项目推荐：LivePortrait - 让静态照片“活”起来
项目推荐：LivePortrait - 让静态照片“活”起来
LivePortrait 是由 KwaiVGI 团队开发的一项前沿技术，旨在通过深度学习实现高效、逼真的人像动画生成。使得用户能够通过简单的驱动视频或动作模板，将静态图片“活化”为具有丰富表情和姿态变化的动态人像。
本文将详细介绍 LivePortrait 的功能特点、安装步骤、使用方法以及适用场景，并提供清晰的操作示例，帮助开发者快速上手这一强大工具。
一、LivePortrait 简介 📖
技术亮点
- 高保真动画生成：支持从单张静态图像生成高质量的动态人物形象。
- 高效的推理速度：在现代 GPU 上可实现接近实时的动画生成。
- 灵活的控制方式：
- 支持使用驱动视频（如面部动作视频）或动作模板文件（
.pkl）进行控制。 - 提供图像缝合（Stitching）与姿态重定向（Retargeting）两种模式，适应不同应用场景。
- 支持使用驱动视频（如面部动作视频）或动作模板文件（
- 跨平台支持：
- 支持 Linux 和 Windows 系统，兼容 NVIDIA GPU。
- macOS（Apple Silicon）也提供部分支持，但性能较低。
二、安装与配置指南 ⚙️
硬件要求：
内存（RAM）：至少 16GB
显卡（GPU）：NVIDIA GPU，支持 CUDA 计算能力 ≥ 6.0（如 RTX 30 系列或更高）
1. 克隆仓库并创建环境
git clone https://github.com/KwaiVGI/LivePortrait
cd LivePortrait
# 创建 conda 环境
conda create -n LivePortrait python=3.10
conda activate LivePortrait
根据你的 CUDA 版本安装 PyTorch：
# 示例（请根据实际版本选择）
pip install torch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
然后安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
Mac 用户注意：搭载 Apple Silicon 的设备需使用
requirements_macOS.txt文件安装依赖。X-Pose 依赖项不支持 macOS，因此您可以跳过其安装。人类模式照常工作，但不支持动物模式
2. 下载预训练模型权重
推荐使用 HuggingFace CLI 下载预训练权重：
huggingface-cli download KwaiVGI/LivePortrait --local-dir pretrained_weights --exclude "*.git*" "README.md" "docs"
若无法访问 HuggingFace，可使用镜像网站 hf-mirror：
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
huggingface-cli download KwaiVGI/LivePortrait --local-dir pretrained_weights ...
下载完成后确保目录结构如下：
pretrained_weights
├── insightface
│ └── models
│ └── buffalo_l
│ ├── 2d106det.onnx
│ └── det_10g.onnx
├── liveportrait
│ ├── base_models
│ │ ├── appearance_feature_extractor.pth
│ │ ├── motion_extractor.pth
│ │ ├── spade_generator.pth
│ │ └── warping_module.pth
│ ├── landmark.onnx
│ └── retargeting_models
│ └── stitching_retargeting_module.pth
└── liveportrait_animals
├── base_models
│ ├── appearance_feature_extractor.pth
│ ├── motion_extractor.pth
│ ├── spade_generator.pth
│ └── warping_module.pth
├── retargeting_models
│ └── stitching_retargeting_module.pth
└── xpose.pth
三、使用教程 🚀
快速上手（人类模型）👤 👤
运行以下命令即可生成默认示例：
# 对于Linux和Windows用户
python inference.py
# 对于搭载Apple Silicon的macOS用户（Intel未测试）。注意：这可能比RTX 4090慢20倍
PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python inference.py
输出结果保存在 animations/s6--d0_concat.mp4 中，包含原始输入、驱动视频和生成动画的拼接效果。
自定义输入参数：
或者，您可以通过指定-s和-d参数来更改输入：
# 输入图像 + 驱动视频
python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d0.mp4
# 输入视频 + 驱动视频（动态编辑）
python inference.py -s assets/examples/source/s13.mp4 -d assets/examples/driving/d0.mp4
查看所有参数选项：
python inference.py -h
快速上手（动物模型） 🐱🐶
动物模型仅支持 Linux 和 Windows 系统，并需要 NVIDIA GPU。
首先构建 X-Pose 所需的自定义算子：
cd src/utils/dependencies/XPose/models/UniPose/ops
python setup.py build install
cd - # 等同于 cd ../../../../../../../
然后运行动物模型推理：
python inference_animals.py -s assets/examples/source/s39.jpg -d assets/examples/driving/wink.pkl --driving_multiplier 1.75 --no_flag_stitching
如果脚本成功运行，您将得到一个名为 animations/s39--wink_concat.mp4 的输出 mp4 文件。
驱动视频自动裁剪 📢📢📢
使用您自己的驱动视频时，我们推荐： ⬇️
- 将其裁剪为1:1的宽高比（例如，512x512或256x256像素），或通过--flag_crop_driving_video启用自动裁剪。
- 专注于头部区域，类似于示例视频。
- 最小化肩部运动。
- 确保驱动视频的第一帧是具有中性表情的正面面部。
建议对驱动视频进行裁剪以提升效果：
python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d13.mp4 --flag_crop_driving_video
可选参数调整裁剪比例和偏移：
--scale_crop_driving_video 1.2
--vy_ratio_crop_driving_video 0.5
Gradio 图形界面 🤗
LivePortrait 提供了基于 Gradio 的图形界面，方便非程序员用户使用：
# 对于Linux和Windows用户（以及搭载Intel的macOS？？）
python app.py # 人类模型模式
# 对于搭载Apple Silicon的macOS用户，不支持Intel，这可能比RTX 4090慢20倍
PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python app.py # 人类模型模式
支持参数：
--server_port：指定端口--share：生成公网链接分享--flag_do_torch_compile：启用编译优化（仅限 NVIDIA GPU）
# 启用torch.compile以进行更快的推理
python app.py --flag_do_torch_compile
四、总结 ✅
LivePortrait 是一个极具潜力的人像动画生成项目，凭借其高效的推理架构、灵活的控制方式和良好的跨平台支持，非常适合用于虚拟主播、AI 换脸、数字人等领域。
无论是研究人员还是内容创作者，都可以通过简单几步快速部署并生成高质量的人像动画。如果你希望打造个性化的虚拟形象，或者探索 AI 驱动的视觉创作，LivePortrait 绝对值得一试！
📌 GitHub 地址：https://github.com/KwaiVGI/LivePortrait 📌 HuggingFace 页面：https://huggingface.co/KwaiVGI/LivePortrait
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