LivePortrait部署实战指南：30分钟解决跨平台人像动画技术难题

LivePortrait部署实战指南：30分钟解决跨平台人像动画技术难题

【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait

LivePortrait是一款高效的人像动画解决方案，能够将静态肖像转化为生动的动画效果。本指南将帮助你在Windows、macOS和Linux系统上快速部署该项目，解决环境配置、模型下载和功能使用中的常见问题，让你轻松掌握这一强大工具。

环境检测与准备

在开始部署前，我们需要确保系统环境满足基本要求。以下是一个简单的环境检测脚本，可以帮助你快速评估系统是否具备安装条件：

#!/bin/bash # 系统环境检测脚本 echo "=== 系统信息 ===" uname -a echo -e "\n=== Python版本 ===" python --version || python3 --version echo -e "\n=== CUDA信息 ===" nvcc -V 2>/dev/null || echo "CUDA未安装" echo -e "\n=== FFmpeg状态 ===" ffmpeg -version 2>/dev/null || echo "FFmpeg未安装" echo -e "\n=== 内存信息 ===" free -h

将上述代码保存为check_env.sh，然后执行：

chmod +x check_env.sh ./check_env.sh

系统要求对比表

⚠️ 注意：macOS系统仅支持Apple Silicon芯片，不支持Intel芯片的macOS设备。

基础环境搭建

安装必要依赖

📌步骤1：安装Git、Conda和FFmpeg

不同系统的安装方法如下：

Windows用户：

• 下载并安装Git：从Git官网下载安装程序
• 下载并安装Miniconda：从Miniconda官网下载对应版本
• 下载ffmpeg.exe和ffprobe.exe，放置到项目根目录

macOS用户：

# 使用Homebrew安装 brew install git ffmpeg # 安装Miniconda curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh bash Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh

Linux用户：

# 安装基础依赖 sudo apt update sudo apt install -y git build-essential # 安装FFmpeg sudo apt install -y ffmpeg libsox-dev # 安装Miniconda curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

📌步骤2：获取项目代码

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait cd LivePortrait

📌步骤3：创建并激活虚拟环境

# 创建虚拟环境 conda create -n LivePortrait python=3.10 -y # 激活环境 conda activate LivePortrait

💡 提示：如果conda命令不可用，可能需要重新启动终端或运行source ~/.bashrc（Linux/macOS）。

依赖安装与模型下载

安装项目依赖

📌步骤1：安装PyTorch

根据系统类型选择合适的命令：

Windows/Linux（NVIDIA显卡）：

# 检查CUDA版本 nvcc -V # 根据CUDA版本安装对应PyTorch，例如CUDA 11.8 pip install torch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

macOS（Apple Silicon）：

pip install torch torchvision torchaudio

📌步骤2：安装项目依赖

# Windows/Linux用户 pip install -r requirements.txt # macOS用户 pip install -r requirements_macOS.txt

下载预训练模型

📌步骤1：使用HuggingFace下载

# 安装huggingface_hub pip install -U "huggingface_hub[cli]" # 国内用户建议设置镜像 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # 下载模型 huggingface-cli download KwaiVGI/LivePortrait --local-dir pretrained_weights --exclude "*.git*" "README.md" "docs"

⚠️ 注意：如果下载速度慢或失败，可以尝试手动下载模型并解压到pretrained_weights目录。

基础功能使用

命令行推理

📌步骤1：运行人类模型推理

# Windows/Linux python inference.py # macOS PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python inference.py

成功运行后，会在animations目录生成结果文件。

📌步骤2：指定自定义参数

# 使用自定义源图像和驱动视频 python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d0.mp4

参数说明：

• -s：指定源图像/视频路径
• -d：指定驱动视频路径
• --no_stitching：禁用拼接功能
• --driving_multiplier：调整驱动强度

图形界面使用

📌步骤1：启动Gradio界面

# 启动人类模式界面 python app.py

启动成功后，会自动打开浏览器，显示如下界面：

📌步骤2：使用界面生成动画

1. 在左侧"Source Image"区域上传源图像
2. 在右侧"Driving Video"区域上传驱动视频
3. 调整裁剪参数和动画选项
4. 点击"Animate"按钮生成动画

💡 提示：界面提供了多个示例图像和视频，点击即可快速使用。

高级功能解锁

动物模型动画

📌步骤1：构建必要组件

# 构建MultiScaleDeformableAttention cd src/utils/dependencies/XPose/models/UniPose/ops python setup.py build install cd -

📌步骤2：运行动物模型

# 启动动物模式Gradio界面 python app_animals.py

界面启动后，可以上传动物图像并生成动画：

📌步骤3：命令行运行动物模型

python inference_animals.py -s assets/examples/source/s39.jpg -d assets/examples/driving/wink.pkl --driving_multiplier 1.75 --no_flag_stitching

肖像编辑与姿态调整

LivePortrait提供了强大的肖像编辑功能，可以调整面部表情和姿态：

📌步骤1：启动姿态编辑功能

在Gradio界面中，找到"Retargeting"选项卡，上传源图像后，可以看到姿态调整滑块：

📌步骤2：调整面部表情

使用界面中的滑块可以调整多种面部表情参数：

参数说明：

• target eyes-open ratio：眼睛张开程度
• target lip-open ratio：嘴唇张开程度
• relative yaw：左右转头角度
• relative pitch：上下转头角度

视频重定向

LivePortrait还支持视频重定向功能，可以将一个视频的动作应用到另一个视频：

📌步骤1：启动视频重定向功能

在Gradio界面中，找到"Retargeting Video"选项卡：

📌步骤2：上传源视频和驱动视频

1. 上传源视频（希望应用动作的视频）
2. 上传驱动视频（提供动作的视频）
3. 调整参数，点击"Retargeting Video"按钮生成结果

常见问题解决方案

模型下载失败

• 问题：HuggingFace下载速度慢或失败
• 解决方案：
  1. 使用镜像：export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
  2. 手动下载模型：从提供的备用链接下载
  3. 检查网络代理设置

CUDA版本不兼容

• 问题：PyTorch与CUDA版本不匹配
• 解决方案：
  1. 查看已安装的CUDA版本：nvcc -V
  2. 访问PyTorch官网，获取对应版本的安装命令
  3. 推荐使用CUDA 11.8版本以获得最佳兼容性

macOS性能问题

• 问题：在Apple Silicon上运行缓慢
• 解决方案：
  1. 启用MPS加速：PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python inference.py
  2. 减少输入图像分辨率
  3. 关闭不必要的应用程序释放内存

界面无法启动

• 问题：Gradio界面启动后无法访问
• 解决方案：
  1. 检查端口是否被占用：netstat -tuln
  2. 指定其他端口启动：python app.py --server-port 7861
  3. 检查防火墙设置，确保端口开放

功能扩展建议

1. 批量处理：开发脚本实现多组图像的批量动画生成，提高工作效率
2. API集成：将LivePortrait集成到自己的应用程序中，提供API服务
3. 自定义模型训练：根据特定需求训练自定义模型，提高特定场景下的动画效果
4. 移动端部署：探索在移动设备上部署的可能性，扩展应用场景

社区资源

• 项目文档：查看项目根目录下的readme.md和readme_zh_cn.md
• 示例素材：assets/examples目录下提供了多种源图像和驱动视频
• 变更日志：assets/docs/changelog目录下记录了项目的更新历史
• 性能测试：运行speed.py脚本可以测试设备性能

通过本指南，你应该已经成功部署并开始使用LivePortrait的各项功能。随着项目的不断更新，记得定期执行git pull获取最新功能和改进。如有其他问题，欢迎查阅项目文档或提交Issue。

【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait