LipGAN 开源项目教程
2024-09-25 01:02:33作者:舒璇辛Bertina
1. 项目介绍
LipGAN 是一个开源的深度学习项目,由 Rudrabha 开发,旨在生成与给定音频同步的逼真嘴唇动作。该项目利用生成对抗网络(GANs)技术,为视频中的静止面部图像添加自然、流畅的唇语同步效果。LipGAN 对于虚拟人物、语音转视频、增强现实应用等具有重要价值。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
确保你的环境满足以下要求:
- Python >= 3.5
- ffmpeg:
sudo apt-get install ffmpeg - Matlab R2016a(用于音频预处理,后续版本将移除此依赖)
2.2 安装依赖
pip install -r requirements.txt
pip install git+https://github.com/keras-team/keras-contrib.git
2.3 下载预训练模型
将预训练模型下载到 logs/ 文件夹中:
- CNN Face detection using dlib: Link
- LipGAN: Google Drive
2.4 生成唇语同步视频
2.4.1 预处理音频
使用 MATLAB 脚本生成 MFCC 特征:
cd matlab
matlab -nodesktop
>> create_mat('input_wav_or_mp4_file', 'path_to_output.mat')
>> exit
cd ..
2.4.2 生成唇语同步视频
python batch_inference.py --checkpoint_path logs/lipgan_checkpoint.h5 --face input_video.mp4 --fps 25 --audio input_audio.wav --mat output.mat --results_dir results/
3. 应用案例和最佳实践
3.1 虚拟人物生成
LipGAN 可以用于生成虚拟人物的唇语同步视频,适用于游戏、虚拟现实和增强现实应用。通过输入音频和静止的面部图像,LipGAN 能够生成逼真的唇语同步视频。
3.2 语音转视频
LipGAN 可以用于将语音转换为视频,适用于语音助手、语音翻译等应用场景。通过输入音频和目标人物的面部图像,LipGAN 能够生成与语音同步的视频。
3.3 视频修复
LipGAN 可以用于修复视频中的唇语同步问题,适用于电影、电视剧等视频内容的修复。通过输入音频和有问题的视频,LipGAN 能够生成正确的唇语同步视频。
4. 典型生态项目
4.1 Wav2Lip
Wav2Lip 是 LipGAN 的改进版本,能够生成更加准确和自然的唇语同步视频。项目地址:Wav2Lip
4.2 Talking Face Generation
Talking Face Generation 是一个基于深度学习的项目,旨在生成逼真的说话人脸视频。项目地址:Talking Face Generation
4.3 Face2Face
Face2Face 是一个实时面部重现系统,能够将一个人的面部表情实时转移到另一个人的脸上。项目地址:Face2Face
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