数字人解决方案——ER-NeRF实时对话数字人模型训练与项目部署ER-NeRF是基于NeRF用于生成数字人的方法，可以达到实时生成的效果。具体来说，为了提高动态头部重建的准确性，ER-NeRF引入了一种紧凑且表达丰富的基于NeRF的三平面哈希表示法，通过三个平面哈希编码器剪枝空的空间区域。对于语音音频，ER-NeRF提出了一个区域关注模块，通过注意机制生成区域感知的条件特征。与现有方法不同，它们使用基于MLP的编码器隐式学习跨模态关系不同，注意机制建立了音频特征和空间区域之间的明确连接，以捕获本地动作的先验知识。此外，ER-NeRF引入了一种直接且快速的自适应姿势编码