用python做动图,python控制图片移动
本文主要介绍如何利用Python AI让静态图片动起来，基于GAN的生成对抗网络实现了围绕主题动静态图片的效果。有一定的参考价值，有需要的小伙伴可以参考一下。
00-1010前言：1。运行项目2。Python API
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这种技术一般基于GAN(生成式对抗网络)。今天给大家分享一个开源项目，可以重现静态图片的移动效果，做一些有趣的项目，还可以记老朋友。
你在刷短视频的时候有没有刷过这样的视频？视频中，一个人物的静态画面是运动的，比如点头、眨眼。
类似于下面这种效果：
左边的图是原动作，上面有一张静止图片。通过AI技术，可以将最左边人物的动作应用到上面的静态图片上，让所有图片做出同样的动作。
这种技术一般基于GAN(生成式对抗网络)。今天给大家分享一个开源的项目，可以重现上面的效果，做一些有趣的项目，还可以记住老朋友。
前言：
项目地址：https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
首先git clone在本地下载项目，进入项目安装依赖。
git克隆https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model.git
cd一阶模型
pip安装-r要求. txt
然后，在项目主页的预训练检查点标题下，找到模型下载链接，下载模型文件。有许多模型，我用vox-adv-cpk.pth.tar。
准备好模型文件后，在项目的根目录下执行以下命令。
python demo.py \
-config config/vox-adv-256 . YAML \
-驾驶_视频src _视频. mp4 \
- source_image src_img.jpg \
-检查点权重/vox-adv-cpk.pth.tar
解释下参数：
- config:模型配置文件，带- driving_video:视频提供动作- source_image:需要动画的静态图片- checkpoint:新下载的模型文件运行后，会看到如下输入。
这个项目用PyTorch搭建了一个神经网络，支持GPU和CPU，所以如果你的电脑只有CPU的话，运行速度会很慢。
我在CPU下运行。从上图可以看出，driving_video只有31帧。如果你也是靠CPU运行的话，最好控制好driving_video视频的时长，不然运行时间会很长。
有了这个项目，你可以自己做一些有趣的尝试。
1. 运行项目
以上教你根据官网在命令行运行项目。
有些朋友可能想在Python项目中调用，所以我提取了demo.py中的核心代码，封装了一个PyhtonAPI。
有需要的朋友可以下载这个文件，放在和一阶模型相同的目录下，按照下面的代码调用。
fom
#检查驱动程序视频。最好把驱动视频剪成480 x 640大小的视频。
driving_video=
#被驱动的画面
source_image=
#输出视频
result_video=
#驱动屏幕
fom.img_to_video(行车_视频，来源_图像，结果_视频)
关于如何用Python AI让静态图片动起来的这篇文章到此为止。关于如何用Python AI让图片动起来的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！
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