LivePortrait 上手教程把静态照片变成会动的人像动画【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait你相册里堆着一堆静态照片却只能干放着。如果一段视频就能让照片里的人眨眨眼、笑一笑、歪歪头呢LivePortrait 是开源人像动画工具给一张照片加一段驱动视频就能在本机生成会动的人像动画视频。LivePortrait 核心卖点速览为什么值得装全程本地推理源照片与驱动素材不出本机不注册、不排队人类 猫狗双支持人像和宠物照片同一个仓库都能做驱动素材灵活驱动视频、单张驱动图、.pkl动作模板预先提取好的动作文件都行硬件门槛低RTX 4090 上单帧前向合计约 15ms官方实测见 assets/docs/speed.md普通游戏本也能慢慢出片LivePortrait 环境搭建与第一次出片三个阶段LivePortrait 环境准备克隆仓库、装依赖、下权重这一步完成后你会得到一个已激活的 Python 3.10 环境且预训练权重全部落在pretrained_weights/目录下。开始前确认装好git、conda和 FFmpeg视频文件读写工具安装方法见 assets/docs/how-to-install-ffmpeg.md。# 克隆仓库并创建 Python 3.10 环境 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait cd LivePortrait conda create -n LivePortrait python3.10 conda activate LivePortrait# 安装其余 Python 依赖 pip install -r requirements.txtNVIDIA 显卡用户请先按自己的 CUDA 版本nvcc -V查看装好匹配的 torch再执行上一行。Apple Silicon 的 Mac 用户改用pip install -r requirements_macOS.txt人类模式可用动物模式不支持。# 下载预训练权重到 pretrained_weights 目录 huggingface-cli download KlingTeam/LivePortrait --local-dir pretrained_weights --exclude *.git* README.md docs命令结束后对照 assets/docs/directory-structure.md 检查目录结构。下载慢可先执行export HF_ENDPOINThttps://hf-mirror.com再跑这条命令。LivePortrait 第一次运行用示例素材生成第一个动画这一步完成后你会在项目目录里拿到animations/s6--d0_concat.mp4这是你的第一段人像动画。# 使用仓库自带示例素材无需任何参数 python inference.py命令结束后打开animations/目录这个视频把驱动视频、源图像、生成结果三段拼在一起一眼就能对比效果。# 换成自己的素材-s 指定源照片-d 指定驱动视频 python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d0.mp4新视频的文件名会变成s9--d0_concat.mp4说明已按你的素材生成。LivePortrait 网页界面不开终端也能生成这一步完成后你会得到一个浏览器里能打开的 Gradio快速搭建网页界面的 Python 库页面点按钮就能出动画。# 启动 Gradio 网页界面 python app.py浏览器打开http://127.0.0.1:8890默认端口 8890。左侧传源素材右侧传驱动素材点 Animate生成的视频直接在页面播放。页面还内置示例素材点一下就能试。LivePortrait 避坑清单4 个高频翻车场景⚠️ 遇到对号入座处理方式都在下面。现象生成的人脸发虚、裁剪错位。原因驱动视频不合格。官方建议 1:1 宽高比、画面聚焦头部、肩部尽量少动、首帧为中性表情的正面脸。处理加--flag_crop_driving_video自动裁剪仍不理想就微调--scale_crop_driving_video缩放和--vy_ratio_crop_driving_video上下偏移。现象输出视频出现黑框。原因默认开启的 FP16 半精度推理与部分显卡不兼容。处理把flag_use_half_precision设为False重跑。现象动物模式起不来或 Mac 用户发现动物模式不可用。原因动物模式只在 Linux/Windows NVIDIA 显卡上验证过且要先编译 X-Pose 的自定义算子。处理Mac 用户走人类模式即可动物模式需在src/utils/dependencies/XPose/models/UniPose/ops目录执行python setup.py build install编译一次。现象命令刚跑就报缺少 FFmpeg。原因脚本靠 ffmpeg/ffprobe 拼接和导出视频系统默认没装。处理按 assets/docs/how-to-install-ffmpeg.md 装好 ffmpeg 和 ffprobe 两个命令。LivePortrait 进阶调优跑起来之后还能做的 3 件事调驱动强度表情跟多少你自己定怎么调Gradio 界面里有 driving multiplier 和 driving option 两项命令行对应--driving_multiplier与--driving_option。调完会发生什么multiplier 默认 1.0越大表情变化越明显pose-friendly更忠实跟随头部姿态适合大头动场景expression-friendly默认表情跟随更稳、头部晃动更少。用滑块逐帧精修嘴、眼、眉自己拖怎么调在 Gradio 界面上传源图会出现眼睛开合、嘴唇、微笑、眉毛、眼球方向等滑块头部的 pitch / yaw / roll 三个角度也能单独拖。调完会发生什么预览图随拖动实时刷新满意后点生成嘴张多大头转多少度由你说了算。换图片驱动再打开提速开关怎么调界面里把驱动素材从 Driving Video 切到 Driving Image选一张带表情的照片即可命令行加--flag_do_torch_compile开启编译加速仅 Linux 支持Windows 与 macOS 不可用。调完会发生什么图片驱动后你不用找驱动视频torch compile 首次推理约 1 分钟做预热优化之后的每次推理提速 20%30%。LivePortrait 收尾接下来读什么从环境准备到出片全流程控制在 10 分钟以内。现在就从相册里挑一张照片按上文做出你的第一个会动的肖像。细节可继续读 readme_zh_cn.md、核心推理管线 src/live_portrait_pipeline.py 与命令行入口 inference.py。【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考