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LivePortrait 肖像动画完整上手零基础让一张静态照片开口说话【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortraitLivePortrait 是一个基于 PyTorch 的人像动画开源项目。你给它一张静态人像照片再给一段驱动视频或一张驱动图、一个动作模板它就能把照片做成会眨眼睛、会说话、会转头表情的动态视频。它由快手团队开发目前已被快手、抖音、剪映、微信视频号等平台用作高效的肖像动画方案支持人类和猫狗两种模式。不用写代码你只要装好环境、下载好权重就能在本地跑起 Gradio 界面或命令行推理。下面带你从零走一遍。项目速览它解决的问题很直接静态照片不会动。LivePortrait 用姿态迁移加面部特征捕捉把一段动作搬运到另一张脸上输出流畅的动画视频。核心能力️ 一张照片 一段驱动视频生成动态肖像动画 内置动物模型猫狗照片也能做表情动画✂️ 支持肖像视频编辑v2v改动作还能保留音频 分区控制只驱动表情、姿态、嘴唇或眼睛中的某一部分️ 支持用一张图片当驱动信号做表情迁移️ 提供 Gradio 界面滑杆实时预览不用敲命令适合谁用想给照片、视频加动态效果的创作者做数字人内容的开发者以及只想本地跑个肖像动画玩玩儿的普通用户。第一次使用路径准备环境克隆仓库并确认依赖先确认系统里装好了git、conda和FFmpegFFmpeg 缺失会直接报错安装方法见 assets/docs/how-to-install-ffmpeg.md。然后克隆代码并建一个 Python 3.10 的独立环境git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait cd LivePortrait conda create -n LivePortrait python3.10 conda activate LivePortrait安装依赖按你的系统选对应命令Windows 和 Linux 用户用主依赖文件macOS 苹果芯片用户换用专门的依赖文件且只能跑人类模式动物模式不支持# Linux / Windows pip install -r requirements.txt # macOSApple Silicon pip install -r requirements_macOS.txt如果你还要用动物模式需要检查 CUDA 版本并安装匹配的 PyTorchnvcc -V可查版本再编译一个 X-Pose 的算子nvcc -V cd src/utils/dependencies/XPose/models/UniPose/ops python setup.py build install cd -下载权重并启动第一次推理只需一条命令用 HuggingFace 的 CLI 把预训练权重拉到pretrained_weights目录目录结构应包含 assets/docs/directory-structure.md 所示的 insightface、liveportrait、liveportrait_animals 三部分pip install -U huggingface_hub[cli] huggingface-cli download KlingTeam/LivePortrait --local-dir pretrained_weights --exclude *.git* README.md docs然后启动。命令行跑一次默认示例成功会生成animations/s6--d0_concat.mp4驱动视频、源输入和生成结果的拼接# Linux / Windows python inference.py # macOSApple Silicon PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK1 python inference.py想可视化操作就起 Gradio 界面默认监听127.0.0.1:8890python app.py功能地图让一张静态照片动起来给一张人像照片当源再给一段驱动视频照片就会跟着驱动视频做表情和头部动作。python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d0.mp4操作要点驱动视频建议裁成 1:1如 512x512第一帧保持正面中性表情自己的视频不符合条件时加--flag_crop_driving_video自动裁切效果不理想可用--scale_crop_driving_video、--vy_ratio_crop_driving_video微调。也可以直接用现成的.pkl动作模板比如-d assets/examples/driving/wink.pkl既快又不泄露你的视频隐私。让猫狗照片做出表情动物模式用单独的模型和入口脚本专门给猫狗照片做动画2025 年初还更新过用更多数据训练的新版模型。python inference_animals.py -s assets/examples/source/s39.jpg -d assets/examples/driving/wink.pkl --driving_multiplier 1.75 --no_flag_stitching要点动物模式只在 Linux / Windows NVIDIA GPU 上测过且必须先完成前面那步 X-Pose 算子编译动物模型没有训练 stitching 模块记得加--no_flag_stitching。给照片做精细的表情和嘴型微调在 Gradio 界面里你可以用滑杆实时调整源肖像的姿态和面部细节每次拖动都会即时刷新画面不满意点 Reset 就能全部还原。这是 2024-08-06 加入的 Precise Portrait Editing 功能受社区项目 ComfyUI-AdvancedLivePortrait 启发。想只动某个区域用--animation_region参数选exp表情、pose头部姿态、lip嘴唇、eyes眼睛或all默认全部比如--animation_region lip就只迁移嘴部动作。给已有视频换一套动作源输入也可以是视频。你给一段人物视频LivePortrait 会把它重新表演成驱动视频里的动作也就是肖像视频编辑v2v。python inference.py -s assets/examples/source/s13.mp4 -d assets/examples/driving/d0.mp4用--audio_priority决定输出用哪边的声音source或driving--flag_normalize_lip可让嘴唇在动画前先回到闭合状态。让效果更好的做法让动作更自然驱动视频对准头部区域尽量减小肩部动作第一帧保持正面中性表情用--driving_multiplier控制动作幅度默认 1.0调得太大会让脸变形头部动得少时保留默认的--flag_stitching边缘拼接更干净头部大幅度运动时关掉它让生成更快默认已开启半精度推理flag_use_half_precision速度不用额外设置界面里用python app.py --flag_do_torch_compile起服务首次推理会优化约一分钟之后快 20-30%Windows 和 macOS 不支持复用.pkl动作模板省掉对驱动视频的重复计算让输出更轻量用--source_max_dim限制源的最大边长默认 1280调小后显存和耗时都更低用--output_dir-o指定输出目录方便批量管理结果只关心某个区域时把--animation_region缩小到lip或eyes结果更聚焦避坑指南现象启动就报FFmpeg is not installed。原因系统里没有 FFmpeg。解决装好ffmpeg和ffprobe后再跑参考 assets/docs/how-to-install-ffmpeg.md。现象输出视频出现黑块。原因GPU 对半精度推理不兼容。解决加--no_flag_use_half_precision关掉 FP16。现象装 PyTorch 或编译 X-Pose 时报 CUDA 相关错误。原因PyTorch 版本和系统 CUDA 版本不匹配。解决先nvcc -V查版本再按版本装对应的 torchCUDA 11.8 / 12.1 都有现成命令Windows 上 CUDA 12.4 以上的高版本可能出未知问题可考虑降到 11.8。现象生成的脸扭曲变形。原因源图质量差或驱动幅度过大。解决换一张更清晰的正面照把--driving_multiplier调回 0.8-1.2 区间试试。现象macOS 用户想跑动物模式失败。原因X-Pose 依赖不支持 macOS。解决macOS 只跑人类模式inference.py/app.py动物模式去 Linux 或 Windows NVIDIA GPU 上跑。跑起来之后玩法远不止照片说话。给社交账号做一张会眨眼的动态头像把人物视频换成另一种口播动作音频还能保留用--animation_region只迁移嘴型做口型替换给宠物照片做眨眼微笑剪一条纪念短片。想深入一点可以从 src/config/argument_config.py 开始看所有参数和默认值再翻 src/modules/ 了解动画是怎么一步步生成的。项目的更新历史都在 assets/docs/changelog/ 里每加一个功能都有一篇说明社区也贡献了不少扩展比如基于 ComfyUI 的节点和 TensorRT 加速版值得翻一翻。LivePortrait 把静态照片变动态肖像这件事做得足够轻你本地就能跑起来也足够好用能直接用在真实内容生产里。现在就装上权重用你自己的照片试第一条命令吧。官方文档与安装说明readme.md、assets/docs/更新日志assets/docs/changelog/参数配置目录src/config/核心模块源码src/modules/示例素材源图/驱动assets/examples/【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 LivePortrait 肖像动画完整上手：零基础让一张静态照片开口说话
LivePortrait 肖像动画完整上手零基础让一张静态照片开口说话【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortraitLivePortrait 是一个基于 PyTorch 的人像动画开源项目。你给它一张静态人像照片再给一段驱动视频或一张驱动图、一个动作模板它就能把照片做成会眨眼睛、会说话、会转头表情的动态视频。它由快手团队开发目前已被快手、抖音、剪映、微信视频号等平台用作高效的肖像动画方案支持人类和猫狗两种模式。不用写代码你只要装好环境、下载好权重就能在本地跑起 Gradio 界面或命令行推理。下面带你从零走一遍。项目速览它解决的问题很直接静态照片不会动。LivePortrait 用姿态迁移加面部特征捕捉把一段动作搬运到另一张脸上输出流畅的动画视频。核心能力️ 一张照片 一段驱动视频生成动态肖像动画 内置动物模型猫狗照片也能做表情动画✂️ 支持肖像视频编辑v2v改动作还能保留音频 分区控制只驱动表情、姿态、嘴唇或眼睛中的某一部分️ 支持用一张图片当驱动信号做表情迁移️ 提供 Gradio 界面滑杆实时预览不用敲命令适合谁用想给照片、视频加动态效果的创作者做数字人内容的开发者以及只想本地跑个肖像动画玩玩儿的普通用户。第一次使用路径准备环境克隆仓库并确认依赖先确认系统里装好了git、conda和FFmpegFFmpeg 缺失会直接报错安装方法见 assets/docs/how-to-install-ffmpeg.md。然后克隆代码并建一个 Python 3.10 的独立环境git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait cd LivePortrait conda create -n LivePortrait python3.10 conda activate LivePortrait安装依赖按你的系统选对应命令Windows 和 Linux 用户用主依赖文件macOS 苹果芯片用户换用专门的依赖文件且只能跑人类模式动物模式不支持# Linux / Windows pip install -r requirements.txt # macOSApple Silicon pip install -r requirements_macOS.txt如果你还要用动物模式需要检查 CUDA 版本并安装匹配的 PyTorchnvcc -V可查版本再编译一个 X-Pose 的算子nvcc -V cd src/utils/dependencies/XPose/models/UniPose/ops python setup.py build install cd -下载权重并启动第一次推理只需一条命令用 HuggingFace 的 CLI 把预训练权重拉到pretrained_weights目录目录结构应包含 assets/docs/directory-structure.md 所示的 insightface、liveportrait、liveportrait_animals 三部分pip install -U huggingface_hub[cli] huggingface-cli download KlingTeam/LivePortrait --local-dir pretrained_weights --exclude *.git* README.md docs然后启动。命令行跑一次默认示例成功会生成animations/s6--d0_concat.mp4驱动视频、源输入和生成结果的拼接# Linux / Windows python inference.py # macOSApple Silicon PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK1 python inference.py想可视化操作就起 Gradio 界面默认监听127.0.0.1:8890python app.py功能地图让一张静态照片动起来给一张人像照片当源再给一段驱动视频照片就会跟着驱动视频做表情和头部动作。python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d0.mp4操作要点驱动视频建议裁成 1:1如 512x512第一帧保持正面中性表情自己的视频不符合条件时加--flag_crop_driving_video自动裁切效果不理想可用--scale_crop_driving_video、--vy_ratio_crop_driving_video微调。也可以直接用现成的.pkl动作模板比如-d assets/examples/driving/wink.pkl既快又不泄露你的视频隐私。让猫狗照片做出表情动物模式用单独的模型和入口脚本专门给猫狗照片做动画2025 年初还更新过用更多数据训练的新版模型。python inference_animals.py -s assets/examples/source/s39.jpg -d assets/examples/driving/wink.pkl --driving_multiplier 1.75 --no_flag_stitching要点动物模式只在 Linux / Windows NVIDIA GPU 上测过且必须先完成前面那步 X-Pose 算子编译动物模型没有训练 stitching 模块记得加--no_flag_stitching。给照片做精细的表情和嘴型微调在 Gradio 界面里你可以用滑杆实时调整源肖像的姿态和面部细节每次拖动都会即时刷新画面不满意点 Reset 就能全部还原。这是 2024-08-06 加入的 Precise Portrait Editing 功能受社区项目 ComfyUI-AdvancedLivePortrait 启发。想只动某个区域用--animation_region参数选exp表情、pose头部姿态、lip嘴唇、eyes眼睛或all默认全部比如--animation_region lip就只迁移嘴部动作。给已有视频换一套动作源输入也可以是视频。你给一段人物视频LivePortrait 会把它重新表演成驱动视频里的动作也就是肖像视频编辑v2v。python inference.py -s assets/examples/source/s13.mp4 -d assets/examples/driving/d0.mp4用--audio_priority决定输出用哪边的声音source或driving--flag_normalize_lip可让嘴唇在动画前先回到闭合状态。让效果更好的做法让动作更自然驱动视频对准头部区域尽量减小肩部动作第一帧保持正面中性表情用--driving_multiplier控制动作幅度默认 1.0调得太大会让脸变形头部动得少时保留默认的--flag_stitching边缘拼接更干净头部大幅度运动时关掉它让生成更快默认已开启半精度推理flag_use_half_precision速度不用额外设置界面里用python app.py --flag_do_torch_compile起服务首次推理会优化约一分钟之后快 20-30%Windows 和 macOS 不支持复用.pkl动作模板省掉对驱动视频的重复计算让输出更轻量用--source_max_dim限制源的最大边长默认 1280调小后显存和耗时都更低用--output_dir-o指定输出目录方便批量管理结果只关心某个区域时把--animation_region缩小到lip或eyes结果更聚焦避坑指南现象启动就报FFmpeg is not installed。原因系统里没有 FFmpeg。解决装好ffmpeg和ffprobe后再跑参考 assets/docs/how-to-install-ffmpeg.md。现象输出视频出现黑块。原因GPU 对半精度推理不兼容。解决加--no_flag_use_half_precision关掉 FP16。现象装 PyTorch 或编译 X-Pose 时报 CUDA 相关错误。原因PyTorch 版本和系统 CUDA 版本不匹配。解决先nvcc -V查版本再按版本装对应的 torchCUDA 11.8 / 12.1 都有现成命令Windows 上 CUDA 12.4 以上的高版本可能出未知问题可考虑降到 11.8。现象生成的脸扭曲变形。原因源图质量差或驱动幅度过大。解决换一张更清晰的正面照把--driving_multiplier调回 0.8-1.2 区间试试。现象macOS 用户想跑动物模式失败。原因X-Pose 依赖不支持 macOS。解决macOS 只跑人类模式inference.py/app.py动物模式去 Linux 或 Windows NVIDIA GPU 上跑。跑起来之后玩法远不止照片说话。给社交账号做一张会眨眼的动态头像把人物视频换成另一种口播动作音频还能保留用--animation_region只迁移嘴型做口型替换给宠物照片做眨眼微笑剪一条纪念短片。想深入一点可以从 src/config/argument_config.py 开始看所有参数和默认值再翻 src/modules/ 了解动画是怎么一步步生成的。项目的更新历史都在 assets/docs/changelog/ 里每加一个功能都有一篇说明社区也贡献了不少扩展比如基于 ComfyUI 的节点和 TensorRT 加速版值得翻一翻。LivePortrait 把静态照片变动态肖像这件事做得足够轻你本地就能跑起来也足够好用能直接用在真实内容生产里。现在就装上权重用你自己的照片试第一条命令吧。官方文档与安装说明readme.md、assets/docs/更新日志assets/docs/changelog/参数配置目录src/config/核心模块源码src/modules/示例素材源图/驱动assets/examples/【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考