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V2EX 第 552156 号会员,加入于 2021-07-30 21:15:32 +08:00
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elron 最近回复了
157 天前
回复了 ShaoLongFei 创建的主题 健康 咽口水好像吞刀片一样,我是不是复阳了
猛喝热水,但不要太烫
157 天前
回复了 loganovo 创建的主题 问与答 有注册 claude 的好路子吗? 邮箱被 ban 了
买张国外卡
157 天前
回复了 raullf 创建的主题 Python 服务 10 多秒才返回是什么情况
最基础的 debug 技能
赚黑心钱
前端时间正好研究过,模型方面综合下来腾讯的 musetalk 效果最好,也支持实时流式推理,推理速度也挺快,但是比较吃资源。实测下来 4070 也只能达到 25fps 。如果效果不满意,可以基于腾讯公布的数据集+自己的素材再训练一套。

也可以用 er-nerf 模型训练,这个效果上我觉得不如腾讯,但是推理起来不吃什么资源。

另外,如果有声音克隆方面的需求,可以上 gpt-Sovit 或者最新的 fish-speech 也可以,声音方面没要求的话直接上 edge-tts 完事。

关于推流,直接考虑 webrtc 即可,搭建一个 srs 推流服务器,推理过程可以流式传输给 srs ,再由客户端通过 ws 拉取。如果想做到数字人和 LLM 实时问答对话,你要考虑一下文本切割了。
kimi 可以 response_format 参数
op 目前对这个方向的研究有进展吗
celery 和 apscheduler 都能满足,而且 apscheduler 支持动态添加周期任务,celery 更偏向生产-消费模型
这还不跑吗
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