Latent Image Animator 使用教程

Latent Image Animator 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. 项目介绍

Latent Image Animator（LIA）是一个基于深度学习技术的图像动画化项目。它通过在潜在空间中导航来实现图像的动画化，无需依赖额外的结构表示模块。LIA 使用自监督的自动编码器，能够在不增加模型复杂性的前提下，通过线性空间中的位移来创建动态效果。该项目的成果已发表在 ICLR 2022 和 TPAMI 2024 的论文中。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的环境中安装了以下依赖项：

• Python 3.7
• PyTorch 1.5 或以上版本
• tensorboard
• moviepy
• av
• tqdm
• lpips

快速启动

以下是一个快速启动的示例，它展示了如何使用预训练模型生成动画效果：

# 下载预训练模型并放置在 ./checkpoints 文件夹中

# 使用 Vox 模型
python run_demo.py --model vox --source_path ./data/vox/macron.png --driving_path ./data/vox/driving1.mp4

# 使用 Taichi 模型
python run_demo.py --model taichi --source_path ./data/taichi/subject1.png --driving_path ./data/taichi/driving1.mp4

# 使用 TED 模型
python run_demo.py --model ted --source_path ./data/ted/subject1.png --driving_path ./data/ted/driving1.mp4

生成的动画结果将保存在 ./res 文件夹中。

3. 应用案例和最佳实践

• 动画效果演示：使用预训练模型和示例图片、视频，可以快速生成动画效果。
• 自定义动画：如果您希望使用自己的图片和视频，可以通过指定数据路径和模型来生成自定义动画。
• 模型训练：如果需要针对特定数据集进行训练，可以通过提供的 train.py 脚本来训练模型。

4. 典型生态项目

• 数据集准备：项目支持 VoxCeleb、Taichi 和 TED 数据集。可以从相关网站下载并按照项目要求预处理数据集。
• 性能评估：项目提供了 evaluation.py 脚本，用于评估模型的重构质量和 LPIPS 分数。
• 线性操纵：通过 linear_manipulation.py 脚本，可以对单个图像进行线性操纵，以获得不同的动画效果。

以上就是 Latent Image Animator 的使用教程。希望这份文档能够帮助您快速上手该项目，并探索更多有趣的应用。

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