Python让蒙娜丽莎笑得更奔放

今天逛github的时候意外发现一个库https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model，它训练了一些模型可以让静态图根据一个动态视频动起来，静态图成为Source Image，动态图称为Driving Window。

我们按照文章中的指示自己制作一个这样的视频。首先Clone这个仓库到本地，安装相关依赖。

pip install -r requirements.txt

自己录制一段视频，我这边录制了一个笑脸，使用的mp4格式，目前没测试其他格式是否可行。将该视频拷贝到仓库目录下。该仓库提供了一个预处理文件用于处理视频，首先需要在虚拟环境下安装face-alignment。

git clone https://github.com/1adrianb/face-alignmentcd face-alignmentpip install -r requirements.txtpython setup.py install

然后安装ffmpeg。

brew install ffmpeg

使用脚本对视频进行预处理。

python crop-video.py --inp video.mp4 --cpu

该命令并不会直接处理视频，而是输出一个ffmpeg命令，将该命令直接执行即可处理视频。

ffmpeg -i video.mp4 -ss 0.0 -t 9.1 -filter:v "crop=1023:943:238:0, scale=256:256" crop.mp4

下面，我们按照仓库中的链接，下载模型至项目的checkpoints目录下。

静态图片也放在仓库目录下。

最后运行命令即可生成动态视频，其中crop.mp4是上一步我们预处理的视频，image.jpg是我们的静态图片，我这边使用的模型是vox-cpk，你也可以尝试使用别的模型。

python demo.py  --config config/vox-256.yaml --driving_video crop.mp4 --source_image image.jpg --checkpoint checkpoints/vox-cpk.pth.tar --relative --adapt_scale --cpu

最后效果如下：

果然还是微笑比较好。。。

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