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静止画から動画を作る:First Order Motion Model(その2)== 編集中 ==

test2_anim.gif

 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

  1. 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
  2. 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 → 「~/」

  3. 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

  1. 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

  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

 

全身のカテゴリー

test4_anim.gif
 

アニメーション(Moving GIF) のカテゴリー

result_anim02_anim_00055x.gif
 

太極拳(Taichi) のカテゴリー

result_aichi2_anim.gif
 

対処した問題点とエラー詳細

 

更新履歴

参考資料