数字人实时交互技术：实现流畅的虚拟对话体验

AI数字人的出现，正在颠覆我们对于“真实”与“虚拟”的认知！

借助iPhone实现面部表情捕捉并用于数字人：本图片来自Unreal官方网站。

除了现有的政务、金融、教育等行业，数字人还将进入智能家居、智能交通、智能办公等领域，为人们的生活和工作提供全方位的智能化服务。数字人可以根据不同的场景和主题，生成个性化的讲解内容，增强观众和游客的参与感和体验感。与传统的人工服务相比，数字人可以快速响应用户的请求，减少用户的等待时间，提升用户体验。根据不同的业务需求和用户偏好，数字人可以进行形象、声音、动作、知识等方面的定制，为用户提供个性化的服务体验。数字人实时交互技术作为其中的核心，正以其高效、智能、个性化的服务，为人们的生活和工作带来全新的体验。

一、关于 metahuman-stream 功能 TODO 二、安装 三、快速使用 2.1 运行srs 2.2 启动数字人： 四、更多用法 3.1 使用LLM模型进行数字人对话 2、声音克隆 2.1 gpt-sovits 2.2 xtts 3、音频特征用hubert 4、设置背景图片 5、全身视频拼接 5.1 切割训练用的视频 5.2 提取全身图片 5.3 启动数字人 6、不说话时用自定义视频替代 7、webrtc p2p 8、rtmp推送到srs 9、模型用musetalk 替换成自己的数字人 10、模型

ER-NeRF是基于NeRF用于生成数字人的方法，可以达到实时生成的效果。具体来说，为了提高动态头部重建的准确性，ER-NeRF引入了一种紧凑且表达丰富的基于NeRF的三平面哈希表示法，通过三个平面哈希编码器剪枝空的空间区域。对于语音音频，ER-NeRF提出了一个区域关注模块，通过注意机制生成区域感知的条件特征。与现有方法不同，它们使用基于MLP的编码器隐式学习跨模态关系不同，注意机制建立了音频特征和空间区域之间的明确连接，以捕获本地动作的先验知识。

这个是一个使用ER-NeRF来实现实时对话数字人、口播数字人的整体架构，其中包括了大语言回答模型、语音合成、成生视频流、背景替换等功能，项目对显存的要求很高，想要达到实时推理的效果，建议显存在24G以上。

探索未来：实时交互流式数字人技术 metahuman-stream项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/me/metahuman-stream 项目介绍 在数字化时代的前沿，实时交互流式数字人技术以其独特的魅力和强大的功能，正逐渐成为商业和技术领域的新宠。这项技术能够实现音视频同步对话，创造出几乎可以达到商用效果的数字人。通过观看ernerf效果、musetal...

基于NeRF和VITS的实时对话数字人，可以数字主播，问询数字人。

　　最近几个月一直在做基于storm的流式处理，索性整理下所有的知识点与技术知识。 　　一、数据准备 　　1、首先，我们需要用户的所有数据，使用MapReduce进行数据处理，生成业务宽表导入hbase与Redis，用于后续实时处理直接从Redis中获取相应数据，减少读写磁盘IO的消耗。   　　二、消息的接入 　　1、传入的数据是经过二进制处理的，所以使用jetty轻量级服务对传入的报...

VideoChat 是一款开源的实时数字人对话系统，支持语音输入和实时对话功能，首包延迟低至 3 秒，适用于多种实时语音交互场景。

VideoChat 通过多模态技术实现视频与语言的深度对齐，其开源版本为开发者提供了灵活的定制空间。未来可结合 VideoChat-Online 的流式处理能力，进一步提升实时交互效率。如需扩展功能，可参考上海AI Lab的论文，整合时空感知模块。VideoChat 是一款以多模态交互为核心的视频对话系统，支持实时语音、文本交互及数字人形象生成。其核心目标是通过整合视觉、语音与文本信息，实现与视频内容的深度交互，适用于直播、教育、客服等场景。​ 为例，介绍其功能与部署流程。

美摄科技实时语音交互数字人解决方案，以先进的人工智能和机器学习技术为基础，实现了文字与语音之间的无缝转换。此外，该方案还具有良好的开放性和扩展性，可以轻松与各种主流的AI聊天系统、语音系统进行集成，形成更加完善、高效的解决方案。从外观、声音到动作，都能完美展现企业的独特魅力。这种定制化的服务，不仅让数字人成为企业品牌形象和文化的有力传播者，更在激烈的市场竞争中为企业赢得了独特的竞争优势。美摄科技实时语音交互数字人解决方案以其领先的技术、个性化的定制服务、高效的沟通方式和广泛的应用场景赢得了众多企业的青睐。