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Fasterliveportrait
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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
AI图像生成AI视频编辑#实时肖像动画#深度学习#TensorRT#Onnx模型#跨平台部署优质新品开源
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简介
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。
截图
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
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