DInet

(1)数据:
1):随机获取5帧参考帧
2):处理这5帧连续帧,:source_frames:连续5帧的crop_moth
b)audio_list:连续5帧的每一帧对应的5帧音频mel特征
c):refs:fintune 固定参考帧,为video.refs,给这连续5帧每一帧配固定的5帧参考帧。
video.refs 为整段视频的突出表情帧,ref_desc_list = [“闭嘴”, “张嘴”, “嘟嘴”, “半张嘴”, “张大嘴”]
ref_desc_list通过当前帧与ref_normal_landmarks作相似度,计算得来。
d): refs:pretrain 随机5帧参考帧
(2)网络:
N=5
输入:1:source_img:torch.Size([N, 3, 160, 128])。 #一帧带预测嘴型的帧
2:ref_img:torch.Size([N, 15, 160, 128])。#随机参考帧
3:audio_feature:torch.Size([N, 80, 16])
输出:torch.Size([N, 3, 160, 128])
alignment encoder:将两种图片特征concat,在channel维度上拼接后,接到一个下采样16倍的小网络中,然后接一层全连接层,组成1*128维度的特征向量
adaat:空间变形,在人脸姿态检测里面有引用,在特征通道空间中进行仿射变换,【R,T,S】,实现错位图像生成,保证生成的嘴型姿态跟带预测嘴型帧的姿态一致。
在这里插入图片描述
(3)损失:
1)Perception loss;2)GAN loss. 3)Lip-sync loss.
分别对应图像特征判别器,音频特征判别器,和音唇同步模型。
输入:随机5帧参考帧reference image,随机一张待生成的mask后的原图source image,source image对应的音频
过程:1)将reference image 与source image均下采样4倍,分别得到[N,256,40,32]的特征图
2)将1)得到的2组特征图,融合对齐,得到特征图3.
3)音频提取的特征,与特征图3融合并进行仿射变换(以前在做人脸重建时会有用到),得到特征图4
4)对特征图4,进行decode,上采样4倍,得到生成的图片。
输出:fake_out
(4)后续loss:

  1. perceptionLoss
    计算fake_out与fake_out原图做一个特征金字塔计算,然后送到vgg中,分别计算图像特征,最后两个特征张量做L1Loss
    2)pixelLossL1
    计算fake_out与fake_out原图线性插值缩放一定倍数后,做L1Loss
    3)两个判别器loss
    4)mothloss
    计算fake_out嘴部分与fake_out原图嘴部分做perceptionLoss
    5)sync_loss
    生成的嘴型与对应的音频,送到syncnet中,得到音频特征和嘴型特征,然后做nn.MSELoss()
    (5)辅助网络:
    1)图片+音频判别器网络:
    比较大的一个二分类网络,用来判别生成图和原图的真假
    GAN loss=MSE Loss
    2)音视频同步网络
    通过调节表情特征系数,可以控制嘴型。
### DINet 环境搭建教程 #### 一、依赖库安装 为了成功运行 DINet,需先完成必要的软件包和工具链的安装。以下是具体的依赖项及其安装方法: 1. **Python 版本** Python 是构建 DINet 的核心编程语言,推荐使用 Python 3.7 或更高版本[^2]。 2. **PyTorch 安装** PyTorch 是 DINet 所使用的深度学习框架。如果设备支持 GPU 加速,则建议安装 CUDA 支持的 PyTorch;否则可以选择仅 CPU 版本。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 如果需要 GPU 支持,请访问官方页面获取适合您系统的命令[^3]。 3. **OpenCV 和 dlib** OpenCV 提供图像处理功能,而 dlib 则用于人脸检测和其他计算机视觉任务。可以通过以下方式快速安装: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv pip install dlib ``` 4. **其他必要库** 还有一些辅助性的 Python 库可能被用到,比如 `numpy`、`matplotlib` 等。可以一次性通过如下命令安装这些常用库: ```bash pip install numpy matplotlib scikit-image scipy tqdm ``` --- #### 二、源码克隆与数据准备 1. **Git 克隆项目仓库** 使用 Git 将 DINet 的开源代码下载至本地机器上: ```bash git clone https://github.com/example/DINet.git cd DINet ``` 2. **预训练模型文件** 大多数情况下,DINet 已经提供了经过充分训练好的权重文件。按照 README 文件中的指引,从指定链接下载并解压预训练模型到相应目录下。 3. **测试集或自定义输入视频** 准备好待编辑的人脸视频素材或者图片序列作为算法输入的一部分。 --- #### 三、验证环境配置是否正确 执行简单的脚本来确认所有组件能够正常协同工作。通常会在项目的根路径找到名为 `test_env.sh` 或类似的 shell 脚本文件来帮助开发者做初步检验。 ```bash ./scripts/test_env.sh ``` 上述过程会加载默认参数设置下的网络结构实例化对象,并打印一些基本信息以表明当前状态良好与否[^4]。 --- #### 四、常见错误排查 - 若遇到模块缺失报错,返回第二部分重新检查是否有遗漏未导入的关键第三方扩展; - 对于显存不足的情况调整 batch size 参数大小即可缓解压力; - 当发现性能瓶颈时考虑升级硬件设施或是优化现有资源利用率策略。 --- ### 结论 综上所述,完成了以上几个方面的准备工作之后便能顺利启动基于 DINet 技术的应用开发流程了[^5]。
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