045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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拍摄真人视频 概览 相机架设及拍摄规格 灯光布置 收音 模特形象 模特表达 视频提交 父主题： 形象制作

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功应用

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本方案将介绍一种虚拟数字人的方案，包含该方案的应用场景、方案架构、方案优势及其约束与限制。 虚拟数字人是基于近年来深度学习开发出的前沿技术而成形的一种“虚拟人”，它能够根据不同的应用场景，通过模拟人类行为并采用深度学习技术来实现自动化处理，使得被认知的过程更加准确、高效。本文将对此进行深入的分析，包括应用

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真人声音录制 客户录制真人音频，上传至MetaStudio进行AI训练，即可得到和真人音色1:1复刻的声音模型。 声音模型可实现文本转语音，应用于数字人视频制作、直播、交互问答等场景中。不同版本录制规格如下： 基础版：20句，每个音频文件时长约10秒。音频总时长为3~10分钟，建议5分钟。

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通过APIG，对外提供 人证核身 和人脸识别的组合API能力。 函数工作流 ：用于实现人证核身和人脸识别的组合业务逻辑，并通过APIG对外提供服务。 人脸识别服务：提供动作活体检测功能，判断当前用户是否为真人。 人证核身服务：将活体检测截取的人脸照片与上传的身份证证件信息关联起来，对身份真实性的核验。

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什么是人脸识别 人脸识别服务（Face Recognition Service，简称FRS），是基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处理、分析和理解，进行身份识别的一种智能服务。人脸识别以开放API（Application Programming Interface，应

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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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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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智能导购、文旅导览、智能问答、营业厅客服、智能陪练等。 数字人名片 支持为分身数字人制作形象名片，且支持通过名片来试听语音效果。 - 照片数字人 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。 -

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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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0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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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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方案例中的界面和步骤可能因时效性而与最新产品有所差异，仅供学习和参考。 表1 第三方案例列表 分类 文章名称 作者 自动学习 2步打通ModelArts和Astro实现AI应用落地 胡琦 开发环境 想不想让一张静态的照片动起来 林欣 基于TensorFlow训练轻量化ssdlite_mbv2人脸手机检测模型

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方案优势 核心技术1：海量家居家装方案，训练打磨AI装修算法 户型建模、识别 户型图自动生成：用户CAD图（dwg/dxf/JPG格式）导入软件，即可完成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情、灌水等违规评论，保证良好用户体验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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