First-Order-Model: 图像动画化的革新性技术
First-Order-Model 是由 Aliaksandr Siarohin 等人提出的一种图像动画生成模型,发表于 NeurIPS 2019 会议。该模型可以根据一张源图像和一个驱动视频,生成源图像中物体按照驱动视频中的运动进行动画的效果。这一技术在人脸、人体、卡通形象等多个领域都有广泛应用。
🔍 主要特点
- 无需任何物体特定的先验知识或标注
- 可应用于同一类别的任意物体
- 使用自监督方式解耦外观和运动信息
- 引入关键点和局部仿射变换表示复杂运动
- 在多个基准数据集上取得最佳效果
📚 学习资源
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论文
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代码实现
- GitHub 官方仓库
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
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在线演示
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预训练模型
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数据集
- VoxCeleb, Fashion, MGIF 等数据集的下载和预处理说明
🚀 快速开始
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克隆仓库:
git clone https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model.git cd first-order-model -
安装依赖:
pip install -r requirements.txt -
下载预训练模型
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运行演示:
python demo.py --config config/vox-256.yaml --driving_video path/to/driving --source_image path/to/source --checkpoint path/to/checkpoint --relative --adapt_scale
🔧 高级应用
- 训练自己的模型: 项目提供了详细的自定义数据集训练说明
- 视频重建评估: 使用
run.py脚本进行视频重建性能评估 - 图像动画化: 支持绝对坐标和相对坐标两种动画生成方式
📖 延伸阅读
- Motion Co-Segmentation: 用于无监督和有监督视频编辑的相关项目
- 视频预处理工具: 用于准备训练数据的工具集
First-Order-Model 为图像动画化领域带来了革新性的进展。无论你是研究人员、开发者还是对计算机视觉感兴趣的学习者,希望本文汇总的资源能帮助你深入了解和应用这一强大的技术。
欢迎探索 First-Order-Model 的更多可能性,为你的项目注入生动的动画效果!
