mirror of
https://github.com/KwaiVGI/LivePortrait.git
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<h1 align="center">LivePortrait: Efficient Portrait Animation with Stitching and Retargeting Control</h1>
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<a href='https://github.com/cleardusk' target='_blank'><strong>郭建珠</strong></a><sup> 1†</sup> 
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<a href='https://github.com/Mystery099' target='_blank'><strong>张丁芸</strong></a><sup> 1,2</sup> 
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<a href='https://github.com/KwaiVGI' target='_blank'><strong>刘晓强</strong></a><sup> 1</sup> 
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<a href='https://github.com/zzzweakman' target='_blank'><strong>钟智舟</strong></a><sup> 1,3</sup> 
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<a href='https://scholar.google.com.hk/citations?user=_8k1ubAAAAAJ' target='_blank'><strong>张渊</strong></a><sup> 1</sup> 
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<a href='https://scholar.google.com/citations?user=P6MraaYAAAAJ' target='_blank'><strong>万鹏飞</strong></a><sup> 1</sup> 
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<a href='https://openreview.net/profile?id=~Di_ZHANG3' target='_blank'><strong>张迪</strong></a><sup> 1</sup> 
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</div>
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<sup>1 </sup>快手科技  <sup>2 </sup>中国科学技术大学  <sup>3 </sup>复旦大学 
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</div>
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<small><sup>†</sup> 通讯作者(Project Lead)</small>
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<!-- <a href='LICENSE'><img src='https://img.shields.io/badge/license-MIT-yellow'></a> -->
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<a href='https://arxiv.org/pdf/2407.03168'><img src='https://img.shields.io/badge/arXiv-LivePortrait-red'></a>
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<a href='https://liveportrait.github.io'><img src='https://img.shields.io/badge/Project-LivePortrait-green'></a>
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<a href='https://huggingface.co/spaces/KwaiVGI/liveportrait'><img src='https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue'></a>
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<a href="https://github.com/KwaiVGI/LivePortrait"><img src="https://img.shields.io/github/stars/KwaiVGI/LivePortrait"></a>
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<a href="./readme.md"><strong>English</strong></a> | <strong>简体中文</strong>
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<img src="./assets/docs/showcase2.gif" alt="showcase">
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🔥 更多效果,请查看我们的 <a href="https://liveportrait.github.io/"><strong>主页</strong></a> 🔥
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## 🔥 更新日志
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- **`2024/10/18`**:❗ 我们更新了`transformers`,`gradio`库的版本避免安全漏洞,具体查看[这里](https://github.com/KwaiVGI/LivePortrait/pull/421/files).
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- **`2024/08/29`**:📦 我们更新了Windows[一键安装程序](https://huggingface.co/cleardusk/LivePortrait-Windows/blob/main/LivePortrait-Windows-v20240829.zip)并支持自动更新, 详情建[这里](https://huggingface.co/cleardusk/LivePortrait-Windows#20240829)。
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- **`2024/08/19`**:🖼️ 我们支持了**图像驱动模式**和**区域控制**。详情请见[**这里**](./assets/docs/changelog/2024-08-19.md)。
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- **`2024/08/06`**:🎨 我们在Gradio界面支持**精确的人像编辑**, 受到[ComfyUI-AdvancedLivePortrait](https://github.com/PowerHouseMan/ComfyUI-AdvancedLivePortrait)启发。详见[**这里**](./assets/docs/changelog/2024-08-06.md)。
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- **`2024/08/05`**:📦 Windows用户现在可以下载[一键安装程序](https://huggingface.co/cleardusk/LivePortrait-Windows/blob/main/LivePortrait-Windows-v20240806.zip),支持**人类模式**和**动物模式**!详情见[**这里**](./assets/docs/changelog/2024-08-05.md)。
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- **`2024/08/02`**:😸 我们发布了**动物模型**版本,以及其他一些更新和改进。查看详情[**这里**](./assets/docs/changelog/2024-08-02.md)!
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- **`2024/07/25`**:📦 Windows用户现在可以从 [HuggingFace](https://huggingface.co/cleardusk/LivePortrait-Windows/tree/main) 或 [百度云](https://pan.baidu.com/s/1FWsWqKe0eNfXrwjEhhCqlw?pwd=86q2) 下载软件包。解压并双击`run_windows.bat`即可享受!
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- **`2024/07/24`**:🎨 我们在Gradio界面支持源人像的姿势编辑。我们还降低了默认检测阈值以增加召回率。[玩得开心](assets/docs/changelog/2024-07-24.md)!
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- **`2024/07/19`**:✨ 我们支持🎞️ **人像视频编辑(aka v2v)**!更多信息见[**这里**](assets/docs/changelog/2024-07-19.md)。
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- **`2024/07/17`**:🍎 我们支持macOS搭载Apple Silicon,修改来自 [jeethu](https://github.com/jeethu) 的PR [#143](https://github.com/KwaiVGI/LivePortrait/pull/143) 。
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- **`2024/07/10`**:💪我们支持音频和视频拼接、驱动视频自动裁剪以及制作模板以保护隐私。更多信息见[这里](assets/docs/changelog/2024-07-10.md)。
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- **`2024/07/09`**:🤗 我们发布了[HuggingFace Space](https://huggingface.co/spaces/KwaiVGI/liveportrait),感谢HF团队和[Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)!
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- **`2024/07/04`**:😊 我们发布了初始版本的推理代码和模型。持续更新,敬请关注!
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- **`2024/07/04`**:🔥 我们发布了[主页](https://liveportrait.github.io)和在[arXiv](https://arxiv.org/pdf/2407.03168)上的技术报告。
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## 介绍 📖
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此仓库名为**LivePortrait**,包含我们论文([LivePortrait: Efficient Portrait Animation with Stitching and Retargeting Control](https://arxiv.org/pdf/2407.03168))的官方PyTorch实现。 我们正在积极更新和改进此仓库。如果您发现任何错误或有建议,欢迎提出问题或提交合并请求💖。
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## 上手指南 🏁
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### 1. 克隆代码和安装运行环境 🛠️
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> [!Note]
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> 确保您的系统已安装[`git`](https://git-scm.com/)、[`conda`](https://anaconda.org/anaconda/conda)和[`FFmpeg`](https://ffmpeg.org/download.html)。有关FFmpeg安装的详细信息,见[**如何安装FFmpeg**](assets/docs/how-to-install-ffmpeg.md)。
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```bash
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git clone https://github.com/KwaiVGI/LivePortrait
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cd LivePortrait
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# 使用conda创建环境
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conda create -n LivePortrait python=3.9
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conda activate LivePortrait
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```
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#### 对于Linux或Windows用户
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[X-Pose](https://github.com/IDEA-Research/X-Pose)需要您的`torch`版本与CUDA版本兼容。
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首先,通过以下命令检查您当前的CUDA版本:
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```bash
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nvcc -V # example versions: 11.1, 11.8, 12.1, etc.
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```
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然后,安装相应版本的torch。以下是不同CUDA版本的示例。如果您的CUDA版本未列出,请访问[PyTorch官方网站](https://pytorch.org/get-started/previous-versions)获取安装命令:
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```bash
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# for CUDA 11.1
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pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
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# for CUDA 11.8
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pip install torch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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# for CUDA 12.1
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pip install torch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
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# ...
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```
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**注意**:在Windows系统上,一些过高版本的CUDA(12.4、12.6等)可能会导致未知的问题,您可以考虑降低您的CUDA版本到11.8,这是我们测试的一个较为稳定的版本。降级方法可以参考 [@dimitribarbot](https://github.com/dimitribarbot)
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提供的[文档](https://github.com/dimitribarbot/sd-webui-live-portrait/blob/main/assets/docs/how-to-install-xpose.md#cuda-toolkit-118).
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最后,安装其余依赖项:
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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#### 对于搭载Apple Silicon的macOS用户
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[X-Pose](https://github.com/IDEA-Research/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。使用为搭载Apple Silicon的macOS提供的requirements文件:
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```bash
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# 对于搭载Apple Silicon的macOS用户
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pip install -r requirements_macOS.txt
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```
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### 2. 下载预训练权重(Pretrained weights) 📥
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从HuggingFace下载预训练权重的最简单方法是:
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```bash
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# !pip install -U "huggingface_hub[cli]"
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huggingface-cli download KwaiVGI/LivePortrait --local-dir pretrained_weights --exclude "*.git*" "README.md" "docs"
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```
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若您不能访问HuggingFace平台,你可以访问其镜像网站[hf-mirror](https://hf-mirror.com/)进行下载操作:
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```bash
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# !pip install -U "huggingface_hub[cli]"
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||
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
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huggingface-cli download KwaiVGI/LivePortrait --local-dir pretrained_weights --exclude "*.git*" "README.md" "docs"
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```
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或者,您可以从[Google Drive](https://drive.google.com/drive/folders/1UtKgzKjFAOmZkhNK-OYT0caJ_w2XAnib)或[百度云](https://pan.baidu.com/s/1MGctWmNla_vZxDbEp2Dtzw?pwd=z5cn)(进行中)下载所有预训练权重。解压并将它们放置在`./pretrained_weights`目录下。
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确保目录结构如所示包含[**本仓库该路径**](assets/docs/directory-structure.md)其中展示的内容。
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### 3. 推理 🚀
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#### 快速上手(人类模型)👤
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```bash
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# 对于Linux和Windows用户
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python inference.py
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# 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
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PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python inference.py
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```
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如果脚本成功运行,您将得到一个名为`animations/s6--d0_concat.mp4`的输出mp4文件。此文件包含以下结果:驱动视频、输入图像或视频以及生成结果。
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<p align="center">
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<img src="./assets/docs/inference.gif" alt="image">
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</p>
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或者,您可以通过指定`-s`和`-d`参数来更改输入:
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```bash
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# 源输入是图像
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python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d0.mp4
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# 源输入是视频 ✨
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python inference.py -s assets/examples/source/s13.mp4 -d assets/examples/driving/d0.mp4
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# 更多选项请见
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python inference.py -h
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```
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#### 快速上手(动物模型) 🐱🐶
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动物模式仅在Linux和Windows上经过测试,并且需要NVIDIA GPU。
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您需要首先构建一个名为`MultiScaleDeformableAttention`的OP,该OP由[X-Pose](https://github.com/IDEA-Research/X-Pose)使用,这是一个通用的关键点检测框架。
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```bash
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cd src/utils/dependencies/XPose/models/UniPose/ops
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python setup.py build install
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cd - # 等同于 cd ../../../../../../../
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```
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然后执行
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```bash
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python inference_animals.py -s assets/examples/source/s39.jpg -d assets/examples/driving/wink.pkl --driving_multiplier 1.75 --no_flag_stitching
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```
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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。
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<p align="center">
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<img src="./assets/docs/inference-animals.gif" alt="image">
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</p>
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#### 驱动视频自动裁剪 📢📢📢
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> [!IMPORTANT]
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> 使用您自己的驱动视频时,我们**推荐**: ⬇️
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>
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> - 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。
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> - 专注于头部区域,类似于示例视频。
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> - 最小化肩部运动。
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> - 确保驱动视频的第一帧是具有**中性表情**的正面面部。
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以下是通过`--flag_crop_driving_video`自动裁剪的示例:
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```bash
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python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d13.mp4 --flag_crop_driving_video
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```
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如果自动裁剪的结果不理想,您可以修改`--scale_crop_driving_video`、`--vy_ratio_crop_driving_video`选项来调整比例和偏移,或者手动进行调整。
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#### 动作模板制作
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您也可以使用以`.pkl`结尾的自动生成的动作模板文件来加快推理速度,并**保护隐私**,例如:
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```bash
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python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d5.pkl # 人像动画
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python inference.py -s assets/examples/source/s13.mp4 -d assets/examples/driving/d5.pkl # 人像视频编辑
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```
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### 4. Gradio 界面 🤗
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我们还提供了Gradio界面 <a href='https://github.com/gradio-app/gradio'><img src='https://img.shields.io/github/stars/gradio-app/gradio'></a>,以获得更好的体验,只需运行:
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```bash
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# 对于Linux和Windows用户(以及搭载Intel的macOS??)
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python app.py # 人类模型模式
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# 对于搭载Apple Silicon的macOS用户,不支持Intel,这可能比RTX 4090慢20倍
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PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python app.py # 人类模型模式
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```
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我们还为动物模式提供了Gradio界面,这仅在Linux上经过NVIDIA GPU测试:
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```bash
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python app_animals.py # animals mode 🐱🐶
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```
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您可以指定`--server_port`、`--share`、`--server_name`参数以满足您的需求!
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🚀我们还提供了一个加速选项`--flag_do_torch_compile`。第一次推理触发优化过程(约一分钟),使后续推理速度提高20-30%。不同CUDA版本的性能提升可能有所不同。
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```bash
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# 启用torch.compile以进行更快的推理
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python app.py --flag_do_torch_compile
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```
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**注意**:此方法在Windows和macOS上不受支持。
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**或者,在[HuggingFace](https://huggingface.co/spaces/KwaiVGI/LivePortrait)上轻松尝试**🤗。
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### 5. 推理速度预估 🚀🚀🚀
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我们还提供了一个脚本来评估每个模块的推理速度:
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```bash
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# 对于NVIDIA GPU
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python speed.py
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```
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结果在[**本仓库该文件展示**](./assets/docs/speed.md).
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## 社区资源 🤗
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### 社区项目
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| 仓库 (按时间排序) | 描述 | 作者 |
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| [**FacePoke**](https://github.com/jbilcke-hf/FacePoke) | 一个实时的头部姿态表情控制应用,通过鼠标控制! | [@jbilcke-hf](https://github.com/jbilcke-hf) |
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| [**FaceFusion**](https://github.com/facefusion/facefusion) | FaceFusion 3.0 集成了 LivePortrait 作为 `expression_restorer` 和 `face_editor` 处理器。 | [@henryruhs](https://github.com/henryruhs) |
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| [**sd-webui-live-portrait**](https://github.com/dimitribarbot/sd-webui-live-portrait) | LivePortrait 的 WebUI 扩展,在原版 Stable Diffusion WebUI 中添加了一个标签以使用 LivePortrait 的功能。 | [@dimitribarbot](https://github.com/dimitribarbot) |
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||
| [**ComfyUI-LivePortraitKJ**](https://github.com/kijai/ComfyUI-LivePortraitKJ) | 一个用于 LivePortrait 的 ComfyUI 节点,使用 MediaPipe 作为 Insightface 的替代方案。 | [@kijai](https://github.com/kijai) |
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||
| [**ComfyUI-AdvancedLivePortrait**](https://github.com/PowerHouseMan/ComfyUI-AdvancedLivePortrait) | 一个更快的 ComfyUI 节点,具有实时预览功能,启发了许多社区开发的工具和项目。 | [@PowerHouseMan](https://github.com/PowerHouseMan) |
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| [**comfyui-liveportrait**](https://github.com/shadowcz007/comfyui-liveportrait) | 一个用于 LivePortrait 的 ComfyUI 节点,支持多面部、表情插值等功能,并有[教程](https://www.bilibili.com/video/BV1JW421R7sP)。 | [@shadowcz007](https://github.com/shadowcz007) |
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### Playgrounds, 🤗 HuggingFace Spaces 以及其它
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- [FacePoke Space](https://huggingface.co/spaces/jbilcke-hf/FacePoke)
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- [Expression Editor Space](https://huggingface.co/spaces/fffiloni/expression-editor)
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- [Expression Editor Replicate](https://replicate.com/fofr/expression-editor)
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- [Face Control Realtime Demo](https://fal.ai/demos/face-control) on FAL
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- [Replicate Playground](https://replicate.com/fofr/live-portrait)
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- Nuke 可以通过 CompyUI 节点使用 LivePortrait,详情见[这里](https://x.com/bilawalsidhu/status/1837349806475276338)
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- LivePortrait 在 [Poe](https://poe.com/LivePortrait) 上运行
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### 视频教程
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- [LivePortrait 视频转视频的工作流程](https://youtu.be/xfzK_6cTs58?si=aYjgypeJBkhc46VL) 由 [@curiousrefuge](https://www.youtube.com/@curiousrefuge) 制作
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||
- [Google Colab 教程](https://youtu.be/59Y9ePAXTp0?si=KzEWhklBlporW7D8) 由 [@Planet Ai](https://www.youtube.com/@planetai217) 制作
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||
- [论文解读](https://youtu.be/fD0P6UWSu8I?si=Vn5wxUa8qSu1jv4l) 由 [@TwoMinutePapers](https://www.youtube.com/@TwoMinutePapers) 制作
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||
- [ComfyUI 高级 LivePortrait 教程](https://youtu.be/q0Vf-ZZsbzI?si=nbs3npleH-dVCt28) 由 [TutoView](https://www.youtube.com/@TutoView) 制作
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||
- [LivePortrait 探索](https://www.youtube.com/watch?v=vsvlbTEqgXQ) 和 [LivePortrait 深入探讨](https://youtu.be/cucaEEDYmsw?si=AtPaDWc5G-a4E8dD) 由 [TheoreticallyMedia](https://www.youtube.com/@TheoreticallyMedia) 制作
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||
- [LivePortrait 实战教程](https://www.youtube.com/watch?v=uyjSTAOY7yI) 由 [@AI Search](https://www.youtube.com/@theAIsearch) 制作
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- [ComfyUI 教程](https://www.youtube.com/watch?v=8-IcDDmiUMM) 由 [@Sebastian Kamph](https://www.youtube.com/@sebastiankamph) 制作
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- B 站上的[教程](https://www.bilibili.com/video/BV1cf421i7Ly)
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还有来自社区的无数令人惊叹的贡献,未能一一列举 💖
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## 致谢 💐
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我们要感谢[FOMM](https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model)、[Open Facevid2vid](https://github.com/zhanglonghao1992/One-Shot_Free-View_Neural_Talking_Head_Synthesis)、[SPADE](https://github.com/NVlabs/SPADE)、[InsightFace](https://github.com/deepinsight/insightface)和[X-Pose](https://github.com/IDEA-Research/X-Pose)仓库的的贡献者,感谢他们的开放研究和贡献。
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## 道德考量 🛡️
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肖像动画技术伴随着社会风险,特别是在创建深度伪造(deepfakes)时可能被滥用。为了减轻这些风险,遵循道德指南并采取负责任的使用实践至关重要。目前,生成的结果包含一些视觉伪影,这些伪影可能有助于检测深度伪造。请注意,我们不对本项目生成的结果的使用承担任何法律责任。
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## 引用 💖
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如果您发现LivePortrait对您的研究有用,欢迎引用我们的工作,使用以下BibTeX:
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```bibtex
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@article{guo2024liveportrait,
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title = {LivePortrait: Efficient Portrait Animation with Stitching and Retargeting Control},
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author = {Guo, Jianzhu and Zhang, Dingyun and Liu, Xiaoqiang and Zhong, Zhizhou and Zhang, Yuan and Wan, Pengfei and Zhang, Di},
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journal = {arXiv preprint arXiv:2407.03168},
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year = {2024}
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}
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```
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## 联系方式 📧
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[**Jianzhu Guo (郭建珠)**](https://guojianzhu.com); **guojianzhu1994@gmail.com**;
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