照片数字人 制作照片数字人视频 查看任务 查看视频

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照片数字人限制 照片数字人视频制作限制说明，如表1所示。 表1 照片数字人视频制作限制 照片数字人视频制作配置 限制 人像照片 制作照片数字人的人像照片拍摄要求，如下所示： 真人正面照，不支持动漫卡通形象；面部占比50%以上，侧脸俯仰角度不超过15度。 五官清晰无遮挡，目视前方。

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制作照片数字人视频 支持上传正面清晰的人像照片，生成会说话的照片数字人视频。 操作限制 照片数字人视频制作限制，如照片数字人限制所示。 操作步骤 登录MetaStudio控制台。 在“工作台”界面，单击“照片数字人”，进入照片数字人制作页面，如图1所示。 界面左侧展示配置项，右侧展示预览效果。配置操作，请参考表1。

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照片数字人视频制作管理 创建照片分身数字人视频制作任务 查询照片分身数字人视频制作任务详情 取消等待中的照片分身数字人视频制作任务 创建照片检测任务 查询照片检测任务详情 父主题： 分身视频制作

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3D数字人风格化照片建模 创建照片建模任务 照片建模任务列表查询 照片建模任务详情查询 基于图片URL创建照片建模任务 创建照片建模任务 父主题： 3D数字人

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创建照片分身数字人视频制作任务 功能介绍 该接口用于创建照片分身数字人视频制作任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/photo-digital-human-videos 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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: 分身数字人视频制作任务 PHOTO_DIGITAL_HUMAN_VIDEO: 照片数字人视频制作任务 start_time String 数字人视频制作开始时间。 end_time String 数字人视频制作结束时间。 duration Float 参数解释： 数字人视频内容时长。

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照片建模 照片建模任务创建失败是什么原因？ 照片建模任务出现异常问题怎么办？ 风格化照片建模的照片有什么要求？ 风格化照片建模生成的模型文件是什么格式？ 表情驱动数据格式如何定义？ 肢体驱动数据格式如何定义？

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风格化照片建模的照片有什么要求？ 用于风格化照片建模的照片需要符合以下要求： 照片内容要求：正面照，脸部无遮挡。 照片格式要求：jpg/jpeg/png格式照片，最大分辨率为3840*2160。 父主题： 照片建模

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人脸识别是否可使用证件类照片 人脸识别服务可以使用证件类照片，提取人脸特征时，非人脸信息不会被提取。受技术与成本多种因素制约，人脸识别服务存在一些约束限制，详细请参见约束与限制。 父主题： 产品咨询类

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创建照片检测任务 功能介绍 该接口用于创建照片检测任务，检测照片是否满足制作照片数字人的要求。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/photo-detection 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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创建照片建模任务 功能介绍 该接口用于创建风格化照片建模任务。使用BASE64编码照片，通过JSON格式上传，生成风格化数字人模型。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/digital-human/stylized/picture-modelings-by-json

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算法基本原理 数字人照片建模算法是指使用深度学习算法将已授权的人像照片信息转换为数字人3D模型的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：有授权的人像照片。 算法原理：使用深度学习算法，将人像照片转换为数字人3D模型。 输出结果：数字人3D模型。 应用领域：数字人照片建模算法可应用

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查询照片检测任务详情 功能介绍 该接口用于查询照片检测任务详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/photo-detection/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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取消等待中的照片分身数字人视频制作任务 功能介绍 该接口用于取消等待中的照片分身数字人视频制作任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/photo-digital-human-videos/{job_id}/cancel 表1 路径参数

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为什么人脸识别通过率低 问题现象 人脸识别出现通过率低，前端需要抓拍多张才能找到阈值（0.93）以上的结果。 问题原因 底库照片质量不好。 前端抓拍条件很差。 前端抓拍到的人脸姿态跟底库照片的姿态相差较多，或者底库照片与抓拍的人像相差太多。 解决方案 重新录入底库的照片，将质量差的底库照片更换。

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创建照片建模任务 功能介绍 该接口用于创建风格化照片建模任务。通过上传照片，生成风格化数字人模型。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/digital-human/stylized/picture-modelings 表1 路径参数

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使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。

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为什么会出现识别错误的情况 问题原因 底库采集的图片不清晰。 前端抓拍的照片质量不好。 常见的图片质量问题：背光、阴阳脸、角度不正、图片过于模糊。 解决方案 重新录入底库的照片，将质量差的底库照片更换。 改善前端抓拍条件，调节光照，避免背光情况。运动模糊，去掉模糊照片，调节摄像头参数。

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使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。

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名人识别 功能介绍 分析并识别图片中包含的敏感人物、明星及网红人物，返回人物信息及人脸坐标。 前提条件 使用名人识别服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。 图像识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API

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