文件名称：AudioDVP:音频DVP
文件大小：722KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-12 13:50:00
Python
音频DVP 这是照片级逼真的音频驱动的视频人像的正式实现。 主要要求 Ubuntu> = 18.04 PyTorch> = 1.2 GCC> = 7.5 NVCC> = 10.1 FFmpeg（支持H.264） 仅供参考，详细的环境设置位于。 （您绝对不必安装所有它们，只需在遇到导入错误时安装所需的工具即可。） 与原始文件的主要实现差异 现在，将3DMM的几何参数和纹理参数从零初始化，并在拟合过程中在所有样本之间共享，因为它更合理。 使用OpenCV而不是PIL进行图像编辑操作。 用法 1.下载人脸模型数据 下载《 。 （注册并获取01_MorphableModel.mat 。） 从下载表达基础。 （ CoarseData中有一个Exp_Pca.bin。） 从下载辅助文件。 像下面的结构一样，将数据放入renderer/data中。 renderer/data ├──
【文件预览】：
AudioDVP-master
----reenact.py(1KB)
----models()
--------audio_expression_model.py(4KB)
--------networks.py(8KB)
--------resnet_model.py(6KB)
--------__init__.py(0B)
----vendor()
--------ATVGnet()
--------neural-face-renderer()
----comp.py(981B)
----renderer()
--------rasterizer.py(4KB)
--------data()
--------camera.py(6KB)
--------face_model.py(6KB)
--------build_data.py(4KB)
--------renderer.py(3KB)
--------kernels()
----data()
--------sample_result.mp4(489KB)
--------test_audio()
--------video()
----train.py(2KB)
----train_exp.py(2KB)
----options()
--------options.py(3KB)
----enviroment.yml(5KB)
----.gitignore(510B)
----test_exp.py(1KB)
----weights()
--------.gitkeep(0B)
----README.md(5KB)
----utils()
--------visualizer.py(2KB)
--------util.py(3KB)
--------crop_portrait.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------build_nfr_dataset.py(3KB)
----scripts()
--------demo.sh(4KB)
----datasets()
--------audio_expression_dataset.py(2KB)
--------__init__.py(3KB)
--------single_dataset.py(2KB)
--------base_dataset.py(2KB)