最新嘴型融合模型SadTalker-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了最新嘴型融合模型SadTalker。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

环境

windows 10 64bit
SadTalker
torch 1.12.1+cu113

安装配置

创建一个全新的 python 虚拟环境

conda create -n sadtalker python=3.8
conda activate sadtalker

然后，拉取源代码，并且安装对应的依赖

git clone https://github.com/Winfredy/SadTalker.git
cd SadTalker

# 安装gpu版的torch
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

# 安装dlib-bin,它比dlib更快
pip install dlib-bin

# 安装其它依赖
pip install -r requirements.txt 

# 安装gfpgan,如果不使用gfpgan增强，可以不安装
git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git gfpgan_src
cd gfpgan_src
python setup.py install

测试

找一段音频 test.mp3 和视频 test.mp4，进行测试

python.exe .\inference.py --driven_audio test.mp3 --source_image test.mp4 --result_dir outputs --enhancer RestoreFormer

其中，--source_image 参数可以是视频，也可以是图片， --result_dir 参数指定最后合成后的视频存放位置，--enhancer 指定视频增强的方法，可以是 gpfgan 或是 RestoreFormer。

如果你的显卡够好，可以调整 --batch_size 参数，默认值是2，值越大，处理的越快。

还有部分参数，可以根据自己的实际情况添加。

FAQ

Traceback (most recent call last):
  File ".\inference.py", line 110, in <module>
    main(args)
  File ".\inference.py", line 71, in main
    batch = get_data(first_coeff_path, audio_path, device)
  File "D:\BaiduNetdiskDownload\SadTalker\SadTalker\generate_batch.py", line 68, in get_data
    orig_mel = audio.melspectrogram(wav).T
  File "D:\BaiduNetdiskDownload\SadTalker\SadTalker\utils\audio.py", line 47, in melspectrogram
    S = _amp_to_db(_linear_to_mel(np.abs(D))) - hp.ref_level_db
  File "D:\BaiduNetdiskDownload\SadTalker\SadTalker\utils\audio.py", line 95, in _linear_to_mel
    _mel_basis = _build_mel_basis()
  File "D:\BaiduNetdiskDownload\SadTalker\SadTalker\utils\audio.py", line 100, in _build_mel_basis
    return librosa.filters.mel(hp.sample_rate, hp.n_fft, n_mels=hp.num_mels,
TypeError: mel() takes 0 positional arguments but 2 positional arguments (and 3 keyword-only arguments) were given

这是由于 librosa 的版本高了，按照 requirements.txt，安装 0.6.0 版本即可