数字人解决方案-ER-NeRF实时对话数字人模型训练与项目部署.pdf
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。此外，ER-NeRF引入了一种直接且快速的自适应姿势编码，通过将头部姿势
的复杂变换映射到空间坐标，来优化头部和躯干的分离问题。大量实验证明，与先前方法相比，ER-NeRF的方法可以呈现更高保真度和音频嘴
唇同步的数字人，细节更加逼真。
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