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  • 前言：
  • 1. 运行项目
  • 2. Python API

前言：

这种技术一般是基于的GAN（生成对抗网络）来实现，今天我给大家分享一个开源项目，能够复现静态图片动起来效果，可以做些有趣的项目，也可以怀念故人。

大家在刷短视频的时候有没有刷到这样的视频，视频里一张静态的人物图片能动起来，如：歪歪头、眨眨眼。

类似于下面这种效果：

如何让利用Python+AI使静态图片动起来

最左侧的人物是原始的动作，上面是静态图片。通过AI技术便可以让最左侧人物的动作运用到上面的静态图片上，从而让张图都可以做出相同的动作。

这种技术一般是基于的GAN（生成对抗网络）来实现，今天我给大家分享一个开源项目，能够复现上面的效果，可以做些有趣的项目，也可以怀念故人。

1. 运行项目

项目地址：https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model

首先，git clone将项目下载到本地，进入项目安装依赖。

git clone https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model.git
cd first-order-model
pip install -r requirements.txt

然后，在项目首页Pre-trained checkpoint​标题下，找到模型下载链接，下载模型文件，模型有很多，我用的是vox-adv-cpk.pth.tar。

准备好模型文件后，在项目根目录下执行下面命令即可。

python demo.py  \

  --config config/vox-adv-256.yaml \

  --driving_video src_video.mp4 \

  --source_image src_img.jpg \

  --checkpoint weights/vox-adv-cpk.pth.tar

解释下参数：

  • –config：模型配置文件，在源文件中有
  • –driving_video：提供动作的视频
  • –source_image：需要加动效的静态图片
  • –checkpoint：刚刚下载的模型文件

运行完成后，会看到如下输入。

如何让利用Python+AI使静态图片动起来

该项目使用PyTorch​搭建神经网络，支持GPU和CPU运行，所以如果你的电脑只有CPU，运行会比较慢。

我是在CPU​下运行的，从上图可以看到，driving_video只有 31 帧。如果你也是CPU​运行，最好控制driving_video视频的时长，不然运行时长会比较长。

有了该项目，可以自己做些比较有意思的尝试。

如何让利用Python+AI使静态图片动起来

2. Python API

上面教大家按照官网在命令行运行该项目。

有些朋友可能想在Python项目中调用，所以我在demo.py中抽取了核心代码，封装了一个Pyhton API。

如何让利用Python+AI使静态图片动起来

有需要的朋友可以下载这个文件，放到与first-order-model同一级的目录下，按照下面代码调用即可。

fom = FOM()
# 查看驱动视频，驱动视频最好裁剪为480 x 640 大小的视频
driving_video = ''
# 被驱动的画面
source_image = ''
# 输出视频
result_video = ''
# 驱动画面
fom.img_to_video(driving_video, source_image, result_video)
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