

ライブポートレートモニター
紹介 :
Live_Portrait_Monitorは、モニターまたはウェブカメラを通じて肖像画をアニメーション化することを目的としたオープンソースプロジェクトです。LivePortrait研究論文に基づき、深層学習技術を用いて、効率的に肖像画のアニメーション化を実現するための、拼接とリダイレクト制御を使用しています。本プロジェクトは作者によって積極的に更新?改良されており、研究目的でのみ使用可能です。
ターゲットユーザー :
本プロジェクトの対象ユーザーは、研究者や開発者、特に深層学習、コンピュータビジョン、画像処理に興味のある方々です。この技術は、肖像画のアニメーション化に関する研究開発を支援し、新たなインタラクションと表現方法を提供します。
使用シナリオ
研究者はLive_Portrait_Monitorを使用して、顔表情のリアルタイムキャプチャとアニメーション化を行います。
開発者はこのプロジェクトを利用して独自のアプリケーションに統合し、ユーザーがカスタム肖像画アニメーション機能を提供します。
教育機関は、この技術を教育事例として採用し、学生に深層学習を用いた画像アニメーション化の方法を教授します。
製品特徴
コードをクローンして環境を準備します。condaを使用してPython環境を作成し、依存関係をインストールします。
事前学習済みウェイトとInsightFace顔検出モデルをダウンロードします。
スクリプトを実行して推論を行い、アニメーションビデオを生成します。
コマンドライン引数を使用して、入力画像と駆動ビデオをカスタマイズできます。
各モジュールの推論速度を評価するスクリプトを提供します。
FOMM、Open Facevid2vid、SPADE、InsightFaceなどのオープンソースプロジェクトへの貢献に感謝します。
使用チュートリアル
Live_Portrait_Monitorプロジェクトをローカルにクローンします。
condaを使用してPython 3.9.18環境を作成し、アクティブにします。
pipを使用してプロジェクトの依存関係をインストールします。
事前学習済みウェイトとInsightFace顔検出モデルをダウンロードして、指定されたディレクトリに解凍します。
inference_monitor.pyまたはinference_org.pyスクリプトを実行して推論を行い、アニメーションビデオを生成します。
必要に応じて、入力画像パス、駆動ビデオパスなどのコマンドライン引数を調整します。
speed.pyスクリプトを使用して推論速度を評価します。
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