GeneFace Plus Plus模型训练方法

GeneFace Plus Plus 模型的训练方法涉及多个步骤，包括数据准备、模型架构、训练过程等。以下是基于搜索结果整理的训练方法概述：

数据集准备

• 视频要求：训练视频应为3-5分钟，分辨率至少为512x512，帧率为25fps，且视频中的人物面部应清晰可见，头部占比较大且正面面对镜头。
• 音频要求：推理时使用的音频应与训练时的语调保持一致，以增加视频的真实感。
• 预处理步骤：包括降噪、音频重采样至16000Hz、视频裁剪为512x512等。

模型架构

GeneFace Plus Plus模型实现高嘴形对齐(lip-sync)、高视频真实度(video reality)、高系统效率(system efficiency)的虚拟人视频合成。整体架构如下：

• 音频处理系统：包括音高编码器和HuBERT模型，用于提取语音特征。
• 面部动作预测：使用音高感知音频到动作模型和Landmark LLE Proj来预测面部关键点的动作。
• 视频合成系统：包括即时动作到视频模型、超分辨率处理和Volume Renderer，用于将预测的面部动作转换为高质量的视频帧。

训练过程

1. 环境配置：需要安装CUDA、VS Code、Anaconda等工具，并确保这些工具之间没有版本冲突。
2. 数据加载：将准备好的视频和音频文件导入到GeneFace Plus Plus系统中。
3. 模型训练：选择训练步数（如50000步），点击“Train”开始训练。训练过程可能需要2小时以上，期间应检查训练是否正常运行。
4. 模型选择：在GeneFace Plus Plus界面选择相应的音频驱动模型、躯干模型和头部模型，进行生成操作。