Webcam Live Portrait 项目启动与配置教程
2025-05-22 13:46:30作者:房伟宁
1. 项目目录结构及介绍
Webcam Live Portrait
项目是一个开源项目,它包含了将静态照片通过 webcam 动态化的实现。以下是项目的目录结构及其简要介绍:
Webcam_Live_Portrait/
├── .gitignore # 忽略文件列表
├── assets/ # 存放示例图片和视频
├── pretrained_weights/ # 预训练权重文件
│ ├── insightface/ # InsightFace 人脸检测模型
│ │ └── models/
│ ├── liveportrait/ # LivePortrait 模型权重
│ │ ├── base_models/
│ │ ├── landmark.onnx
│ │ └── retargeting_models/
├── src/ # 源代码目录
│ ├── app.py # Gradio 界面启动文件
│ ├── inference.py # 推理脚本
│ ├── speed.py # 性能测试脚本
│ ├── video2template.py # 视频转模板脚本
├── requirements.txt # 项目依赖
├── LICENSE # 项目许可证
└── README.md # 项目说明文件
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是通过运行 src
目录下的脚本文件来进行的。
app.py
: 该文件用于启动 Gradio 界面,提供一个更友好的交互方式来使用这个项目。运行python app.py
可以启动服务。inference.py
: 这是项目的主要启动文件,用于执行静态照片和动态视频之间的转换。可以通过命令行参数来指定输入和输出的文件路径以及其他选项。speed.py
: 用于评估各个模块的推理速度。
3. 项目的配置文件介绍
本项目使用 requirements.txt
文件来管理项目依赖。
requirements.txt
: 该文件列出了项目运行所需要安装的 Python 包。使用pip install -r requirements.txt
命令可以安装所有的依赖项。
项目的配置主要集中在环境搭建和模型权重的准备上:
- 环境搭建:推荐使用 Conda 来创建一个独立的环境,避免与其他项目冲突。通过
conda create -n LivePortrait python==3.9.18
创建环境,并通过conda activate LivePortrait
激活环境。 - 模型权重:需要从提供的链接(Google Drive 或 Baidu Yun)下载预训练的模型权重,并将其放置在
pretrained_weights
目录下,确保目录结构与上述结构一致。
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