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利用Python+AI使静态图片动起来代码示例

时间:2022-06-25 01:10:59 编辑:袖梨 来源:一聚教程网

本篇文章小编给大家分享一下利用Python+AI使静态图片动起来代码示例,文中代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。

前言:

这种技术一般是基于的GAN(生成对抗网络)来实现,今天给大家分享一个开源项目,能够复现静态图片动起来效果,可以做些有趣的项目,也可以怀念故人。

大家在刷短视频的时候有没有刷到这样的视频,视频里一张静态的人物图片能动起来,如:歪歪头、眨眨眼。

类似于下面这种效果:

最左侧的人物是原始的动作,上面是静态图片。通过AI技术便可以让最左侧人物的动作运用到上面的静态图片上,从而让张图都可以做出相同的动作。

这种技术一般是基于的GAN(生成对抗网络)来实现,今天我给大家分享一个开源项目,能够复现上面的效果,可以做些有趣的项目,也可以怀念故人。

1. 运行项目

项目地址:https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model

首先,git clone将项目下载到本地,进入项目安装依赖。

git clone https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model.git
cd first-order-model
pip install -r requirements.txt

然后,在项目首页Pre-trained checkpoint标题下,找到模型下载链接,下载模型文件,模型有很多,用的是vox-adv-cpk.pth.tar。

准备好模型文件后,在项目根目录下执行下面命令即可。

python demo.py  
  --config config/vox-adv-256.yaml 
  --driving_video src_video.mp4 
  --source_image src_img.jpg 
  --checkpoint weights/vox-adv-cpk.pth.tar

解释下参数:

--config:模型配置文件,在源文件中有

--driving_video:提供动作的视频

--source_image:需要加动效的静态图片

--checkpoint:刚刚下载的模型文件

运行完成后,会看到如下输入。

该项目使用PyTorch搭建神经网络,支持GPU和CPU运行,所以如果你的电脑只有CPU,运行会比较慢。

是在CPU下运行的,从上图可以看到,driving_video只有 31 帧。如果你也是CPU运行,最好控制driving_video视频的时长,不然运行时长会比较长。

有了该项目,可以自己做些比较有意思的尝试。

2. Python API

上面教大家按照官网在命令行运行该项目。

有些朋友可能想在Python项目中调用,所以我在demo.py中抽取了核心代码,封装了一个PyhtonAPI。

有需要的朋友可以下载这个文件,放到与first-order-model同一级的目录下,按照下面代码调用即可。

fom = FOM()
# 查看驱动视频,驱动视频最好裁剪为480 x 640 大小的视频
driving_video = ''
# 被驱动的画面
source_image = ''
# 输出视频
result_video = ''
# 驱动画面
fom.img_to_video(driving_video, source_image, result_video)

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