如何讓利用Python+AI使靜態(tài)圖片動(dòng)起來(lái)

更新時(shí)間：2022年06月07日 11:43:03 作者：渡碼

這篇文章主要介紹了如何讓利用Python+AI使靜態(tài)圖片動(dòng)起來(lái)，基于的GAN生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)圍繞主題實(shí)現(xiàn)靜態(tài)圖片動(dòng)起來(lái)的效果。具有一定的參考價(jià)值，需要的小伙伴可以參考一下

前言：

這種技術(shù)一般是基于的GAN（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）來(lái)實(shí)現(xiàn)，今天我給大家分享一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，能夠復(fù)現(xiàn)靜態(tài)圖片動(dòng)起來(lái)效果，可以做些有趣的項(xiàng)目，也可以懷念故人。

大家在刷短視頻的時(shí)候有沒(méi)有刷到這樣的視頻，視頻里一張靜態(tài)的人物圖片能動(dòng)起來(lái)，如：歪歪頭、眨眨眼。

類(lèi)似于下面這種效果：

最左側(cè)的人物是原始的動(dòng)作，上面是靜態(tài)圖片。通過(guò)AI技術(shù)便可以讓最左側(cè)人物的動(dòng)作運(yùn)用到上面的靜態(tài)圖片上，從而讓張圖都可以做出相同的動(dòng)作。

這種技術(shù)一般是基于的GAN（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）來(lái)實(shí)現(xiàn)，今天我給大家分享一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，能夠復(fù)現(xiàn)上面的效果，可以做些有趣的項(xiàng)目，也可以懷念故人。

1. 運(yùn)行項(xiàng)目

項(xiàng)目地址：https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model

首先，git clone將項(xiàng)目下載到本地，進(jìn)入項(xiàng)目安裝依賴(lài)。

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

然后，在項(xiàng)目首頁(yè)P(yáng)re-trained checkpoint?標(biāo)題下，找到模型下載鏈接，下載模型文件，模型有很多，我用的是vox-adv-cpk.pth.tar。

準(zhǔn)備好模型文件后，在項(xiàng)目根目錄下執(zhí)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

解釋下參數(shù)：

--config：模型配置文件，在源文件中有
--driving_video：提供動(dòng)作的視頻
--source_image：需要加動(dòng)效的靜態(tài)圖片
--checkpoint：剛剛下載的模型文件

運(yùn)行完成后，會(huì)看到如下輸入。

該項(xiàng)目使用PyTorch?搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持GPU和CPU運(yùn)行，所以如果你的電腦只有CPU，運(yùn)行會(huì)比較慢。

我是在CPU?下運(yùn)行的，從上圖可以看到，driving_video只有 31 幀。如果你也是CPU?運(yùn)行，最好控制driving_video視頻的時(shí)長(zhǎng)，不然運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)會(huì)比較長(zhǎng)。

有了該項(xiàng)目，可以自己做些比較有意思的嘗試。

2. Python API

上面教大家按照官網(wǎng)在命令行運(yùn)行該項(xiàng)目。

有些朋友可能想在Python項(xiàng)目中調(diào)用，所以我在demo.py中抽取了核心代碼，封裝了一個(gè)Pyhton API。

有需要的朋友可以下載這個(gè)文件，放到與first-order-model同一級(jí)的目錄下，按照下面代碼調(diào)用即可。

fom = FOM()
# 查看驅(qū)動(dòng)視頻，驅(qū)動(dòng)視頻最好裁剪為480 x 640 大小的視頻
driving_video = ''
# 被驅(qū)動(dòng)的畫(huà)面
source_image = ''
# 輸出視頻
result_video = ''
# 驅(qū)動(dòng)畫(huà)面
fom.img_to_video(driving_video, source_image, result_video)

到此這篇關(guān)于如何讓利用Python+AI使靜態(tài)圖片動(dòng)起來(lái)的文章就介紹到這了,更多相關(guān) Python+AI讓圖片動(dòng)起來(lái)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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