人像动画制作教程用 LivePortrait 三步让老照片开口说话【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortraitLivePortrait 是一款来自快手团队的免费开源人像动画工具只要给它一张静态照片和一段参考动作就能让照片里的人物眨眼、微笑、开口说话甚至转动头部。这篇人像动画制作教程面向零基础新手不要求任何编程背景跟着下面的步骤你也能在十几分钟内做出第一条会动的人像视频。别让老照片继续沉默下去打开手机相册那些泛黄的老照片、聚会时的合影、孩子的周岁照……大多只能静静躺在文件夹里。定格的一瞬间再美好也总让人忍不住想要是照片里的人能眨眨眼、笑一笑该多好。这个愿望如今已经不再是特效公司的专利。LivePortrait 正是为这件事而生的开源人像动画工具——它把让肖像动起来做成了一种开箱即用的体验无需复杂的影视后期不要求会写代码一张图加上一段参考动作就能产出自然、流畅、几乎看不出生硬拼接痕迹的动画结果。更重要的是它免费、开源背后有公开的技术论文支持社区也在持续更新模型与功能。人像动画制作的门槛第一次降到了普通人的手边。一张图能活成什么样三种典型想象在动手之前先看看这个工具能把你的素材变成什么。给回忆补上动态。把全家福里爷爷的严肃表情换成微笑让老照片里的人物冲你眨眨眼静态的家族记忆瞬间有了温度——这大概是普通人最容易共情的玩法。让创作多一种素材。短视频博主可以快速产出名画开口说话历史人物表情包这类高传播内容历史爱好者能让文物与画作里的面孔活过来讲一段别开生面的故事。给宠物做专属表情包。除了人类肖像LivePortrait 还专门训练了动物模型猫猫狗狗也能在你的驱动下做出眨眼、张嘴等表情。下面这张对比图直观展示了表情迁移的威力左侧人物的表情被完整地搬到了右侧人物脸上生成结果几乎看不到违和感。零基础快速上手跑通第一条人像动画整个流程可以浓缩成四步装环境、下模型、启动界面、点击生成。按顺序做就好。第一步准备基础环境动手前请确认电脑上已经装好了三样东西Git用于拉取代码、conda用于创建独立的运行环境和FFmpeg用于视频的读取与合成。前两者通常不难搞定FFmpeg 是新手最容易卡住的环节——好消息是不同系统都有现成的安装方案Ubuntu 上执行sudo apt install ffmpegmacOS 上用brew install ffmpegWindows 用户则可以把ffmpeg.exe和ffprobe.exe放进项目根目录。第二步克隆仓库并安装依赖打开终端依次执行下面的命令git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait cd LivePortrait conda create -n LivePortrait python3.10 conda activate LivePortrait pip install -r requirements.txt如果你使用的是搭载 Apple Silicon 的 Mac官方提供了单独的依赖清单requirements_macOS.txt照着一并安装即可。NVIDIA 显卡用户记得先确认自己的 CUDA 版本再安装与之匹配的 PyTorch——这一步版本不匹配是新手最常见的翻车点之一。第三步下载预训练模型代码只提供了骨架真正的大脑是预训练权重。执行下面的命令把模型下载到项目的pretrained_weights目录huggingface-cli download KlingTeam/LivePortrait --local-dir pretrained_weights若官方渠道访问不便文档里也给出了镜像站与网盘等多种备选途径。第四步两种方式产出第一条动画方式一命令行直出。运行下面的命令稍等片刻就会在animations目录下得到一段名为s6--d0_concat.mp4的成品画面里同时包含驱动视频、原始素材与生成结果三段对比python inference.py你也可以换成自己的素材例如用assets/examples/source/s9.jpg这张源图配合assets/examples/driving/d0.mp4的动作去驱动。方式二图形界面操作。对零基础用户来说更推荐这个方式。运行python app.py浏览器会自动打开一个 Gradio 操作面板整个流程被清晰拆成了三步选择源素材上传你想复活的肖像图片或视频选择驱动素材上传包含目标表情与动作的参考视频点击 Animate一键生成动画结果直接展示在页面底部。从上传到出片整个过程不超过一分钟第一次成功的成就感来得非常快。创意玩法合集让照片活出六种花样跑通基础流程后你其实只解锁了 LivePortrait 的冰山一角。下面按玩法逐一拆解每个都能单独组合进你的创作流程。玩法一用一张照片偷学另一张脸的表情不想费心找驱动视频LivePortrait 支持用单张图片作为驱动信号。在界面上切换到Driving Image模式上传一张带着目标表情的人像系统会自动提取其中的表情与姿态特征并应用到你的源照片上。想让人物学一个惊讶脸一张素材图就够了。玩法二像调音台一样手动捏表情如果既不想找驱动素材又想要精确到嘴角上扬几分的控制那就试试表情编辑面板。它把面部变化拆解成了一个个可拖动的滑块眼睛开合度、嘴唇开合度、微笑强度、眨眼程度……想要微微笑还是笑不露齿全凭你的手感。玩法三给头部装一个方向盘表情之外姿态同样可调。通过 yaw、pitch、roll 三个方向的控制可以让画面中的人物向左看、向右看、微微仰头。把它和表情滑块组合使用你就能导演出相当丰富的单人表演。玩法四让整段视频换一副表情如果源素材本身就是一段视频LivePortrait 同样支持——也就是业内常说的 v2v视频到视频编辑。上传一段人物说话的视频再设定目标表情或姿态参数就能在保持口型与动作节奏的基础上对整段视频的表情进行重定向。玩法五给猫猫狗狗做专属表情包动物模式是另一个宝藏功能。运行python app_animals.py打开动物版界面上传一张宠物照片再选择一个驱动动作例如眨眼就能得到专属的宠物表情动画。需要注意动物模式需要 NVIDIA GPU 支持并且首次使用时要编译一个 X-Pose 相关的算子官方文档里写得很清楚。玩法六用动作模板提速并保护隐私很多驱动素材其实是重复使用的。LivePortrait 支持把一段驱动视频提炼成.pkl动作模板文件之后可以反复调用既省去了重复处理的时间也避免了反复上传他人视频带来的隐私顾虑——你需要的只是动作而不是那张脸。进阶与避坑从能动到动得漂亮三个影响效果上限的素材习惯同样的参数有人出片自然有人出片僵硬差别往往在素材准备上驱动视频尽量用 1:1 画幅并让画面集中在头部区域避免大面积的肩部移动干扰表情提取保证第一帧是正面、中性表情这是模型判断表情基线的重要依据优先选择表情丰富、动作连贯的驱动片段动作太少会让结果显得没精神。生成面板里的关键旋钮driving multiplier驱动倍率控制表情动作的夸张程度值越大表情越明显但过大会导致变形失真relative motion / paste-back / stitching分别控制相对运动、背景回贴与边缘拼接保持默认开启通常效果最稳motion smooth strength运动平滑针对视频重定向场景数值越大相邻帧之间的动作过渡越柔和。初次使用建议全程默认参数出片之后再按需微调避免一开始就被参数劝退。新手常见问题速查表现象大概率原因建议做法报错提示找不到 FFmpeg系统未安装 FFmpeg按系统类型安装 ffmpeg 后重试生成速度偏慢未开启编译优化启动时加--flag_do_torch_compile首次约一分钟预热之后可提速 20%30%驱动效果没精神驱动视频首帧非中性表情换成正面、中性表情开头、头肩区域集中的素材动物模式无法运行缺少 NVIDIA GPU 或未编译算子确认硬件条件并按官方文档先编译 X-Pose 依赖想保护他人隐私不想反复上传人脸视频将驱动视频提炼为.pkl动作模板复用写在最后素材、源码与下一步到这里你已经了解了 LivePortrait 的全部主干能力从图像驱动、视频驱动到表情编辑、姿态控制再到动物模式与动作模板。它真正难得的地方在于——把专业级的人像动画能力压缩进了普通人也愿意尝试的几分钟流程里。想进一步研究原理可以去看项目核心实现 src/live_portrait_pipeline.py模型配置在 src/config/models.yaml想换一批素材试手项目自带的 assets/examples/ 里有现成的源图与驱动视频更多安装细节与更新记录都收录在 assets/docs/ 目录中。现在去相册里挑一张最有故事的照片吧。把它拖进 LivePortrait看着画面里的人慢慢眨起眼睛——你会发现让回忆动起来这件事真的没有想象中那么远。【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