本文将介绍一款基于AI技术的虚拟数字人视频制作软件,该软件能够实现虚拟数字人的自动化制作并生成高质量视频。以下是该软件的主要技术解析:
该软件使用深度学习技术来对虚拟数字人的面部表情进行识别。具体来说,它使用卷积神经网络(CNN)模型来自动提取面部特征,并将这些特征与先前的面部表情数据进行比较,从而确定数字人应该采取何种面部表情。
例如,当数字人应该表现出“开心”的时候,该软件将利用已有的数据集中存储的“开心”的面部特征以及CNN模型来生成合适的面部表情。
以下是面部表情识别的相关代码示例:
import cv2
import dlib
from imutils.video import VideoStream
from imutils import face_utils
import imutils
import numpy as np
import argparse
import datetime
import time
import os
# 创建face detector和predictor
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
#创建视频流
vs = VideoStream(src=0).start()
time.sleep(2.0)
# 循环处理视频帧
while True:
frame = vs.read()
frame = imutils.resize(frame, width=500)
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
rects = detector(gray, 0)
for rect in rects:
shape = predictor(gray, rect)
shape = face_utils.shape_to_np(shape)
# 再次使用OpenCV可视化面部特征点
for (x, y) in shape:
cv2.circle(frame, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)
cv2.imshow("Frame", frame)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord("q"):
break
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()
渲染虚拟数字人
在该软件中,虚拟数字人的渲染是通过三维建模技术实现的。该软
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