告别繁琐制作！RAIN让动画视频生成变得如此简单 你是否曾经为生成高质量的动画视频而烦恼？是否觉得现有的技术要么太复杂，要么生成效果不理想，还可能对设备要求过高，让你望而却步呢？今天就给大家介绍一款超厉害的实时动画生成系统——RAIN！它不仅能让动画生成变得简单，还能在消费级设备上实时运行，生成无限长的视频动画。接下来，我们将深入解析RAIN的功能、安装步骤以及使用技巧，帮助你快速上手！{bilibili bvid="BV1sBwPenECN" page=""/}什么是RAIN？RAIN是由中国科学技术大学的研究团队开发的一款实时动画生成系统。它的核心优势在于能够在消费级设备上实时生成高质量动画，并且支持无限长的视频流生成。无论是表情转换还是头部动作，RAIN都能以极高的流畅性、准确性和一致性完成任务。目前，RAIN已经在GitHub上开源，采用Apache-2.0许可证，任何人都可以免费使用和修改它的代码。项目团队还计划逐步发布更多功能代码，并持续优化系统的交互性。RAIN的核心功能实时动画生成：无需高端设备，普通电脑也能流畅运行。无限长视频流：支持生成无限时长的动画视频。表情与头部动作转换：精准捕捉面部表情和头部动作，生成自然流畅的动画。开源与免费：代码完全公开，开发者可以自由使用和二次开发。TensorRT加速支持：通过修改配置文件，启用TensorRT加速，进一步提升性能。如何安装RAIN？环境准备Python环境：建议使用Python 3.10及以上版本。Pytorch：建议安装2.3.0及以上版本。硬件要求：通常需要12 GiB的设备RAM，特定条件下8 GiB也可运行。安装步骤克隆项目仓库：git clone https://github.com/Pscgylotti/RAIN.git安装依赖项：pip install -r requirements.txt完整代码：git clone https://github.com/Pscgylotti/RAIN.git # clone repository from github cd RAIN pip install -r requirements_inference.txt # install requirements for inferencing下载权重文件：从 Google Drive 或 Huggingeface Hub 下载权重（模型）文件，并放置在项目指定目录下。您可以从https://github.com/madebyollin/taesdv获取'taesdv.pth' ，并将其放入weights/torch/中。克隆 https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse 到 weights/ 。下载 'image_encoder' 文件夹及其内容至 https://huggingface.co/lambdalabs/sd-image-variations-diffusers，并将其放入 weights/ 。从 https://huggingface.co/hr16/UnJIT-DWPose/tree/main 下载 'dw-mm_ucoco.onnx' ，从 https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases/tag/0.1.1rc0 下载 'yolox_s.onnx' ，并将它们放入 weights/onnx 中。（您可以选择从 https://huggingface.co/yzd-v/DWPose/tree/main 下载 'dw-ll_ucoco-384.onnx' 和 'yolox_l.onnx' 以获得更高的精度）。(You can always redirect the weights directory in configs/rain_morpher.yaml)(您始终可以重定向 configs/rain_morpher.yaml 中的权重目录)启用TensorRT加速（可选）：修改配置文件以启用TensorRT加速。在 configs/rain_morpher.yaml 中，将 tensorrt: False 修改为 tensorrt: True 以启用 TensorRT 加速。首次启动时，编译模型大约需要十分钟。启动演示程序：执行以下命令启动Gradio演示：python gradio_app.py然后访问http://localhost:7860/即可体验RAIN的强大功能。为什么选择RAIN？简单易用：无需复杂的配置，普通用户也能快速上手。高性能：在消费级设备上实现实时动画生成。开源免费：完全开源，开发者可以自由扩展和优化。持续更新：项目团队会不断发布新功能和优化代码。立即体验RAIN！{anote icon="fa-download" href="https://github.com/Pscgylotti/RAIN" type="error" content="RAIN项目地址"/}如果你喜欢这篇文章，别忘了分享给你的朋友，让更多人了解RAIN的强大功能！收藏本站，随时获取最新免费资源。