PaddleGAN中Wav2Lip模型转ONNX的实践与问题解决

模型转换背景

在深度学习模型部署过程中，将训练好的模型转换为ONNX格式是一个常见需求。ONNX作为一种开放的神经网络交换格式，能够实现不同框架之间的模型互操作。本文主要记录在使用PaddleGAN项目中的Wav2Lip模型时，从PaddlePaddle动态图到静态图再到ONNX格式转换过程中遇到的问题及解决方案。

问题现象

在转换Wav2Lip模型为ONNX格式时，主要遇到了两个关键问题：

1. 输出维度不正确：转换后的ONNX模型输出维度与原始模型不一致。原始模型输出应为(batch_size, 6, 96, 96)，但ONNX模型输出却变成了(batch_size, 3, 96, 96)。

2. 输出结果不一致：即使解决了维度问题后，ONNX模型的输出结果与原始模型相比存在显著差异，且每次转换后的结果都不一致。

问题分析与解决

输出维度问题

通过深入分析模型结构和转换过程，发现维度问题的根源在于：

1. 输入尺寸指定不当：在动态图转静态图时，使用"-1"作为动态维度占位符可能导致转换过程中的维度推断错误。

2. 模型结构特殊性：Wav2Lip模型中存在特殊的分组卷积操作，这在转换过程中需要特别注意。

解决方案：

• 使用固定尺寸替代动态维度占位符
• 明确指定输入尺寸为"128,1,80,16;128,6,96,96"这样的具体数值

输出结果不一致问题

输出结果不一致的问题更为复杂，经过排查发现：

1. 预训练模型加载问题：在转换过程中，预训练权重没有正确加载到静态图中。

2. 版本兼容性问题：不同版本的Python和PaddlePaddle框架在模型转换过程中表现不一致。

解决方案：

• 确保预训练模型正确加载（相关修复已提交到PaddleGAN项目）
• 使用推荐的版本组合：PaddlePaddle 2.6.0 + Python 3.8/3.9

完整转换流程

基于实践经验，总结出可靠的Wav2Lip模型转换流程：

1. 环境准备

   • 安装PaddlePaddle 2.6.0
   • 安装项目依赖包
   • 安装FFmpeg（用于音视频处理）

2. 动态图推理验证

   • 先运行原始动态图模型，保存输入输出作为基准

3. 动转静导出

   python -u tools/export_model.py -c configs/wav2lip_hq.yaml \
   --load wav2lip_hq.pdparams \
   --inputs_size="128,1,80,16;128,6,96,96"
   

4. 转换为ONNX格式

   paddle2onnx --model_dir ./inference_model \
   --model_filename wav2lipmodelhq_netG.pdmodel \
   --params_filename wav2lipmodelhq_netG.pdiparams \
   --save_file model.onnx \
   --enable_dev_version True \
   --opset_version 13 \
   --enable_onnx_checker True
   

5. 结果验证

   • 分别运行静态图和ONNX模型，与动态图结果对比验证

技术要点解析

1. Wav2Lip模型结构特点：

   • 输入包含两部分：音频特征(Mel频谱)和面部图像
   • 使用特殊的卷积结构处理时空信息
   • 输出为与输入面部图像对齐的口型动画帧

2. 模型转换关键：

   • 必须确保动转静时所有操作都被正确转换
   • 注意处理模型中的条件分支和特殊操作
   • 验证时不仅要检查维度，还要验证数值精度

3. 部署优化建议：

   • 考虑使用TensorRT进一步优化ONNX模型
   • 对于实时应用，可以尝试量化模型减小大小
   • 针对目标硬件平台进行特定优化

经验总结

通过本次Wav2Lip模型的转换实践，我们获得了以下宝贵经验：

1. 模型转换过程中，版本兼容性至关重要，应严格遵循推荐的版本组合。

2. 动态图到静态图的转换不是简单的格式变化，需要确保模型的所有行为都被正确保留。

3. 验证环节不可或缺，应包括形状检查和数值验证两个层面。

4. 对于复杂模型，分阶段验证（动态图→静态图→ONNX）能有效定位问题。

这些经验不仅适用于Wav2Lip模型，对于其他PaddlePaddle模型的转换和部署也具有参考价值。