MusePose:虚拟人视频生成的开源框架使用教程
1. 项目介绍
MusePose 是一个基于扩散模型和姿态引导的虚拟人视频生成框架。它能够根据给定的姿态序列,生成与参考图像中人物动作一致的舞蹈视频。MusePose 的输出质量超过了目前大多数同类开源模型,并且提供了姿态对齐算法,显著提高了推理性能和模型的可用性。
2. 项目快速启动
环境搭建
- 推荐的 Python 版本:>=3.10
- 推荐的 CUDA 版本:11.7
首先,安装所需的 Python 包:
pip install -r requirements.txt
接着,安装 MMLab 相关的包:
pip install --no-cache-dir -U openmim
mim install mmengine
mim install mmcv>=2.0.1
mim install mmdet>=3.1.0
mim install mmpose>=1.1.0
下载权重文件
从官方渠道下载训练好的权重文件,并按照以下目录结构进行组织:
./pretrained_weights/
|-- MusePose
| |-- denoising_unet.pth
| |-- motion_module.pth
| |-- pose_guider.pth
| └── reference_unet.pth
|-- dwpose
| |-- dw-ll_ucoco_384.pth
| └── yolox_l_8x8_300e_coco.pth
...
运行示例
将参考图像和舞蹈视频放入 ./assets
目录下,例如:
./assets/
|-- images
| └── ref.png
└── videos
└── dance.mp4
使用姿态对齐算法对齐参考图像:
python pose_align.py --imgfn_refer ./assets/images/ref.png --vidfn ./assets/videos/dance.mp4
对齐后的姿态数据将保存在 ./assets/poses
目录下。
接着,将参考图像和对齐后的姿态数据路径添加到测试配置文件 ./configs/test_stage_2.yaml
中,然后运行推理脚本:
python test_stage_2.py --config ./configs/test_stage_2.yaml
输出结果将保存在 ./output/
目录下。
3. 应用案例和最佳实践
- 姿态对齐:使用
pose_align.py
脚本可以显著提高模型在不同参考图像上的表现。 - 减少显存消耗:在推理时,可以通过设置
-W
和-H
参数来调整输出视频的分辨率,从而减少显存消耗。
4. 典型生态项目
MusePose 作为虚拟人视频生成的一部分,可以与其他开源项目结合使用,例如:
- MuseV:用于虚拟人视频的生成。
- MuseTalk:提供虚拟人的对话能力。
通过这些项目的结合,可以创建更加丰富和互动的虚拟人体验。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考