【ER-NeRF数字人】手把手教用ER-NeRF实现实时交互数字人
ER-NeRF数字人模型快速入手
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- 模型介绍
- 模型对比
- 完成定制数字人你可能还需要什么？
- 1.克隆项目、安装依赖环境
- 2.下载面部解析模型
- 3.准备3DMM所需文件
- 4.下载3DMM模型
- 5.将要训练人物模型（视频文件）放在data目录下。以data/
/ .mp4明明。例如：chinese.mp4就放在ER-NeRF/data/chinese/chinese.mp4 - 6.使用data_utils/process.py脚本处理视频
- 7.将生成的aud.npy复制一份，改名aud_ds.npy（源码好像有点问题，需要要这么做，否则下面步骤报错文件不存在）
- 8.若需要训练的模型有眨眼效果，需要捕获原视频眨眼动作，使用OpenFace生成
.csv文件 -
- 1.下载OpenFace软件
- 2.在github上面拉取到服务器，自行写脚本运行chinese.mp4，自动生成au.csv
- 9.以上步骤均为训练模型数据准备阶段，下面开始训练模型
- 模型运行测试情况：
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模型介绍
ER-NeRF是一种旨在提高神经辐射场（NeRF, Neural Radiance Fields）技术的效率和实时渲染能力的项目。在训练数字人 模型方面应用广泛。
模型输入：
视频必须为 25FPS，所有帧都包含说话的人。 分辨率应约为 512x512，持续时间约为 1-5 分钟。
模型输出：
一个输入视频中人物数字人模型，可以结合音频进行推理，输出实时
/固定视频。
项目地址：ER-NeRF
优缺点：
优点：训练完成后，推理速度快，可以实现低延迟实时交互，融合大模型技术。
缺点：
- 1.头部晃动更大，是模型本身存在的问题。
- 2.对于需要训练全身的数字人需要进行头部贴回原视频。
- 3.训练长视频比如4分钟左右，会出现嘴巴不动情况，博主还没有解决，建议处理不超过2分钟短视频。
模型对比
Synctalk：模型是ER-NeRF优化模型，但训练过程不稳定，容易出现嘴巴抖动问题，模型对于长发视频模型训练会出现头发断裂现象。个人不建议使用此模型。
项目地址：metahuman-stream
完成定制数字人你可能还需要什么？
CosyVoice: 阿里最新开源音色克隆、文本转语音项目，支持情感控制功能。只需要用户输入3秒左右的人声音频，即可完美克隆音色，功能强大。
项目地址：CosyVoice
metahuman-stream: 项目实现实时交互流式数字人，实现音视频同步对话，基本可以达到商用效果。metahuman-stream结合ER-NeRF训练好的模型，结合Synctalk克隆的音色模型可以较好实现商用数字人项目。
项目地址：metahuman-stream
- 支持多种数字人模型: ernerf、musetalk、wav2lip
- 支持声音克隆
- 支持数字人说话被打断
- 支持全身视频拼接
- 支持rtmp和webrtc
- 支持视频编排：不说话时播放自定义视频
1.克隆项目、安装依赖环境
#选择一个目录克隆项目
cd /home/yjfeng/projects
git clone https://github.com/Fictionarry/ER-NeRF.git
cd ER-NeRF
conda create -n ernerf python=3.10
conda activate ernerf
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
pip install -r requirements.txt
pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git"
pip install tensorflow-gpu==2.8.0
# 重新安装protobuf，使用3.20.3版本
pip uninstall protobuf
pip install protobuf==3.20.3
2.下载面部解析模型
wget https://github.com/YudongGuo/AD-NeRF/blob/master/data_util/face_parsing/79999_iter.pth?raw=true -O data_utils/face_parsing/79999_iter.pth
3.准备3DMM所需文件
wget https://github.com/YudongGuo/AD-NeRF/blob/master/data_util/face_tracking/3DMM/exp_info.npy?raw=true -O data_utils/face_tracking/3DMM/exp_info.npy
wget https://github.com/YudongGuo/AD-NeRF/blob/master/data_util/face_tracking/3DMM/keys_info.npy?raw=true -O data_utils/face_tracking/3DMM/keys_info.npy
wget https://github.com/YudongGuo/AD-NeRF/blob/master/data_util/face_tracking/3DMM/sub_mesh.obj?raw=true -O data_utils/face_tracking/3DMM/sub_mesh.obj
wget https://github.com/YudongGuo/AD-NeRF/blob/master/data_util/face_tracking/3DMM/topology_info.npy?raw=true -O data_utils/face_tracking/3DMM/topology_info.npy
4.下载3DMM模型
复制01_MorphableModel.mat文件到data_util/face_tracking/3DMM/目录下，再执行下面命令
cd data_utils/face_tracking
python convert_BFM.py
**
5.将要训练人物模型（视频文件）放在data目录下。以data//.mp4明明。例如：chinese.mp4就放在ER-NeRF/data/chinese/chinese.mp4
视频要求（此要求下效果好）：
① 帧率：25FPS；
② 每一帧都要是人物说话；
③ 分辨率：512x512；
④ 时长：1-5分钟；
⑤ 人物背景要稳定。
6.使用data_utils/process.py脚本处理视频
python data_utils/process.py data/chinese/chinese.mp4
task 1：分离视频。生成aud.wav文件。若报错，通常是ffmpeg问题。
task 2：生成一些音频数据，aud.npy文件。若报错，一般是protobuf版本问题。
task 3：提取视频中的每帧图像。生成ori_imgs/XXX.jpg文件，会有很多jpg文件。
task 4：分割人像（语义分割）。生成parsing/XX.png文件，会有很多png文件。
task 5：提取背景图像。生成bc.jpg文件。是人物的背景图片。
task 6：分割出身体部分与生成Ground Truth图片。生成gt_imgs/XXX.jpg和torso_imgs/XXX.png（只有躯干没有人脸的图片）。
task 7：获取人脸各个点位的坐标。生成ori_imgs/XXX.lms。
task 8：获取人脸跟踪数据，这步要训练一个追踪模型，会很慢。生成track_params.pt文件。这部报错通常是pytorch3d的问题，注意cuda版本。
task 9：生成transformers_train.json和transforms_val.json
如果某个任务报错，可以配置环境后使用：
python data_utils/process.py data/<ID>/<ID>.mp4 --task <taskId>
例如（重试任务2）：
python data_utils/process.py data/chinese/chinese.mp4 --task 2
7.将生成的aud.npy复制一份，改名aud_ds.npy（源码好像有点问题，需要要这么做，否则下面步骤报错文件不存在）
8.若需要训练的模型有眨眼效果，需要捕获原视频眨眼动作，使用OpenFace生成.csv文件
1.下载OpenFace软件
① 下载OpenFace（Windows版本链接）；
② 解压文件，打卡里面的OpenFaceOffline.exe；
③ Record里只勾选Record AUs；
④ 打开chinese.mp4，之后就开始运行。
⑤ 等待运行结束，会在./processd文件夹中生成.csv文件，将其更名为au.csv。
⑥ 将其放在data//文件夹下。
2.在github上面拉取到服务器，自行写脚本运行chinese.mp4，自动生成au.csv
OpenFace项目地址： OpenFace
9.以上步骤均为训练模型数据准备阶段，下面开始训练模型
# 命令1：训练模型100000次,训练后的模型放在trial_chinese目录下
python main.py data/chinese/ --workspace trial_chinese/ -O --iters 100000
# 命令2：在上面训练的基础上，再微调嘴唇，训练125000次，批量大小为32，可根据自己显存调节
python main.py data/chinese/ --workspace trial_chinese/ -O --iters 125000 --finetune_lips --patch_size 32
# 命令3：再把头部模型和躯干融合训练，训练模型200000次,训练后的模型放在trial_chinese_torso目录下，trial_chinese/checkpoints/ngp.pth为上面步骤训练出来的头部模型
python main.py data/chinese/ --workspace trial_chinese_torso/ -O --torso --head_ckpt trial_chinese/checkpoints/ngp.pth --iters 200000
至此，模型已经训练完毕，NeRF/model_chinese_torso/checkpoints/ngp.pth为最终视频所训练出来的数字人模型，可以结合其他应用方式进行模型推理，生成数字人视频。
模型运行测试情况：
- 模型接受视频要求：25FPS；512*512
- 测试视频大小：40秒
- GPU： 数据集准备阶段需要6G显存；训练模型阶段需要6.5G显存
- 时间：数据集准备时间20分钟；模型训练时间4.5小时