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- 搜索概述
First Order Motion Model 是由 Aliaksandr Siarohin 等人于 2019 年开发的开源项目，旨在实现图像动画化。该模型可以将一张源图像与一个驱动视频相结合，生成源图像主体按照驱动视频中的动作或表情变化的动态视频。 - 核心功能
- 图像动画化：将静态图像与驱动视频结合，生成动态视频，使源图像中的主体呈现出驱动视频中的动作或表情。
- 自监督学习：无需预先标注的数据，通过自监督方式学习图像中的关键点和运动模式。
- 广泛适用性：适用于人脸、人体、动画角色等多种类型的图像动画生成。
- 使用技巧
- 环境配置：建议使用 Python 3.6 及以上版本，安装所需的依赖库，如 PyTorch、numpy、scikit-image 等。
- 数据准备：选择高质量的源图像和驱动视频，确保两者具有相似的结构特征，以获得更好的动画效果。
- 运行示例：使用提供的 Jupyter Notebook 示例（
demo.ipynb），快速体验模型的基本功能。 - 模型训练：如需在自定义数据集上训练模型，可参考
train.py脚本，按照项目中的说明进行训练。
- 如何访问
通过浏览器访问 First Order Motion Model 的 GitHub 仓库：https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model - 什么地区的网站
该项目托管于 GitHub，面向全球用户。
数据统计
数据评估
关于First Order Motion Model特别声明
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