バッチ生産ソリューション
SVLSに基づく工業生産の実施には、自動化されたプロセスの構築が必要である：
- スクリプト・オートメーションシェル/Pythonバッチスクリプトの作成、コア例：
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 - テンプレート動画の最適化::
- ニュートラルな表情を作る4Kテンプレート動画
- 利用する
--still顔の安定性を保つモード - 複数の事前学習済みモデルのチェックポイントを事前に保存する
- 品質管理システム::
- リップシンクロ自動検出のためのOpenCVの統合
- PESQアルゴリズムによるオーディオとビデオのアライメント評価
- 失敗ケースに対処するための自動リトライ・メカニズムの設定
を使ったDockerコンテナによるデプロイを推奨します。docker-compose複数のインスタンスを管理し、並列処理を行う。超大容量のタスクには、EC2 G4インスタンスのクラスタとAWS Batchサービスを使用する。
この答えは記事から得たものである。SVLS: SadTalker、ポートレートビデオを使ってデジタル人物を生成する機能を強化について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 商業レベルのデジタル・ヒューマン・ビデオの一括作成を実現するには？
