近日，一个名为Ultralight-Digital-Human的开源项目在开发者社区引发广泛关注。这个项目成功解决了数字人技术在移动端的部署难题，让普通智能手机也能实时运行数字人应用，为相关技术的普及带来新的可能。
这款超轻量级数字人模型采用了创新的深度学习技术，通过算法优化和模型压缩，成功将庞大的数字人系统"瘦身"到可以在移动设备上流畅运行的程度。系统支持实时处理视频和音频输入，并能快速合成数字人形象，响应及时，运行流畅。
在技术实现上，该项目集成了Wenet和Hubert两种音频特征提取方案，开发者可以根据具体应用场景灵活选择。同时，通过引入同步网络（syncnet）技术，显著提升了数字人的唇形同步效果。为了确保在移动设备上的流畅运行，开发团队在训练和部署过程中采用了参数剪枝技术，有效降低了计算资源需求。
该项目的另一大亮点是提供了完整的训练流程文档。开发者只需准备3-5分钟的高质量人脸视频，就能按照指南开始训练自己的数字人模型。系统对视频要求也很明确，Wenet模式需要20fps的帧率，而Hubert模式则需要25fps。
为确保训练效果，项目团队特别提醒开发者注意以下关键环节:首选预训练模型作为基础;确保训练数据质量;定期监控训练过程;适时调整训练参数。这些细节都会直接影响最终的数字人效果。
目前，这个开源项目已经在社交应用、移动游戏和虚拟现实等领域展现出巨大潜力。与传统数字人技术相比，它不仅降低了硬件门槛，还实现了跨平台兼容，可以在各类智能手机上稳定运行。
项目地址:https://github.com/anliyuan/Ultralight-Digital-Human
