LivePortrait实战入门一张照片生成动态人像动画5分钟出片【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait你手里有一张拍得不错的人像可照片里的人不会眨眼、不会笑、也不会转头。LivePortrait 是一个开源的人像动画工具喂给它一张静态肖像和一段驱动动作它输出一段会动的视频。装好之后5 分钟就能跑出来第一条动态肖像。从零到第一条人像动画三步整个准备过程就三步拿代码、放模型、跑脚本。唯一的前置要求是系统里装好了 FFmpeg脚本启动时会自检安装方式见how to install FFmpeg。先克隆仓库并装好 Python 3.10 环境git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait cd LivePortrait conda create -n LivePortrait python3.10 conda activate LivePortrait pip install -r requirements.txt注意macOSApple Silicon只支持人类模式依赖文件换成requirements_macOS.txt运行前加PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK1。再把预训练权重下载到仓库的pretrained_weights目录放好之后结构可以参考directory-structure.mdpip install -U huggingface_hub[cli] huggingface-cli download KlingTeam/LivePortrait --local-dir pretrained_weights --exclude *.git* README.md docs最后直接拿仓库自带的示例照片和示例动作跑一次推理python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d0.mp4跑完在animations/目录下会得到一个s9--d0_concat.mp4里面把驱动视频、源照片和生成结果并排剪在一起方便你一眼对比。到这里整条链路就通了。给社交平台做一个动态头像需要什么。一张正面清晰的人像照片建议 512×512 以上避开重阴影和反光再有一段驱动动作直接用仓库自带的就行。怎么做。启动 Gradio 图形界面python app.py浏览器打开本地 8890 端口上传照片、挑一段驱动素材、点生成即可。如果你想先调整姿态再动画化可以用界面上的 pose 编辑用滑块把头部转到合适的角度再点生成。LivePortrait 人像动画界面左边是源照片与驱动动作右边是生成的动态肖像先调姿态再动画用滑块微调头部角度和表情得到什么。一段能直接传上去的动态头像 MP4人物眨眼、说话、转头身体和背景保持稳定。让猫狗肖像动起来需要什么。一块 NVIDIA 显卡动物模式只在 Linux/Windows 上验证过一张面部朝镜头的宠物照片。怎么做。先编译动物模式依赖的姿态检测算子cd src/utils/dependencies/XPose/models/UniPose/ops python setup.py build install cd -然后跑推理。注意动物场景有两个固定搭配动作幅度系数用 1.75并关闭背景缝合python inference_animals.py -s assets/examples/source/s39.jpg -d assets/examples/driving/wink.pkl --driving_multiplier 1.75 --no_flag_stitching这里的驱动是自带的wink.pkl动作模板换成talking.pkl、shake_face.pkl也能玩。想要图形界面的话跑python app_animals.py即可。这张示例猫咪照片动画化之后会眨眼、晃头得到什么。一段猫或狗眨眼、歪头、晃脑袋的视频做宠物账号内容或纪念向内容都合适。用一段素材驱动另一个人需要什么。任意驱动素材自己的视频、.pkl动作模板甚至另一张静态照片图像驱动模式。怎么做。用自己录的视频时注意两点裁成 1:1或加--flag_crop_driving_video让程序自动裁第一帧保持正面、中性表情python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d13.mp4 --flag_crop_driving_video重定向源人物按驱动视频做出同样的动作不想用原始视频的话用.pkl模板更省事——模板里只存动作参数、不含画面隐私风险小推理也更快python inference.py -s assets/examples/source/s13.mp4 -d assets/examples/driving/d5.pkl驱动素材只是一张静帧时用界面里的图像驱动模式传入另一张人脸照片源人物会复现它的表情。图像驱动用另一张照片的表情来驱动源人物得到什么。源人物「表演」出驱动素材里的动作让一张静照做特定手势或让一段视频的主角重新演一遍别的表演。只想迁移姿态、不改表情时加--driving_option pose-friendly。参数速查表最常调的几个参数作用推荐值什么时候用driving_multiplier驱动动作的整体幅度系数0.8–1.2动物 1.75动作太软就调大脸变形就调小flag_stitching把面部与背景的接缝补上默认开动物关动画后背景出现缝隙或重影driving_option驱动动作的侧重expression-friendly只迁移姿态、不改表情时用pose-friendlyanimation_region选择动画化哪个部位all只想动头部或嘴唇时用pose/lipflag_crop_driving_video自动裁剪自己的驱动视频优先手动裁成 1:1驱动视频不是 1:1 时flag_do_torch_compile首次编译后后续推理快 20–30%默认关量产时开同一台机器反复生成Windows/macOS 不支持flag_use_half_precisionFP16 半精度默认开开画面出现黑块就加--no_flag_use_half_precisionsource_max_dim源图/源视频的最大边长1280想要更高分辨率输出显存紧张时调小生成动态肖像后最常遇到的 3 个问题生成的脸扭曲了十有八九是源照片不够清晰、角度太偏或者动作幅度太大。换一张正面清楚的照片把driving_multiplier收回到 0.8–1.2 之间多数情况就好了。画面里出现黑块通常是显卡不支持 FP16 半精度。加--no_flag_use_half_precision重新跑一次输出就正常了。显存不够跑不动先关掉其他占显卡的程序还不够就调小--source_max_dim降低计算量多显卡机器可以用--device_id指定一张空闲的卡。下一步两条建议先把自带示例原样跑通一遍确认环境没问题再换成自己的照片小步调参把顺手的一组参数记下来复用。 项目文档安装说明与功能介绍⚙️ 参数配置所有参数的默认值与说明 版本更新日志新功能与修复记录【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 LivePortrait实战入门：一张照片生成动态人像动画，5分钟出片
LivePortrait实战入门一张照片生成动态人像动画5分钟出片【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait你手里有一张拍得不错的人像可照片里的人不会眨眼、不会笑、也不会转头。LivePortrait 是一个开源的人像动画工具喂给它一张静态肖像和一段驱动动作它输出一段会动的视频。装好之后5 分钟就能跑出来第一条动态肖像。从零到第一条人像动画三步整个准备过程就三步拿代码、放模型、跑脚本。唯一的前置要求是系统里装好了 FFmpeg脚本启动时会自检安装方式见how to install FFmpeg。先克隆仓库并装好 Python 3.10 环境git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait cd LivePortrait conda create -n LivePortrait python3.10 conda activate LivePortrait pip install -r requirements.txt注意macOSApple Silicon只支持人类模式依赖文件换成requirements_macOS.txt运行前加PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK1。再把预训练权重下载到仓库的pretrained_weights目录放好之后结构可以参考directory-structure.mdpip install -U huggingface_hub[cli] huggingface-cli download KlingTeam/LivePortrait --local-dir pretrained_weights --exclude *.git* README.md docs最后直接拿仓库自带的示例照片和示例动作跑一次推理python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d0.mp4跑完在animations/目录下会得到一个s9--d0_concat.mp4里面把驱动视频、源照片和生成结果并排剪在一起方便你一眼对比。到这里整条链路就通了。给社交平台做一个动态头像需要什么。一张正面清晰的人像照片建议 512×512 以上避开重阴影和反光再有一段驱动动作直接用仓库自带的就行。怎么做。启动 Gradio 图形界面python app.py浏览器打开本地 8890 端口上传照片、挑一段驱动素材、点生成即可。如果你想先调整姿态再动画化可以用界面上的 pose 编辑用滑块把头部转到合适的角度再点生成。LivePortrait 人像动画界面左边是源照片与驱动动作右边是生成的动态肖像先调姿态再动画用滑块微调头部角度和表情得到什么。一段能直接传上去的动态头像 MP4人物眨眼、说话、转头身体和背景保持稳定。让猫狗肖像动起来需要什么。一块 NVIDIA 显卡动物模式只在 Linux/Windows 上验证过一张面部朝镜头的宠物照片。怎么做。先编译动物模式依赖的姿态检测算子cd src/utils/dependencies/XPose/models/UniPose/ops python setup.py build install cd -然后跑推理。注意动物场景有两个固定搭配动作幅度系数用 1.75并关闭背景缝合python inference_animals.py -s assets/examples/source/s39.jpg -d assets/examples/driving/wink.pkl --driving_multiplier 1.75 --no_flag_stitching这里的驱动是自带的wink.pkl动作模板换成talking.pkl、shake_face.pkl也能玩。想要图形界面的话跑python app_animals.py即可。这张示例猫咪照片动画化之后会眨眼、晃头得到什么。一段猫或狗眨眼、歪头、晃脑袋的视频做宠物账号内容或纪念向内容都合适。用一段素材驱动另一个人需要什么。任意驱动素材自己的视频、.pkl动作模板甚至另一张静态照片图像驱动模式。怎么做。用自己录的视频时注意两点裁成 1:1或加--flag_crop_driving_video让程序自动裁第一帧保持正面、中性表情python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d13.mp4 --flag_crop_driving_video重定向源人物按驱动视频做出同样的动作不想用原始视频的话用.pkl模板更省事——模板里只存动作参数、不含画面隐私风险小推理也更快python inference.py -s assets/examples/source/s13.mp4 -d assets/examples/driving/d5.pkl驱动素材只是一张静帧时用界面里的图像驱动模式传入另一张人脸照片源人物会复现它的表情。图像驱动用另一张照片的表情来驱动源人物得到什么。源人物「表演」出驱动素材里的动作让一张静照做特定手势或让一段视频的主角重新演一遍别的表演。只想迁移姿态、不改表情时加--driving_option pose-friendly。参数速查表最常调的几个参数作用推荐值什么时候用driving_multiplier驱动动作的整体幅度系数0.8–1.2动物 1.75动作太软就调大脸变形就调小flag_stitching把面部与背景的接缝补上默认开动物关动画后背景出现缝隙或重影driving_option驱动动作的侧重expression-friendly只迁移姿态、不改表情时用pose-friendlyanimation_region选择动画化哪个部位all只想动头部或嘴唇时用pose/lipflag_crop_driving_video自动裁剪自己的驱动视频优先手动裁成 1:1驱动视频不是 1:1 时flag_do_torch_compile首次编译后后续推理快 20–30%默认关量产时开同一台机器反复生成Windows/macOS 不支持flag_use_half_precisionFP16 半精度默认开开画面出现黑块就加--no_flag_use_half_precisionsource_max_dim源图/源视频的最大边长1280想要更高分辨率输出显存紧张时调小生成动态肖像后最常遇到的 3 个问题生成的脸扭曲了十有八九是源照片不够清晰、角度太偏或者动作幅度太大。换一张正面清楚的照片把driving_multiplier收回到 0.8–1.2 之间多数情况就好了。画面里出现黑块通常是显卡不支持 FP16 半精度。加--no_flag_use_half_precision重新跑一次输出就正常了。显存不够跑不动先关掉其他占显卡的程序还不够就调小--source_max_dim降低计算量多显卡机器可以用--device_id指定一张空闲的卡。下一步两条建议先把自带示例原样跑通一遍确认环境没问题再换成自己的照片小步调参把顺手的一组参数记下来复用。 项目文档安装说明与功能介绍⚙️ 参数配置所有参数的默认值与说明 版本更新日志新功能与修复记录【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考