FACEGOOD-Audio2Face 使用与部署指南

FACEGOOD-Audio2Face 使用与部署指南

FACEGOOD-Audio2Face http://www.facegood.cc 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FACEGOOD-Audio2Face

项目概述

FACEGOOD-Audio2Face 是一个致力于通过音频驱动面部 BlendShape，进而实现数字人面部动画的开源项目。它利用深度学习技术，特别是结合了注意力机制的双向LSTM网络，来将音频特征转换为控制3D面部动画的权重数据。此项目特别适用于创建能够响应语音的数字角色。

1. 目录结构及介绍

以下是 FACEGOOD-Audio2Face 的基本目录结构及其简要说明：

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├── code                    # 核心代码库，包括训练和推理逻辑
│   ├── train               # 训练代码和数据处理脚本
│   └── test                # 测试应用代码，包含预训练模型的使用示例
├── datasets                # 数据集存放位置，用于模型训练
├── doc                     # 相关文档和说明
├── examples                # 示例项目，如UE4的集成案例
│   └── ueExample           # 包含由FACEGOOD创建的数字人驱动脚本和UE4测试项目
├── LICENSE                 # 开源许可文件，采用MIT License
├── README.md               # 项目说明文档
├── requirements.txt        # 项目运行所需的Python包列表
├── run.py                  # 可能存在的启动脚本或示例脚本（需依据实际情况检查）
├── utils                   # 辅助函数库
└── ...                     # 其他潜在的辅助文件或子目录

注：具体目录结构可能会随项目更新而有所变化，请参考实际仓库的最新状态。

2. 项目的启动文件介绍

虽然直接的“启动文件”可能并不是显式指定的单一文件，但你可以从以下几个方面入手开始使用：

• Training: 如果你的目标是训练自己的模型，那么可能需要进入 code/train 目录，并执行相应的训练脚本，例如 step4_train.py，但在执行之前确保完成数据准备和配置修改。

• Inference: 对于使用预训练模型进行推断，进入 test 目录，找到如 zsmeif.py，这是一个演示如何加载预训练模型进行语音驱动面部动画的脚本。

• UE4集成: 若要在Unreal Engine中运用此技术，需要参照 examples/ueExample 中的指南来设置项目，并运行相关的Python脚本来激活面部动画。

3. 项目的配置文件介绍

项目中可能没有传统意义上的单个“配置文件”。然而，配置通常是通过修改脚本内的参数或者环境变量来实现的。比如，在训练和测试脚本中，你可能会遇到诸如数据路径、模型保存路径、超参数等的设定。因此：

• 代码内的配置：在 code/train 和 code/test 目录下的脚本中寻找初始化部分，那里可能有定义路径、模型参数等的地方。

• 环境依赖：依赖项管理通常通过 requirements.txt 文件来进行，确保安装了所有必要的Python库。

• 自定义配置：对于特定的运行需求，你可能需要自己建立或修改一些设置，这可能是通过修改脚本参数或创建环境变量的方式完成。

注意事项

• 在实际操作前，务必查阅 README.md 文件获取详细步骤和要求。
• 安装必要的软件和库，包括但不限于TensorFlow、PyAudio和其他依赖项。
• 考虑到兼容性和性能，注意TensorFlow版本和CUDA/CuDNN的匹配。
• 对于复杂的集成场景（如与UE4的结合），请仔细阅读相关的示例项目说明。

FACEGOOD-Audio2Face http://www.facegood.cc 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FACEGOOD-Audio2Face