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静止画から動画を作る:First Order Motion Model(その2)== 編集中 == †
同じカテゴリの静止画と動画を使って、静止画を動画のように動かす「First Order Motion Model」技術を使って静止画を動画にする
※ 最終更新:2024/06/22
First Order Motion Model †
概要 †
実行環境の構築 †
- GitHub サイトからプロジェクトをダウンロード
cd /anaconda_win/workspace_2 ← Windows の場合
cd ~/workspace_2 ← Linux の場合
git clone https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
- プロジェクト・パッケージ update_2024XXXX.zip (XXXMB) <アップデートファイル> をダウンロード
・解凍してできるフォルダ
update
├─workspace_2
│ ├─first-order-model ← GitHub からクローンしたプロジェクトに上書きする
│ │ ├─result
│ │ ├─result_save
│ │ └─sample
│ │ ├─images
│ │ └─videos
│ └─mylib2 ← ローカル環境で実行するための汎用ライブラリ
│ ├─mylib_test
│ └─result
└─workspace_py37
└─mylib ← 私的汎用ライブラリ
・解凍してできる「update/」フォルダ以下を次のフォルダの下に上書きコピーする
Windows の場合 →「anaconda_win/」 Linux の場合 → 「~/」
- 新しく仮想環境「py38_learn」を構築する
『仮想環境 (py38_learn)』 の手順で仮想環境を作成
前準備 †
- ローカル環境で「First Order Motion Model」を実行するために必要となるライブラリを作成する(上記プロジェクト・パッケージに含む)
→ Python 私的汎用ライブラリ2
- 「mylib2/」フォルダにパスが通っているか環境変数(PYTHONPATH)を確認する
echo $env:PYTHONPATH ← Windows の場合
printenv PYTHONPATH ← Linux の場合
顔のカテゴリー †
生成される画像例 †
- ニュースのビデオと静止画から動画を生成(音声付き)
全身のカテゴリー †
アニメーション(Moving GIF) のカテゴリー †
太極拳(Taichi) のカテゴリー †
対処した問題点とエラー詳細 †
更新履歴 †
参考資料 †