EchoMimic: retratos orientados por áudio para gerar vídeos falados (instalador acelerado do EchoMimicV2)

Introdução geral

O EchoMimic é um projeto de código aberto que tem como objetivo gerar animações realistas de retratos, impulsionadas pelo áudio. Desenvolvido pela divisão Terminal Technologies do Ant Group, o projeto utiliza condições de pontos de marcação editáveis para gerar vídeos de retratos dinâmicos combinando áudio e pontos de marcação facial. O EchoMimic foi amplamente comparado em vários conjuntos de dados públicos e proprietários, demonstrando seu desempenho superior em avaliações quantitativas e qualitativas.

A versão EchoMimicV2 otimiza a velocidade de inferência e adiciona ações por gestos, recomendado.

Endereço de demonstração: https://www.modelscope.cn/studios/BadToBest/BadToBest V2: https://huggingface.co/spaces/fffiloni/echomimic-v2

Lista de funções

• Animação do driver de áudioGeração de animações realistas de retratos com entrada de áudio.
• Animação orientada por pontos de marcaçãoGeração de animações estáveis de retratos usando pontos de marcadores faciais.
• Driver de áudio + marcadorCombinação de áudio e marcadores faciais selecionados para gerar animações de retratos mais naturais.
• Suporte a vários idiomasSuporte a entrada de áudio em chinês, inglês e outros idiomas.
• Raciocínio eficienteModelos e pipelines otimizados melhoram significativamente a velocidade de inferência.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Código de download::

   git clone https://github.com/BadToBest/EchoMimic
   cd EchoMimic
   

2. Configuração do ambiente Python::
   • Recomenda-se usar o conda para criar um ambiente virtual:

     conda create -n echomimic python=3.8
     conda activate echomimic
     

   • Instale os pacotes de dependência:

     pip install -r requirements.txt
     

3. Faça download e descompacte o ffmpeg-static::
   • Baixe o ffmpeg-static, descompacte-o e defina a variável de ambiente:

     export FFMPEG_PATH=/path/to/ffmpeg-4.4-amd64-static
     

4. Faça o download dos pesos pré-treinamento::
   • Faça o download dos pesos de modelo pré-treinados apropriados de acordo com a descrição do projeto.

Processo de uso

1. Execução da interface da Web::
   • Inicie a interface da Web:

     python webgui.py
     

   • Visite o servidor local para visualizar a interface e fazer upload de arquivos de áudio para geração de animação.
2. raciocínio de linha de comando::
   • Use os seguintes comandos para a geração de animação de retrato acionada por áudio:

     python infer_audio2vid.py --audio_path /path/to/audio --output_path /path/to/output
     

   • Raciocínio em conjunto com sinais:

     python infer_audio2vid_pose.py --audio_path /path/to/audio --landmark_path /path/to/landmark --output_path /path/to/output
     

3. Otimização de modelos::
   • O uso do modelo e do pipeline otimizados pode melhorar significativamente a velocidade de inferência, por exemplo, de 7 min/240 fps para 50 seg/240 fps em GPUs V100.

advertência

• Certifique-se de que a versão do Python e a versão do CUDA usadas sejam compatíveis com os requisitos do projeto.
• Se você encontrar problemas durante o uso, poderá consultar o arquivo README do projeto ou enviar um problema no GitHub para obter ajuda.

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