudio2 libportaudiocpp0
pip install -r requirements.txt
pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git"
# 别用其他源