FasterLivePortrait - 高效实时AI人像动画生成框架

FasterLivePortrait: 实时为肖像注入生命力！

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原始仓库：LivePortrait，感谢作者的分享

新特性：

使用TensorRT在RTX 3090 GPU上实现了LivePortrait的实时运行，达到30+FPS。这是渲染单帧的速度，包括前处理和后处理，而不仅仅是模型推理速度。
实现了LivePortrait模型到Onnx模型的转换，在RTX 3090上使用onnxruntime-gpu达到约70ms/帧（~12 FPS）的推理速度，便于跨平台部署。
无缝支持原生gradio应用，速度提升数倍，并支持多张人脸和动物模型的同时推理。

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更新日志

2024/08/11: 优化paste_back速度并修复一些bug。
- 使用torchgeometry + cuda优化paste_back函数，显著提升速度。示例：python run.py --src_image assets/examples/source/s39.jpg --dri_video assets/examples/driving/d0.mp4 --cfg configs/trt_infer.yaml --paste_back --animal
- 修复了Xpose ops在某些GPU上导致错误的问题和其他bug。请使用最新的docker镜像：docker pull shaoguo/faster_liveportrait:v3
2024/08/07: 增加动物模型和MediaPipe模型支持，不用再担心版权问题。
- 增加动物模型支持。
  - 下载动物ONNX文件：huggingface-cli download warmshao/FasterLivePortrait --local-dir ./checkpoints，然后转换为TRT格式。
  - 更新Docker镜像：docker pull shaoguo/faster_liveportrait:v3。使用动物模型：python run.py --src_image assets/examples/source/s39.jpg --dri_video 0 --cfg configs/trt_infer.yaml --realtime --animal
  - Windows用户可以从release页面下载最新的Windows一体包，解压后即可使用。
  - 简单使用教程：
- 使用MediaPipe模型替代InsightFace
  - Web使用：python app.py --mode trt --mp 或 python app.py --mode onnx --mp
  - 本地摄像头：python run.py --src_image assets/examples/source/s12.jpg --dri_video 0 --cfg configs/trt_mp_infer.yaml
2024/07/24: Windows集成包，免安装，一键运行，支持TensorRT和OnnxruntimeGPU。感谢 @zhanghongyong123456 在这个issue中的贡献。
- [可选] 如果你的Windows电脑已经安装了CUDA和cuDNN，请跳过这一步。我只验证了CUDA 12.2。如果你没有安装CUDA或遇到CUDA相关错误，需要按以下步骤操作：
  - 下载CUDA 12.2，双击exe按默认设置一步步安装。
  - 下载cuDNN压缩包，解压后将cuDNN文件夹中的lib、bin、include文件夹复制到CUDA 12.2文件夹中（默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2）
- 从release页面下载免安装的Windows集成包并解压。
- 进入FasterLivePortrait-windows，双击all_onnx2trt.bat转换onnx文件，需要一些时间。
- Web演示：双击app.bat，打开网页：http://localhost:9870/
- 实时摄像头运行，双击camera.bat，按q停止。如果要更换目标图片，命令行运行：camera.bat assets/examples/source/s9.jpg
2024/07/18: 增加macOS支持（无需Docker，只需Python）。M1/M2芯片较快，但仍然很慢😟
- 安装ffmpeg：brew install ffmpeg
- 设置Python 3.10虚拟环境。推荐使用miniforge：conda create -n flip python=3.10 && conda activate flip
- 安装依赖：pip install -r requirements_macos.txt
- 下载ONNX文件：huggingface-cli download warmshao/FasterLivePortrait --local-dir ./checkpoints
- 测试：python app.py --mode onnx
2024/07/17: 增加Docker环境支持，提供可运行镜像。

环境设置

选项1：Docker（推荐）。提供了一个docker镜像，无需手动安装onnxruntime-gpu和TensorRT。
- 根据您的系统安装Docker
- 下载镜像：docker pull shaoguo/faster_liveportrait:v3

执行以下命令，将 $FasterLivePortrait_ROOT 替换为您下载 FasterLivePortrait 的本地目录：

docker run -it --gpus=all \
--name faster_liveportrait \
-v $FasterLivePortrait_ROOT:/root/FasterLivePortrait \
--restart=always \
-p 9870:9870 \
shaoguo/faster_liveportrait:v3 \
/bin/bash

选项2：创建一个新的 Python 虚拟环境并手动安装必要的 Python 包。
- 首先，安装 ffmpeg
- 运行 pip install -r requirements.txt
- 然后按照下面的教程安装 onnxruntime-gpu 或 TensorRT。请注意，这仅在 Linux 系统上测试过。

Onnxruntime 推理

首先，下载转换后的 onnx 模型文件：huggingface-cli download warmshao/FasterLivePortrait --local-dir ./checkpoints。
(Docker中可忽略)如果您想使用 onnxruntime cpu 推理，只需 pip install onnxruntime。但是，cpu 推理极其缓慢，不推荐使用。最新的 onnxruntime-gpu 仍不支持 grid_sample cuda，但我找到了一个支持它的分支。按以下步骤从源码安装 onnxruntime-gpu：
- git clone https://github.com/microsoft/onnxruntime
- git checkout liqun/ImageDecoder-cuda。感谢 liqun 提供的 grid_sample cuda 实现！
- 运行以下命令进行编译，根据您的机器更改 cuda_version 和 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES：
```
./build.sh --parallel \
--build_shared_lib --use_cuda \
--cuda_version 11.8 \
--cuda_home /usr/local/cuda --cudnn_home /usr/local/cuda/ \
--config Release --build_wheel --skip_tests \
--cmake_extra_defines CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES="60;70;75;80;86" \
--cmake_extra_defines CMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda/bin/nvcc \
--disable_contrib_ops \
--allow_running_as_root
```
- pip install build/Linux/Release/dist/onnxruntime_gpu-1.17.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

使用 onnxruntime 测试管道：

  python run.py \
 --src_image assets/examples/source/s10.jpg \
 --dri_video assets/examples/driving/d14.mp4 \
 --cfg configs/onnx_infer.yaml

TensorRT 推理

(Docker中可忽略)安装 TensorRT。记住 TensorRT 的安装路径。
(Docker中可忽略)安装 grid_sample TensorRT 插件，因为模型使用的 grid sample 需要 5D 输入，而原生 grid_sample 运算符不支持。
- git clone https://github.com/SeanWangJS/grid-sample3d-trt-plugin
- 将 CMakeLists.txt 中第30行修改为：set_target_properties(${PROJECT_NAME} PROPERTIES CUDA_ARCHITECTURES "60;70;75;80;86")
- export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
- mkdir build && cd build
- cmake .. -DTensorRT_ROOT=$TENSORRT_HOME，将 $TENSORRT_HOME 替换为您自己的 TensorRT 根目录。
- make，记住 .so 文件的地址，将 scripts/onnx2trt.py 和 src/models/predictor.py 中的 /opt/grid-sample3d-trt-plugin/build/libgrid_sample_3d_plugin.so 替换为您自己的 .so 文件路径
下载 ONNX 模型文件：huggingface-cli download warmshao/FasterLivePortrait --local-dir ./checkpoints。将所有 ONNX 模型转换为 TensorRT，运行 sh scripts/all_onnx2trt.sh 和 sh scripts/all_onnx2trt_animal.sh

使用 tensorrt 测试管道：

 python run.py \
 --src_image assets/examples/source/s10.jpg \
 --dri_video assets/examples/driving/d14.mp4 \
 --cfg configs/trt_infer.yaml

使用摄像头实时运行：

 python run.py \
 --src_image assets/examples/source/s10.jpg \
 --dri_video 0 \
 --cfg configs/trt_infer.yaml \
 --realtime

Gradio 应用

onnxruntime: python app.py --mode onnx
tensorrt: python app.py --mode trt
默认端口为9870。打开网页：http://localhost:9870/

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