MusePose:虚拟人视频生成的开源框架使用教程

MusePose:虚拟人视频生成的开源框架使用教程

MusePose MusePose: a Pose-Driven Image-to-Video Framework for Virtual Human Generation MusePose 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MusePose

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-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。

MusePose MusePose: a Pose-Driven Image-to-Video Framework for Virtual Human Generation MusePose 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MusePose

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

谢月连Jed

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值