Gradio框架打造WEBUI，解锁数字人生生成的新界面

2023-10-13 04:33:25

使用 Gradio 框架简化数字人生成的实时输出

数字人生成技术的发展正在以惊人的速度革新我们的想象力，使我们能够将现实世界转换为栩栩如生的 3D 场景。然而，这些技术的使用通常需要一定的专业知识，这让普通用户难以亲身体验其强大功能。

Gradio：数字人生成变得触手可及

Gradio 框架的出现为数字人生成的普及带来了希望。这是一个开源框架，可以轻松地构建交互式 Web 应用程序，即使是初学者也可以使用这些应用程序来探索和操作机器学习模型。使用 Gradio，我们可以创建直观的 Web UI，使数字人生成过程更加直观和易于访问。

构建实时数字人生成 Web UI

在本教程中，我们将指导你逐步构建一个使用 Gradio 框架的 Web UI，该 Web UI 提供数字人生成的实时输出以及服务器控制台日志记录功能。

步骤 1：安装 Gradio 框架

首先，让我们安装 Gradio 框架：

pip install gradio

步骤 2：编写 Gradio 脚本

接下来，我们需要编写一个 Gradio 脚本来定义我们的 Web UI。该脚本将包括：

模型选择选项，例如 ER-NeRF、RAD-NeRF 和 AD-NeRF
场景选择滑块
开始和停止生成按钮
用来显示输出视频的视频组件
用来显示服务器控制台日志的控制台组件

步骤 3：运行 Gradio 脚本

要启动我们的 Web UI，我们可以运行以下命令：

python main.py

步骤 4：使用 Gradio Web UI

在浏览器中，导航到 http://localhost:8080 即可访问 Gradio Web UI。在这个用户友好的界面中，你可以：

选择所需的模型和场景
点击“开始生成”按钮以启动过程
实时查看数字人生成的输出视频
监视服务器控制台日志以跟踪生成进度和任何错误消息

代码示例

import gradio as gr

def main():
    with gr.Blocks() as demo:
        gr.Markdown("## 数字人生成")
        with gr.Tabs():
            with gr.TabItem("模型选择"):
                model = gr.Radio(["ER-NeRF", "RAD-NeRF", "AD-NeRF"])
            with gr.TabItem("场景选择"):
                scene = gr.Slider(0, 100, step=1)
        with gr.Row():
            start_button = gr.Button("开始生成")
            stop_button = gr.Button("停止生成")
        with gr.Row():
            output_video = gr.Video()
            console_output = gr.Console()

    demo.launch()

if __name__ == "__main__":
    main()