FaceFormer 项目使用教程

FaceFormer 项目使用教程

【免费下载链接】FaceFormer [CVPR 2022] FaceFormer: Speech-Driven 3D Facial Animation with Transformers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FaceFormer

项目目录结构及介绍

FaceFormer 项目的目录结构如下：

FaceFormer/
├── data_loader.py
├── demo.py
├── faceformer.py
├── framework.jpg
├── main.py
├── render.py
├── requirements.txt
├── wav2vec.py
├── README.md
├── LICENSE
├── gitignore
├── BIWI/
│   ├── faces/
│   ├── rigid_scans/
├── VOCASET/
│   ├── data_verts.npy
│   ├── raw_audio_fixed.pkl
│   ├── templates.pkl
│   ├── subj_seq_to_idx.pkl
│   ├── FLAME_sample.ply

目录结构介绍

• data_loader.py: 数据加载模块，用于加载和预处理数据。
• demo.py: 演示脚本，用于展示项目的功能。
• faceformer.py: 核心模块，包含 FaceFormer 模型的实现。
• framework.jpg: 项目框架图。
• main.py: 主启动文件，用于运行项目。
• render.py: 渲染模块，用于生成 3D 面部动画。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了运行项目所需的 Python 包。
• wav2vec.py: 音频处理模块，用于处理音频输入。
• README.md: 项目说明文档。
• LICENSE: 项目许可证。
• gitignore: Git 忽略文件配置。
• BIWI/: BIWI 数据集相关文件。
• VOCASET/: VOCASET 数据集相关文件。

项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py。该文件包含了项目的主要运行逻辑，可以通过运行该文件来启动项目。

main.py 文件介绍

# main.py 文件内容示例
import faceformer
import data_loader
import render

def main():
    # 加载数据
    data = data_loader.load_data()
    # 初始化模型
    model = faceformer.FaceFormer()
    # 运行模型
    output = model.run(data)
    # 渲染结果
    render.render(output)

if __name__ == "__main__":
    main()

项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt，该文件列出了运行项目所需的 Python 包及其版本。

requirements.txt 文件内容示例

torch==1.9.0
numpy==1.21.2
ffmpeg-python==0.2.0

通过安装这些依赖包，可以确保项目在正确的环境中运行。

pip install -r requirements.txt

以上是 FaceFormer 项目的基本使用教程，包括项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。

【免费下载链接】FaceFormer [CVPR 2022] FaceFormer: Speech-Driven 3D Facial Animation with Transformers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FaceFormer