LivePortrait开源项目使用教程

LivePortrait开源项目使用教程

LivePortrait Bring portraits to life! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LivePortrait

1. 项目介绍

LivePortrait 是一个开源项目，基于 PyTorch 框架，实现了高效的人物肖像动画制作。该项目通过拼接和重定向控制技术，使用户能够将静态肖像图片转化为生动的动画。LivePortrait 适用于多种场景，如虚拟现实、增强现实、媒体娱乐等，并且支持人类和动物模式。

2. 项目快速启动

环境准备

确保您的系统已安装以下软件：

• git
• conda
• FFmpeg

根据您的操作系统，选择以下命令创建并激活虚拟环境：

# 创建虚拟环境
conda create -n LivePortrait python=3.10
conda activate LivePortrait

安装 PyTorch 和相关依赖：

# 根据您的 CUDA 版本安装 PyTorch
# 示例命令，实际版本可能有所不同
pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

# 安装其他依赖
pip install -r requirements.txt

下载预训练权重

从 HuggingFace 下载预训练权重：

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download KwaiVGI/LivePortrait --local-dir pretrained_weights --exclude "*.git*"

或使用其他方式下载预训练权重并解压到 ./pretrained_weights 目录下。

运行推理脚本

运行以下命令开始动画制作：

# 人类模式
python inference.py

# 动物模式（仅限 Linux 和 Windows 用户）
python inference_animals.py

您也可以指定源输入和驱动输入：

# 使用图片作为源输入
python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d0.mp4

# 使用视频作为源输入
python inference.py -s assets/examples/source/s13.mp4 -d assets/examples/driving/d0.mp4

更多选项可以通过 -h 参数查看。

3. 应用案例和最佳实践

• 案例一：使用 LivePortrait 制作个人肖像动画，用于社交媒体分享。
• 案例二：在教育领域，使用 LivePortrait 制作虚拟教师形象，增强在线教学互动。
• 最佳实践：确保驱动视频的裁剪比例为 1:1，且主要聚焦于头部区域，以获得更好的动画效果。

4. 典型生态项目

• 项目一：基于 LivePortrait 开发的虚拟助手，能够在虚拟环境中与用户进行交流。
• 项目二：利用 LivePortrait 技术实现的增强现实游戏，为玩家提供沉浸式体验。

LivePortrait Bring portraits to life! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LivePortrait