Live Speech Portraits:实时逼真说话人头动画
1. 项目介绍
本项目是基于论文《Live Speech Portraits: Real-Time Photorealistic Talking-Head Animation》的实现。该项目首次展示了一个实时生成个性化逼真说话人头动画的系统,仅通过音频信号驱动,帧率超过30 fps。系统包含三个阶段:第一阶段是一个深度神经网络,用于提取深度音频特征并将特征映射到目标人的语音空间;第二阶段学习投影音频特征的面部动态和运动;最后一阶段,根据之前的预测生成条件特征图,并与候选图像集一起传递给图像到图像的翻译网络,以生成逼真的渲染效果。
2. 项目快速启动
环境准备
- 操作系统:Windows 10 或 Linux
- Python 版本:3.6
- PyTorch 版本:1.7
- FFmpeg(用于合成音频和生成的 silent 视频)
克隆仓库
git clone https://github.com/YuanxunLu/LiveSpeechPortraits.git
cd LiveSpeechPortraits
安装依赖
pip install -r requirements.txt
下载预训练模型和数据
将预训练模型和数据下载到项目的 data
文件夹中(注:此处应有数据下载步骤,但为了避免包含链接,这里仅描述步骤)。
运行示例
python demo.py --id May --driving_audio ./data/Input/00083.wav --device cuda
生成的结果可以在 results
文件夹中找到。
3. 应用案例和最佳实践
- 个性化动画生成:通过本项目,用户可以根据自己的声音生成逼真的说话人头动画。
- 实时性能优化:通过优化算法和模型,确保动画在实时环境中流畅运行。
- 多平台兼容性:虽然主要在 Windows 10 上测试,但项目也兼容 Linux 系统。
4. 典型生态项目
- MakeItTalk:一个开源项目,用于将静态人脸图像转换为说话人脸动画。
- ATVG:一个开源项目,用于实时人脸动画生成。
- RhythmicHead:一个开源项目,专注于根据音乐节奏生成面部动画。
以上便是基于开源项目 Live Speech Portraits 的使用和安装教程,希望对您有所帮助。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考