LAMP: 少样本视频生成的最佳实践

1. 项目介绍

LAMP（Learn A Motion Pattern）是一个基于少样本学习的视频生成方法。它通过学习少量的视频样本，能够生成具有一致运动模式的新视频。该项目适用于文本到视频的生成，只需要8到16个视频样本和一块显存大于15GB的GPU即可进行训练。LAMP的官方实现提供了在CVPR 2024上发表的论文的代码，并且支持视频编辑功能。

2. 项目快速启动

环境准备

• 操作系统：Ubuntu 18.04以上版本
• CUDA版本：11.3
• Python版本：3.8

克隆代码库

git clone https://github.com/RQ-Wu/LAMP.git
cd LAMP

创建虚拟环境

conda create -n LAMP python=3.8
conda activate LAMP

安装依赖

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install -r requirements.txt
pip install xformers==0.0.13

获取预训练权重和数据

从Hugging Face下载预训练的T2I扩散模型，并放置在./checkpoints目录下。收集视频数据，建议网站包括pexels和frozen-in-time，将视频文件放置在./training_videos/[motion_name]/目录下。

训练模型

CUDA_VISIBLE_DEVICES=X accelerate launch train_lamp.py config="configs/horse-run.yaml"

推断生成视频

python inference_script.py --weight ./my_weight/turn_to_smile/unet --pretrain_weight ./checkpoints/stable-diffusion-v1-4 --first_frame_path ./benchmark/turn_to_smile/head_photo_of_a_cute_girl,_comic_style.png --prompt "head photo of a cute girl, comic style, turns to smile"

3. 应用案例和最佳实践

文本到视频生成

• 使用预训练的模型权重和少量样本视频，可以生成与输入文本匹配的动画视频。
• 调整--prompt参数来定义视频的生成内容。

视频编辑

• 使用提供的视频编辑代码，可以对现有视频进行风格转换或内容修改。
• 通过--editing参数启用视频编辑模式。

4. 典型生态项目

LAMP项目可以作为视频生成和编辑的基础，以下是一些可能的生态项目：

• 开发一个基于Web的界面，允许用户通过浏览器上传样本视频和文本提示，生成视频。
• 集成LAMP到现有的视频编辑软件中，提供自动视频生成和编辑功能。
• 创建一个社区驱动的视频生成挑战平台，鼓励用户分享他们的创作和训练数据。

以上就是LAMP项目的最佳实践指南。通过遵循这些步骤，您可以快速上手并开始创建自己的视频生成项目。