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本项目fork自 https://github.com/GunwooHan/EasyVtuber 为解决面部捕捉质量问题,又反向移植了原版demo https://github.com/pkhungurn/talking-head-anime-2-demo 中关于ifacialmocap的iOS面部捕捉逻辑 并且省略了ifacialmocap PC端,通过UDP直连方式使iOS面部捕捉刷新率达到最高60fps,解决了面部捕捉刷新率的瓶颈 最后,为EasyVtuber中使用的OBS虚拟摄像头方案增加配套的Shader支持,解锁RGBA输出能力,无需绿幕背景即可直接使用
bin文件夹内是基于Python 3.10.5的Win64嵌入式版构建的轻量化运行环境 对于只想体验这个库的用户,推荐使用这种安装方式。
点击Download ZIP下载并解压,或使用git克隆该仓库到你能找到的位置。
完整展开venv需要约5.5G硬盘空间。
使用00B快捷方式 或以下链接下载模型文件
https://github.com/pkhungurn/talking-head-anime-3-demo#download-the-models
从原仓库下载(this Dropbox link)的压缩文件
解压到data/models文件夹中,与placeholder.txt同级
正确的目录结构为:
+ models
- separable_float
- separable_half
- standard_float
- standard_half
- placeholder.txt
如不确定是否解压到正确位置,可使用00.检查并补齐必需文件.bat
运行适合你所在地区的01A.构建运行环境(默认源).bat或01B.构建运行环境(国内源).bat
此脚本会使用pip在bin目录下安装所有必要的依赖
两个脚本可互相替代,且支持从中断处继续
如遇网络相关错误,直接关闭控制台,调整网络后重新运行即可
完全安装完成后再次运行脚本的输出如图所示。通常情况下,安装过程中没有红字就表示成功完成。
运行02B启动器(调试输出).bat
直接点击界面底部的Save & Launch
如果看到弹出的OpenCV输出窗口,则安装成功完成

成功进行调试输出后,请参考后续的输入输出设备部分进行进一步配置以输出到OBS。
如果你仍需使用之前的Venv方案,请参考以下步骤
点击Download ZIP下载并解压,或使用git克隆该仓库到你能找到的位置。
完整展开venv需 要约5.5G硬盘空间。
此处假设你已正确安装Python,如不会安装请使用前文的嵌入式方案
在项目目录下运行python -m venv venv创建虚拟环境
之后的操作都需在虚拟环境中进行,辨别方式为命令行前会有(venv)标识
在控制台运行venv\Scripts\activate.bat切换到刚创建的虚拟环境
之后你的python、pip等操作都将在虚拟环境中执行
在虚拟环境中执行以下命令
pip install -r .\requirements.txt
pip install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
在虚拟环境中执行以下命令
python launcher.py
克隆完成后,如直接用PyCharm打开,暂不要配置Python解释器。
本项目使用Anaconda进行包管理
首先前往 https://www.anaconda.com/ 安装Anaconda
启动Anaconda Prompt控制台
国内用户建议此时切换到清华源(pip和conda都要更换,尤其是conda的PyTorch Channel,PyTorch本体太大了)
然后运行 conda env create -f env_conda.yaml 一键安装所有依赖
如遇报错(通常是网络问题),删除配置了一半的环境,运行conda clean --all清除下载缓存,调整配置后重试
安装完成后,在PyCharm中打开本项目,点击右下角解释器菜单,选择Add Interpreter...->Conda Environment->Existing environment
选择你电脑上的conda.exe和刚创建的talking-head-anime-2-demo环境中的python.exe
点击OK,依赖全部亮起即可
https://github.com/pkhungurn/talking-head-anime-3-demo#download-the-models
从原仓库下载(this Dropbox link)的压缩文件
解压到data/models文件夹中,与placeholder.txt同级
正确的目录结构为:
+ models
- separable_float
- separable_half
- standard_float
- standard_half
- placeholder.txt
在Conda环境中执行以下命令
python launcher.py
目前更推荐这个方案,UnityCapture存在未查明的性能瓶颈
如果你选择自己进行抠像,你可以直接输出到OBS。如果你需要RGBA支持,则需要额外使用一个着色器。
下载并安装StreamFX https://github.com/Xaymar/obs-StreamFX 下载着色器(感谢树根的协助)https://github.com/shugen002/shader/blob/master/merge%20alpha2.hlsl
之后,使用--alpha_split参数运行

你会看到这样的输出画面,透明通道单独使用灰度方式发送了
然后对OBS中的视频采集设备添加滤镜-着色器-选择你下载的merge alpha2.hlsl-关闭
这样透明通道就应用回左边的图像了
你可能需要手动调整一下裁剪把右侧的无用画面切掉
(如果看不到着色器滤镜,那可能是StreamFX没安装好或者OBS不是最新版)
如果需要使用透明通道输出,参考 https://github.com/schellingb/UnityCapture#installation 安装好UnityCapture 只需要正常完成Install.bat的安装,在OBS里能看到对应的设备(Unity Video Capture)就行
在OBS添加完摄像 头后,还需要手动配置一次摄像头属性才能支持ARGB
右键属性-取消激活-分辨率类型自定义-分辨率512x512(与--output_size参数一致)-视频格式ARGB-激活
https://www.ifacialmocap.com/download/ 你很可能需要购买正式版(非广告,只是试用版时长不太够) 购买前请确认自己的设备是否支持 不需要下载PC软件,只需安装iOS端的软件即可,连接信息通过参数传入Python
https://github.com/emilianavt/OpenSeeFace/releases
直接下载最新版本的Release包并解压
然后进入解压目录的Binary文件夹
右键编辑run.bat,在倒数第二行运行facetracker的命令后加上--model 4,切换到模型4可以实现眨眼
facetracker -c %cameraNum% -F %fps% -D %dcaps% -v 3 -P 1 --discard-after 0 --scan-every 0 --no-3d-adapt 1 --max-feature-updates 900 --model 4(仅供参考)
然后保存并双击run.bat运行,按照提示选择摄像头、分辨率、帧率,如果捕获正常,你应该能看到输出画面
最后在启动器中选择OpenSeeFace输入,或添加启动参数--osf 127.0.0.1:11573即可接入OpenSeeFace
完整的运行命令python main.py --output_webcam unitycapture --ifm 192.168.31.182:49983 --character test1L2 --extend_movement 1 --output_size 512x512
| 参数名 | 值类型 | 说明 |
|---|---|---|
| --character | 字符串 | character目录下的输入图像文件名,不需要带扩展名 |
| --debug | 无 | 打开OpenCV预览窗口输出渲染结果,如果没有任何输出配置,该参数默认生效 |
| --input | 字符串 | 不使用iOS面捕时,传入要使用的摄像头设备名称,默认为设备0,有ifm参数时无效 |
| --ifm | 字符串 | 使用iOS面捕时,传入设备的IP:端口号,如192.168.31.182:49983 |
| --output_webcam | 字符串 | 可用值为obs或unitycapture,选择对应的输出种类,不传则不输出到摄像头 |
| --extend_movement | 浮点数 | 使用iOS面捕返回的头部位置,对模型输出图像进一步进行移动和旋转,使得上半身可动<br>传入的数值表示移动倍率(建议值为1) |
| --output_size | 字符串 | 格式为256x256,必须是4的倍数。<br>增大它并不会让图像更清晰,但配合extend_movement会增大可动范围 |


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