Live Speech Portraits 项目使用教程

Live Speech Portraits 项目使用教程

LiveSpeechPortraits Live Speech Portraits: Real-Time Photorealistic Talking-Head Animation (SIGGRAPH Asia 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LiveSpeechPortraits

1. 项目的目录结构及介绍

LiveSpeechPortraits 项目目录结构如下：

LiveSpeechPortraits/
├── config/              # 配置文件目录
├── data/                # 数据集目录
├── doc/                 # 文档目录
├── funcs/               # 功能函数目录
├── models/              # 模型文件目录
├── options/             # 选项配置目录
├── util/                # 工具函数目录
├── LICENSE              # 项目许可证
├── README.md            # 项目说明文档
├── cog.yaml             # 配置文件
├── demo.py              # 项目演示脚本
├── predict.py           # 模型预测脚本
├── requirements.txt     # 项目依赖文件

• config/: 存放项目的配置文件。
• data/: 存放输入数据集，包括音频文件和候选图像集。
• doc/: 存放项目的文档资料。
• funcs/: 包含项目运行所需的各种功能函数。
• models/: 存放训练好的模型文件。
• options/: 包含各种选项配置文件，用于调整项目运行参数。
• util/: 包含一些工具函数，用于辅助项目运行。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要包括 demo.py 和 predict.py。

• demo.py: 用于演示项目的功能，可以加载预训练模型，并对指定的音频文件进行实时动画生成。
• predict.py: 用于对单个音频文件进行动画生成，通常用于测试和验证模型。

以 demo.py 为例，以下是一个简单的启动命令：

python demo.py --id May --driving_audio ./data/Input/00083.wav --device cuda

这个命令将使用ID为"May"的模型，对 data/Input/00083.wav 文件进行处理，并在CUDA设备上进行渲染。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 config/ 目录下的各种配置文件，以及根目录下的 cog.yaml。

• cog.yaml: 这是一个项目配置文件，可能包含一些全局设置，如数据路径、模型路径等。

• config/ 目录下的配置文件可能包括但不限于以下几种：

  • model_config.py: 模型配置文件，用于定义模型的结构和参数。
  • train_config.py: 训练配置文件，用于设置训练过程中的参数，如学习率、批量大小等。
  • test_config.py: 测试配置文件，用于设置测试过程中的参数。

配置文件的具体内容可能需要根据项目的具体情况和需求进行调整。在实际运行项目之前，确保这些配置文件正确无误是非常重要的。

LiveSpeechPortraits Live Speech Portraits: Real-Time Photorealistic Talking-Head Animation (SIGGRAPH Asia 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LiveSpeechPortraits