FasterLivePortrait
FasterLivePortrait是一个基于深度学习的实时肖像动画化项目。，FasterLivePortrait是一个基于深度学习的实时肖像动画化项目。它通过使用TensorRT在RTX 3090 GPU上实现30+ FPS的实时运行速度，包括预处理和后处理，而不仅仅是模型推理速度。该项目还实现了将LivePortrait模型转换为Onnx模型，并在RTX 3090上使用onnxruntime-gpu实现约70ms/帧的推理速度，支持跨平台部署。此外，该项目还支持原生gradio app，速度提升数倍，并支持多张人脸的同时推理。代码结构经过重构，不再依赖PyTorch，所有模型使用onnx或tensorrt进行推理
工具简介与核心定位
需求人群 目标受众主要是深度学习开发者、图像处理研究人员和相关领域的专业人士。他们需要在实时环境中对肖像进行动画化处理，或者在跨平台部署中使用深度学习模型。FasterLivePortrait提供了高效的推理速度和灵活的部署方式，适合需要高性能和高兼容性的开发者。 使用场景 使用FasterLivePortrait在视频会议中实时展示动态肖像 将静态肖像照片转换为动态视频，用于社交媒体分享 在游戏或虚拟现实应用中实时生成动态角色肖像 产品特色 使用TensorRT在RTX 3090 GPU上实现30+ FPS的实时运行速度 将LivePortrait模型转换为Onnx模型，支持跨平台部署 支持原生gradio app，提升推理速度并支持多张人脸同时推理 代码结构重构，不再依赖PyTorch，使用onnx或tensorrt进行推理 支持Docker环境，提供可运行的镜像 支持Windows和MacOS集成包，支持一键运行 支持onnxruntime和TensorRT推理，提供详细的安装和使用指南 使用教程 1. 安装Docker并下载FasterLivePortrait的Docker镜像 2. 使用Docker命令运行FasterLivePortrait容器 3. 下载并转换Onnx模型文件，放置在检查点文件夹中 4. 安装并配置onnxruntime-gpu或TensorRT 5. 使用提供的脚本将Onnx模型转换为TensorRT模型 6. 运行app.py启动gradio app，选择onnx或tensorrt模式 7. 访问本地服务器（默认端口9870）并使用app进行实时肖像动画化
ADK 综合性能评测
核心特色与功能亮点 (Key Features)
典型应用场景与适用行业
核心能力
官方新手上手实操教程指南
1-STEP TUTORIAL准备训练数据并上传到FasterLivePortrait平台；2. 选择预训练模型和训练参数；3. 启动训练任务并监控进度；4. 评估模型效果，导出或部署使用。
1. 准备训练数据并上传到FasterLivePortrait平台；2. 选择预训练模型和训练参数；3. 启动训练任务并监控进度；4. 评估模型效果，导出或部署使用。
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关于 FasterLivePortrait 的常见问题
FasterLivePortrait通常提供免费试用或免费基础版本，高级功能和更大使用量需要付费订阅。具体价格方案请以官网最新信息为准。
正规的训练模型工具通常会采取数据加密和隐私保护措施，但建议避免上传敏感个人信息或商业机密内容。使用前请仔细阅读产品的隐私政策。
FasterLivePortrait适合对训练模型有需求的人群使用，包括个人用户、自由职业者、中小企业以及大型企业的相关部门。具体适用场景因产品定位而异。
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