你是否曾经幻想过与自己的虚拟人交互？现在，使用PaddleAvatar，您可以将自己的图像、音频和视频转化为一个逼真的数字人视频，与其进行人机交互。
PaddleAvatar是一种基于PaddlePaddle深度学习框架的数字人生成工具，基于Paddle的许多套件，它可以将您的数字图像、音频和视频合成为一个逼真的数字人视频。除此之外，PaddleAvatar还支持进一步的开发，例如使用自然语言处理技术，将数字人视频转化为一个完整的人机交互系统，使得您能够与虚拟的自己进行真实的对话和互动。
使用PaddleAvatar，您可以将数字人视频用于各种场合，例如游戏、教育、虚拟现实等等。PaddleAvatar为您提供了一个自由创作的数字世界，让您的想象力得到了充分的释放！
所以，现在就使用PaddleAvatar，打造自己的数字分身，探索人机交互的未来吧！
github地址：https://github.com/Kedreamix/PaddleAvatar
🪀 环境说明
- Anaconda
- Python 3.8
- paddlepaddle
⚙️ 1. 安装环境
我们需要安装paddlepaddle环境，环境的安装，可以看这里paddlepaddle安装，我自己安装的版本是2.3.2，应该2.4也是能正常运行的
conda install paddlepaddle-gpu==2.3.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge
安装了paddlepaddle以后，可以安装所需要和对应的库，我已经写入requirements.txt中了
pip install -r requirements.txt
😀 2.PaddleAvator技术原理
🔮 3.网页部署（Streamlit）
这里可以使用streamlit进行网页端的部署，这样就利用可视化进行体验，这里可以看到有一个8501的端口，打开来即可看到网页
streamlit run avatar.streamlit.py
对于TTS，文字转语音来说，我设置了两种方式
- PaddleSpeech语音合成，可选择多种声音和语调，可以调节语言和人
- Azure微软语音合成，调用微软的API进行语音合成，不过需要填入密钥（这里不提供）
🔥 4.未来展望（人机交互）
我设计了一个基于自然语言处理、语音和图像处理等人工智能技术的人机交互系统。该系统致力于实现高度逼真的数字人多模态交互，以提供更加自然和亲密的用户体验。如图所示，该系统由四个核心模块组成：
(1) 自动语音识别(ASR)模块，用于将用户的语音输入转化为文本信息。
(2) 对话系统(DS)，用于接收ASR模块输出的文本信息，并进行对话处理。
(3) 文本到语音(TTS)模块，用于将DS模块输出的文本信息转化为高度逼真的语音信息。
(4) 数字人生成模块，用于预处理模型输入的图片和视频，以提取面部特征。接下来，该模型利用TTS模块将低维语音信号映射到高维视频信号，包括嘴巴、表情和动作等。最后，该模型使用神经网络来融合特征和多模态输出视频，并将其在客户端上显示。
🎯 TO DO LIST
在本仓库 https://github.com/Kedreamix/PaddleAvatar 之中，已经实现了第3和第4个模块，但是离完整的人机交互系统差一部分，所以这一部分还可以继续努力
- 加入表情迁移（丰富头部动作信息）
- 实时语音识别（人与数字人之间就可以通过语音进行对话交流)
- 语音克隆技术（语音克隆合成自己声音，提高数字人分身的真实感和互动体验）
- 类GPT对话系统（提高数字人的交互性和真实感，增强数字人的智能）
✨ AIstudio在线体验
不过似乎AIstudio的应用部署加载好久，不知道有什么快的方法
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6154230
📑 参考资料
- https://github.com/JiehangXie/PaddleBoBo
- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech
- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
