开源项目MEMO使用教程

开源项目MEMO使用教程

memo Memory-Guided Diffusion for Expressive Talking Video Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/memo6/memo

1. 项目介绍

MEMO项目是一个基于Memory-Guided Diffusion技术的开源项目，用于生成具有表现力的谈话视频。该项目由多个研究人员共同开发，旨在为研究、教育和娱乐等领域提供一种高效、高质量的谈话视频生成工具。MEMO通过结合面部表情、声音特征和情感标签，生成自然流畅的谈话视频。

2. 项目快速启动

以下是快速启动MEMO项目的基本步骤：

环境准备

首先，确保您的环境中安装有Python 3.10。然后，创建一个新的虚拟环境并安装必要的依赖：

conda create -n memo python=3.10 -y
conda activate memo
conda install -c conda-forge ffmpeg -y
pip install -e .

运行示例

安装完成后，您可以使用以下命令运行一个示例：

python inference.py --config configs/inference.yaml --input_image assets/examples/dicaprio.jpg --input_audio assets/examples/speech.wav --output_dir outputs

这个命令将使用默认配置文件和示例图像、音频文件生成谈话视频，并将结果保存在outputs目录中。

3. 应用案例和最佳实践

数据准备

在开始训练之前，您需要准备数据集。数据集应该包含视频片段，每个片段应该组织如下：

data
└── video
    └── *.mp4

使用以下脚本来计算视频的持续时间：

python scripts/calculate_durations.py data/video

接着，预处理数据：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python scripts/prepare_data.py --input_dir data/video --output_dir data/embedding --misc_model_dir checkpoints

预处理完成后，您的目录结构将如下所示：

data
├── video
├── *.mp4
└── ...
└── embedding
    ├── audio_emb
    ├── audio_emotion
    ├── face_emb
    ├── vocals
    └── metadata.jsonl

模型训练

使用以下命令开始训练：

accelerate launch --config_file configs/accelerate.yaml finetune.py --config configs/finetune.yaml --exp_name finetune

训练完成后，您可以将训练好的模型用于推理。

4. 典型生态项目

MEMO项目的开源生态中，已经有一些社区贡献的案例，包括但不限于：

• ComfyUI集成
• Gradio应用
• 示例演示
• Jupyter笔记本

这些项目扩展了MEMO的功能，并为用户提供了更多的使用方式和场景。

memo Memory-Guided Diffusion for Expressive Talking Video Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/memo6/memo