? 准备工作：环境配置与模型下载
咱们先把环境配置好，这一步是基础，要是没弄好后面可容易出问题。首先得确保你的电脑系统是 Windows 10 或 11，显卡得是英伟达的独立显卡，显存至少 8G，这可是运行 AniPortrait 的基本要求。要是你用的是苹果电脑，那暂时可能没办法在本地离线使用，不过可以关注后续的更新看看有没有适配的可能。
接下来就是安装各种依赖库了。你得先安装好显卡驱动、CUDA（建议版本 11.7 及以上）、git、ffmpeg 这些基础软件。要是你用的是 Windows 系统，可以在终端用 winget 命令来安装，比如 “winget search 软件名字” 找到软件 id，再用 “winget install 软件 id” 安装，这样会方便不少。
然后咱们要克隆项目仓库。打开 Power Shell 终端，输入命令 “git clone https://github.com/Zejun-Yang/AniPortrait.git”，就能把 AniPortrait 的源码下载下来。下载完后，进入 AniPortrait 文件夹，创建一个 conda 虚拟环境，命令是 “conda create -n AniPortrait python=3.10”，创建好后激活这个环境，输入 “conda activate AniPortrait”。
激活环境后，就该安装项目所需的依赖库了。在终端输入 “pip install -r requirements.txt”，等着它把所有依赖都安装好。这里要注意，要是遇到依赖库版本冲突的问题，可能需要手动调整版本，比如用 “pip install 库名 == 指定版本” 来安装特定版本的库。
最后就是下载预训练模型了。你需要从指定的地址下载多个模型文件，包括 denoising_unet.pth、reference_unet.pth、pose_guider.pth、motion_module.pth、audio2mesh.pt、audio2pose.pt 和 film_net_fp16.pt。下载好后，把这些文件放到 pretrained_weights 文件夹里，一定要确保文件结构正确，不然程序可能找不到模型。
? 核心操作：模型使用与参数调整
环境和模型都准备好了，接下来就是实际操作啦。AniPortrait 主要有两种使用模式，一种是音频驱动生成动画，另一种是视频面部替换。
先说音频驱动生成动画。你需要在 animation_audio.yaml 文件里添加音频和参考图像的路径。音频格式支持 wav、mp4 等，不过为了保证效果，最好用清晰的语音文件。参考图像要选高质量的肖像照片，尺寸最好是正方形的，比如 512x512 像素，这样生成的视频效果会更好。
添加好路径后，在终端输入命令 “python -m scripts.audio2vid --config ./configs/prompts/animation_audio.yaml -W 512 -H 512 -L 300”。这里的 - W 和 - H 参数是设置输出视频的分辨率，建议用默认的 512x512，要是你想生成高清视频，可以后面用其他工具进行增强。-L 参数是设置生成的帧数，默认是 60，你也可以根据音频长度调整，比如设置为 0，让程序自动计算帧数。
要是你想控制生成视频的头部姿势，可以先运行命令 “python -m scripts.generate_ref_pose --ref_video ./configs/inference/head_pose_temp/pose_ref_video.mp4 --save_path ./configs/inference/head_pose_temp/pose.npy” 生成一个 pose_temp.npy 文件，然后在 animation_audio.yaml 里引用这个文件，这样生成的视频头部姿势就会和参考视频一致啦。
再来说说视频面部替换。你需要在 animation_facereenac.yaml 文件里添加源面部视频和参考图像的路径。源视频要能清晰识别到人脸，不然可能会报错。参考图像同样要选高质量的肖像照片。
添加好路径后，在终端输入命令 “python -m scripts.vid2vid --config ./configs/prompts/animation_facereenac.yaml -W 512 -H 512 -L 300”。同样，-W 和 - H 设置分辨率，-L 设置帧数。生成的视频就会把源视频中的人脸替换成参考图像中的人物啦。
?️ 常见问题解决
在使用 AniPortrait 的过程中，可能会遇到一些问题，别着急，咱们一个一个来解决。
要是遇到环境配置问题，比如 Python 版本不兼容或者 CUDA 版本不匹配。你可以先检查 Python 版本，确保是 3.10 及以上，用命令 “python --version” 就能查看。CUDA 版本要 11.7 及以上，用 “nvcc --version” 检查。要是版本不对，就重新安装对应的版本。
要是权重文件下载失败或者文件组织结构不正确。你可以手动访问项目提供的下载链接，把所有需要的权重文件都下载下来，然后按照要求放到 pretrained_weights 文件夹里。要是下载链接失效了，可以去项目的 GitHub 仓库看看有没有更新的下载地址。
要是推理过程中视频生成速度慢。你可以在推理命令中添加 - acc 参数，启用帧插值模块来加速，比如 “python inference.py -acc”。同时，检查一下你的硬件配置，确保 GPU 满足项目要求，显存至少 8G，这样生成速度才会快一些。
要是遇到 CUDA 运行时错误，比如 “CUDA error: device-side assert triggered”。这可能是因为设备内存访问越界或者内核函数错误。你可以检查一下输入和输出是否正确，或者用 CUDA 提供的内存检查工具 (cuda-memcheck) 进行调试。
? 进阶技巧：参数调整与后处理
要是你想让生成的视频效果更好，可以调整一些参数。比如在音频驱动生成动画时，调整 Lmk2Video 模块的潜在空间参数，可以生成不同艺术风格的动画。你还可以通过修改 3D 网格的顶点坐标，实现面部表情的局部调整，让动画更生动。
生成视频后，你还可以进行后处理来提升质量。比如用 FFmpeg 对视频进行去闪烁处理，命令是 “ffmpeg.exe -i .\input.mp4 -filter:v "tmedian=3" output.mp4”，这样能让视频看起来更流畅。要是你想生成更高清的视频，可以用视频增强软件进行处理，比如 Topaz Video Enhance AI，能提升分辨率和画质。
另外，要是你想批量处理多个图像或者音频，AniPortrait 也支持批量生成。你可以把多个输入文件放到一个文件夹里，然后在命令中指定输入目录，程序就会自动处理啦。
? 总结
AniPortrait 真的是一个很强大的工具，能让静态的图片 “活” 起来，生成逼真的动态肖像动画。只要按照步骤配置好环境，下载好模型，再根据自己的需求调整参数，就能轻松制作出高质量的动画视频啦。
不过，在使用过程中可能会遇到一些问题，只要按照常见问题解决方法一步步排查，一般都能解决。要是你还有其他问题，也可以去 AniPortrait 的官方文档或者社区论坛看看，那里有很多热心的开发者和用户会帮你解答。
希望这篇教程能帮到你，让你顺利使用 AniPortrait 制作出自己想要的动画视频。赶紧动手试试吧！
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