First-Order-Model 入门学习资料汇总 - 用于图像动画的第一阶运动模型

First-Order-Model: 图像动画化的革新性技术

First-Order-Model 是由 Aliaksandr Siarohin 等人提出的一种图像动画生成模型,发表于 NeurIPS 2019 会议。该模型可以根据一张源图像和一个驱动视频,生成源图像中物体按照驱动视频中的运动进行动画的效果。这一技术在人脸、人体、卡通形象等多个领域都有广泛应用。

🔍 主要特点

• 无需任何物体特定的先验知识或标注
• 可应用于同一类别的任意物体
• 使用自监督方式解耦外观和运动信息
• 引入关键点和局部仿射变换表示复杂运动
• 在多个基准数据集上取得最佳效果

📚 学习资源

1. 论文

   • First Order Motion Model for Image Animation
   • 解读文章: First Order Motion Model 论文解读

2. 代码实现

   • GitHub 官方仓库
   • 安装依赖: pip install -r requirements.txt

3. 在线演示

   • Hugging Face Spaces
   • Google Colab 演示

4. 预训练模型

   • Google Drive
   • Yandex Disk

5. 数据集

   • VoxCeleb, Fashion, MGIF 等数据集的下载和预处理说明

🚀 快速开始

1. 克隆仓库:

   git clone https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model.git
   cd first-order-model
   

2. 安装依赖:

   pip install -r requirements.txt
   

3. 下载预训练模型

4. 运行演示:

   python demo.py --config config/vox-256.yaml --driving_video path/to/driving --source_image path/to/source --checkpoint path/to/checkpoint --relative --adapt_scale
   

🔧 高级应用

• 训练自己的模型: 项目提供了详细的自定义数据集训练说明
• 视频重建评估: 使用 run.py 脚本进行视频重建性能评估
• 图像动画化: 支持绝对坐标和相对坐标两种动画生成方式

📖 延伸阅读

• Motion Co-Segmentation: 用于无监督和有监督视频编辑的相关项目
• 视频预处理工具: 用于准备训练数据的工具集

First-Order-Model 为图像动画化领域带来了革新性的进展。无论你是研究人员、开发者还是对计算机视觉感兴趣的学习者,希望本文汇总的资源能帮助你深入了解和应用这一强大的技术。

欢迎探索 First-Order-Model 的更多可能性,为你的项目注入生动的动画效果!