DICE-Talk 开源项目最佳实践教程
2025-05-17 21:15:18作者:戚魁泉Nursing
1. 项目介绍
DICE-Talk 是一个基于扩散的 emotional talking head 生成方法,能够为说话肖像生成生动多样的情感表现。该项目提供了一种将身份解耦、情感协同的技术方法,通过相关意识情感谈话肖像生成,为虚拟角色和数字媒体提供了更加真实的情感表达。
2. 项目快速启动
环境准备
- GPU:推荐使用具备20GB或以上显存显卡
- 操作系统:经过测试的操作系统为Linux
- Python版本:独立Python 3.10环境
安装依赖
首先,确保安装了ffmpeg。接着,安装PyTorch,确保选择与硬件相匹配的CUDA版本。例如:
pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
然后,安装项目所需的所有依赖:
pip install -r requirements.txt
下载模型
所有模型默认存储在checkpoints目录中。使用huggingface-cli下载模型:
huggingface-cli download EEEELY/DICE-Talk --local-dir checkpoints
huggingface-cli download stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt --local-dir checkpoints/stable-video-diffusion-img2vid-xt
huggingface-cli download openai/whisper-tiny --local-dir checkpoints/whisper-tiny
或者手动下载预训练模型、svd-xt和whisper-tiny到checkpoints/目录。
运行示例
运行以下命令来生成情感视频:
python3 demo.py --image_path '/path/to/input_image' --audio_path '/path/to/input_audio' --emotion_path '/path/to/input_emotion' --output_path '/path/to/output_video'
运行GUI
运行以下命令启动图形界面:
python3 gradio_app.py
在界面左侧上传图片和音频,选择要生成的情感类型,设置身份保持和情感生成的强度,并选择是否裁剪输入图片。右侧会显示生成的视频。
3. 应用案例和最佳实践
- 案例1:使用DICE-Talk为虚拟主播创建不同情感表现的视频,增加互动性和真实感。
- 案例2:为数字媒体中的角色添加情感表达,提升用户体验。
最佳实践:
- 在生成视频之前,对输入的音频和图片进行预处理,确保质量。
- 根据具体需求调整模型参数,以获得最佳的情感表现。
- 优化模型性能,以适应不同的应用场景。
4. 典型生态项目
目前,DICE-Talk的典型生态项目包括但不限于:
- 虚拟主播:利用DICE-Talk为虚拟主播添加更加真实和多样化的情感表达。
- 数字媒体:在数字媒体制作中,使用DICE-Talk为角色提供情感化的交互体验。
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