LIA项目使用教程

LIA项目使用教程

LIA [ICLR 22] Latent Image Animator: Learning to Animate Images via Latent Space Navigation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LIA

1. 项目目录结构及介绍

LIA（Latent Image Animator）项目的目录结构如下：

LIA/
├── assets/
├── checkpoints/
├── data/
│   ├── datasets/
│   ├── demo_source_images/
│   └── demo_driving_videos/
├── networks/
├── res/
├── augmentations.py
├── cog.yaml
├── dataset.py
├── evaluation.py
├── linear_manipulation.py
├── predict.py
├── run_demo.py
├── train.py
├── trainer.py
├── vgg19.py
├── LICENSE.md
└── README.md

• assets/：存放项目所需的资源文件。
• checkpoints/：存放训练好的模型权重文件。
• data/：包含项目所需的数据集，分为datasets/（原始数据集）、demo_source_images/（示例源图像）和demo_driving_videos/（示例驱动视频）。
• networks/：存放网络结构的定义。
• res/：存放生成的结果文件。
• augmentations.py：包含数据增强的相关代码。
• cog.yaml：配置文件，用于定义项目的一些基本设置。
• dataset.py：包含数据集加载和处理的代码。
• evaluation.py：包含模型评估的相关代码。
• linear_manipulation.py：包含对单个图像进行线性操作的代码。
• predict.py：包含模型预测的代码。
• run_demo.py：包含运行示例的代码。
• train.py：包含模型训练的代码。
• trainer.py：包含训练过程的一些辅助函数和类。
• vgg19.py：包含VGG19网络的定义。
• LICENSE.md：项目的许可文件。
• README.md：项目的说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是run_demo.py，该文件用于运行项目的演示。以下是一个简单的使用示例：

python run_demo.py --model vox --source_path ./data/vox/macron.png --driving_path ./data/vox/driving1.mp4

上述命令将使用vox模型，以data/vox/macron.png作为源图像，以data/vox/driving1.mp4作为驱动视频来生成动画。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是cog.yaml，该文件用于定义项目的一些基本设置。以下是一个配置文件的示例：

# 项目的基本配置
project:
  name: LIA

# 数据集的配置
datasets:
  vox:
    train: ./datasets/vox/train
    test: ./datasets/vox/test
  taichi:
    train: ./datasets/taichi/train
    test: ./datasets/taichi/test
  ted:
    train: ./datasets/ted/train
    test: ./datasets/ted/test

# 训练的配置
training:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

在上述配置文件中，定义了项目名称、不同数据集的路径以及训练时的一些基本参数。这些配置可以根据实际需要进行修改。

LIA [ICLR 22] Latent Image Animator: Learning to Animate Images via Latent Space Navigation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LIA