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!
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!
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