Lösungen für die Batch-Produktion
Die Umsetzung der industriellen Produktion auf der Grundlage von SVLS erfordert den Aufbau automatisierter Prozesse:
- Skript-AutomatisierungSchreiben von Shell/Python-Batch-Skripten, zentrale Beispiele:
for audio in inputs/*.wav; do python inference.py --driven_audio $audio --source_video template.mp4 --enhancer lip --use_DAIN --output_dir batch_results/${audio%.*} done - Optimierung von Vorlagenvideos::
- 4K-Vorlage Video für die Herstellung von neutralen Ausdrücken
- ausnutzen
--stillDer Modus erhält die Stabilität des Gesichts - Vorab-Speicherung mehrerer vortrainierter Modell-Checkpoints
- Systeme zur Qualitätskontrolle::
- Integration von OpenCV zur automatischen Erkennung der Lippensynchronisation
- Bewertung des Audio-Video-Abgleichs mit dem PESQ-Algorithmus
- Einrichtung eines automatischen Wiederholungsmechanismus zur Behandlung von Fehlerfällen
Es wird empfohlen, Docker-Container-Bereitstellungen über diedocker-composeVerwalten Sie mehrere Instances für die parallele Verarbeitung. Für Aufgaben mit extrem hohem Volumen verwenden Sie den AWS Batch Service mit einem Cluster von EC2 G4-Instances.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSVLS: SadTalker erweitert, um digitale Personen anhand von Porträtvideos zu erzeugenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich digitale Videos von Menschen in kommerzieller Qualität im Stapelverfahren erstellen?
