AniPortrait 怎么实现照片变视频？2025 最新动态肖像动画教程来了

?AniPortrait 基础介绍

?AniPortrait 实现原理

第一阶段：音频特征转化为 2D 面部关键点

第二阶段：2D 关键点生成逼真动画

?2025 最新动态肖像动画教程

前期准备工作

1. 环境搭建：
   • 确保你的电脑安装了 Python 环境，并且版本建议在 3.7 及以上。因为 AniPortrait 的运行依赖 Python 的一些库和工具，较新的版本能更好地支持。
   • 安装 PyTorch 深度学习框架，具体版本要根据 AniPortrait 官方文档的要求来选择。比如说，如果官方推荐使用 PyTorch 1.10.1，那就安装这个版本，不然可能会出现兼容性问题。安装 PyTorch 时，要注意根据自己电脑的显卡情况选择合适的安装命令，如果是 NVIDIA 显卡且支持 CUDA 加速，那就选择带 CUDA 的安装版本，这样能大大提高运算速度。
   • 安装其他相关依赖库，这些库在 AniPortrait 的代码仓库中有详细说明。一般来说，可能会涉及到一些图像处理库如 OpenCV，以及一些数据处理和深度学习辅助库等。你可以通过命令行工具，使用 pip install 命令来安装这些依赖库，按照文档中的顺序依次安装，避免出现依赖冲突。
   
   
2. 下载 AniPortrait 代码和权重文件：
   • 从 AniPortrait 的官方 GitHub 仓库（https://github.com/Zejun-Yang/AniPortrait ）下载代码。你可以在 GitHub 页面上找到绿色的 “Code” 按钮，点击后选择合适的下载方式，比如使用 Git 命令克隆到本地，或者直接下载压缩包，然后解压到你指定的文件夹。
   • 下载权重文件，所有权重文件都应放在指定的 “./pretrained_weights” 目录下。权重文件是模型训练好的参数，就像是模型的 “智慧结晶”，有了它们模型才能正常工作。你可以按如下方式手动下载权重文件，包括 “denoising_unet.pth”“reference_unet.pth”“pose_guider.pth”“motion_module.pth”“audio2mesh.pt” 等。同时，还要下载基于模型和其他组件的预训练权重，像 “stable - diffusion - v1 - 5”“sd - vae - ft - mse”“image_encoder”“wav2vec2 - base - 960h” 等。这些权重文件都可以在相应的 Hugging Face 链接中找到，下载后按照规定的目录结构进行存放。例如，“stable - diffusion - v1 - 5” 的相关文件要放在 “./pretrained_weights/stable - diffusion - v1 - 5” 目录下，里面包含 “feature_extractor”“model_index.json”“unet” 等子文件夹和文件；“sd - vae - ft - mse” 的文件放在 “./pretrained_weights/sd - vae - ft - mse” 目录下等。如果之前已经安装了一些预训练模型，比如 StableDiffusion V1.5 ，可以在配置文件中指定它们的路径（例如 “./config/prompts/animation.yaml”）。
   
   
3. 准备输入素材：
   • 准备一张高质量的肖像照片，尽量选择正面视角、清晰度高的图片，建议比例为 1:1 。图片风格会影响最终效果，尽量选择与你要匹配的音频氛围相符的图片。而且图像的背景不要太复杂，纯色背景最佳。比如你要生成一个轻松愉快的动画，那照片里人物的表情和整体氛围也最好是比较欢快的。
   • 准备好音频文件，如果音频包含复杂背景音乐，建议使用工具（如 ClearVoice 或其他音频提取工具）提取人声。因为肖像会因非人声的音效而产生动作，提取人声后，音频将更精准地驱动唇部同步效果，避免非人声音效导致异常动作。比如说你有一段演讲音频，里面有一些环境噪音，那就先把演讲的人声提取出来，这样生成的动画口型会更准确。
   
   

运行 AniPortrait 生成视频

1. 配置文件设置：
   • 打开 “AniPortrait/configs/prompts” 目录下的配置文件，比如 “animation_audio.yaml”（如果你是用音频驱动生成动画）。在这个文件中，你需要指定音频文件的路径和参考图片的路径。按照文件中的格式要求，准确填写音频文件所在的完整路径，比如 “D:/audio/audio_file.wav”，以及参考图片的完整路径，如 “D:/images/portrait.jpg”。
   • 还可以在配置文件中设置一些其他参数，比如生成视频的分辨率等。默认可能是 “-W 512 -H 512”，表示生成的视频宽度和高度都是 512 像素，你可以根据自己的需求进行调整，但要注意调整后可能会对生成速度和效果有一定影响。如果你的电脑性能较好，可以适当提高分辨率以获得更清晰的视频。
   
   
2. 运行推理脚本：
   • 打开命令行工具，切换到 AniPortrait 的代码目录。如果你把代码解压到了 “D:/AniPortrait”，那就通过命令行进入这个目录，比如在 Windows 系统下，使用 “cd D:/AniPortrait” 命令。
   • 输入运行推理脚本的命令，如果是音频驱动生成动画，命令为 “python -m scripts.audio2vid --config./configs/prompts/animation_audio.yaml -W 512 -H 512” 。这里的 “-L” 参数可以设置为所需的生成帧数，例如你想生成 300 帧的视频，就可以将命令改为 “python -m scripts.audio2vid --config./configs/prompts/animation_audio.yaml -W 512 -H 512 -L 300” 。输入命令后，按回车键，程序就开始运行了。这个过程中，模型会读取音频和图片信息，按照之前设置的参数进行运算，生成动画视频。
   
   
3. 等待生成与结果查看：
   • 生成过程需要一定时间，具体时长取决于电脑性能、音频长度以及生成参数等因素。在生成过程中，命令行窗口会显示一些运行信息，比如当前处理的帧数等。耐心等待，不要中途关闭命令行窗口或进行其他可能干扰程序运行的操作。
   • 生成完成后，在指定的输出目录中（一般在代码目录下的某个 output 文件夹中，具体路径在配置文件中也可查看），你就能找到生成的视频文件。打开视频，检查生成的效果，看看口型是否与音频匹配，人物的头部运动是否自然，整体效果是否符合你的预期。如果不满意，可以返回前面的步骤，调整配置参数、更换音频或图片等，再次进行生成。
   
   

?AniPortrait 的优势与应用场景

AniPortrait 的优势

1. 高度逼真：能够生成非常逼真的肖像动画，口型与音频高度匹配，同时还有自然的头部运动、眨眼、眼球转动等细节，让静态照片中的人物仿佛真的 “活” 过来了。比如生成的动画人物在说话时，嘴唇的张合、嘴角的动作都与所说的内容精准对应，看起来十分自然。
2. 音频驱动精准：通过先进的算法，能精准地根据音频来驱动动画，无论是语音的节奏、语调的变化，都能在动画中得到很好的体现。例如音频中的抑扬顿挫，会让动画人物在说话时有相应的情绪表现，头部的摆动幅度和频率也会随之变化。
3. 风格多样：不仅能生成写实风格的动画，还支持多种艺术风格的动画生成，用户可以根据自己的喜好和需求进行选择。比如可以生成具有卡通风格、油画风格等不同艺术感的肖像动画。
4. 可控性强：用户可通过修改 3D 网格的顶点坐标等方式，实现面部表情的局部调整，对生成的动画有一定的控制能力。例如可以让动画人物的笑容更灿烂一点，或者调整眉毛的形状来改变表情。

应用场景

1. 社交媒体：用户可以将自己的照片转换成动画，在社交媒体上分享独特的个人形象，增加趣味性和互动性。比如制作一个自己开口说话的动画头像，或者生成一段有趣的动画短视频发布在抖音、微博等平台上。
2. 游戏和娱乐：游戏开发者可以利用 AniPortrait 为游戏角色设计原型，或者作为游戏内角色定制的功能。在一些角色扮演游戏中，玩家可以上传自己的照片，生成专属的游戏角色动画，提升游戏的沉浸感和个性化体验。在影视制作中，也可将演员的照片转化为动态替身，用于危险场景的拍摄，既保证了演员的安全，又能达到相似的视觉效果。
3. 教育领域：可以将历史人物的照片制作成动画，让他们 “讲述” 历史故事，使学习过程更加生动有趣，增强学生的学习兴趣和参与度。比如制作一个孔子讲述儒家思想的动画视频，用于历史或文化课程的教学。
4. 元宇宙场景：在元宇宙中，用户可上传自己的照片，生成专属的虚拟化身，实现实时语音交互，构建更沉浸的社交体验。例如在元宇宙的虚拟会议、社交聚会等场景中，用户的虚拟化身能根据自己的语音实时做出相应的动作和表情。