FollowYourPose - 生成可编辑、姿态可控制的人物视频

news2024/11/19 0:44:23

文章目录

- 关于 FollowYourPose
- 摘要
- 🍻🍻🍻设置环境
- 💃💃💃培训
- 🕺🕺🕺推理
- 💃💃💃 本地 Gradio 演示
- 🕺🕺🕺权重
- 💃💃💃结果

关于 FollowYourPose

主页：https://follow-your-pose.github.io/
github : https://github.com/mayuelala/FollowYourPose

摘要

生成文本可编辑、姿态可控制的人物视频是创造各种数字人的迫切需求。然而，这项任务受到了限制由于缺乏具有配对视频姿势字幕和视频生成先验模型的综合数据集。

在这项工作中，我们设计了一种新的两阶段训练方案，可以利用容易获得的数据集(即图像姿态对和无姿态视频)和预训练的数据集文本到图像(T2I)模型，以获得姿态可控的字符视频。

具体来说，在第一阶段，关键点-图像对仅用于可控制的文本-图像生成。我们学习了一个零初始化的卷积对姿态信息进行编码的传统编码器。

在第二阶段，我们通过添加可学习的时间自注意和改革的跨帧自注意，通过无姿态视频数据集对上述网络的运动进行微调块。

在我们的新设计的支持下，我们的方法成功地生成连续的姿势可控的角色视频，同时保持编辑和概念组成预训练T2I模型的能力。代码和模型将公开提供。

🍻🍻🍻设置环境

我们的方法是使用cuda11、加速器和xformer在8a100上进行训练的。

conda create -n fupose python=3.8
conda activate fupose

pip install -r requirements.txt

为了节省内存和运行时间，A100 GPU推荐使用xformers 。

单击xformer安装

我们发现它的安装不稳定。你可以试试下面的轮子:

wget https://github.com/ShivamShrirao/xformers-wheels/releases/download/4c06c79/xformers-0.0.15.dev0+4c06c79.d20221201-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install xformers-0.0.15.dev0+4c06c79.d20221201-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

我们的环境类似于Tune-A-video(官方的，非官方的)。你可以查看更多的细节。

💃💃💃培训

我们在8 A100上修复了Tune-a-video和微调稳定扩散-1.4中的错误。要微调文本到图像的扩散模型，以生成文本到视频，请执行以下命令:

TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=DETAIL accelerate launch \
    --multi_gpu --num_processes=8 --gpu_ids '0,1,2,3,4,5,6,7' \
    train_followyourpose.py \
    --config="configs/pose_train.yaml"

🕺🕺🕺推理

训练完成后，运行inference:

TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=DETAIL accelerate launch \
    --gpu_ids '0' \
    txt2video.py \
    --config="configs/pose_sample.yaml" \
    --skeleton_path="./pose_example/vis_ikun_pose2.mov"

你可以用mmpose来制作姿势视频，我们用HRNet来检测骨骼。你只需要运行视频演示来获得姿势视频。记得用黑色代替背景。

💃💃💃 本地 Gradio 演示

您可以在本地运行梯度演示，只需要一个 A100/3090 。

python app.py

那么演示在本地URL上运行: http://0.0.0.0:Port

🕺🕺🕺权重

[Stable Diffusion] Stable Diffusion 是一种潜在的文本到图像扩散模型，能够在给定任何文本输入的情况下生成逼真的图像。预训练的稳定扩散模型可以从拥抱脸下载(例如，稳定扩散v1-4)

我们还在Huggingface中提供了预训练的检查点。您可以下载它们并将它们放入 checkpoints 文件夹中来推断我们的模型。

FollowYourPose
├── checkpoints
│   ├── followyourpose_checkpoint-1000
│   │   ├──...
│   ├── stable-diffusion-v1-4
│   │   ├──...
│   └── pose_encoder.pth