快手在AI视频这领域还真有点东西，视频生成工具“可灵”让大家玩得不亦乐乎。
现在又开源了一款超好玩的表情同步（表情控制）项目。
一看这图片，就知道是小视频平台出的，充满了娱乐性。发布没几天就已经有8000+Star。
项目简介
LivePortrait 是一款由快手团队开发的高效肖像动画工具，通过隐式关键点框架，从静态图像生成动态视频。该工具可以让用户通过驱动视频生成逼真的面部表情和头部动作。这款工具不仅可以用于人脸动画，还能扩展到动物肖像，提供了广泛的应用场景。
该项目主页核心介绍其实就一句话“Bring portraits to life!” 可以理解为让“ 将肖像变得栩栩如生！”。
下面先简单说一下这个项目的特点，然后分享一下本地安装方法，最后是一件包和使用方法！
项目特点
表情神同步
这个项目的表情同步非常传神，这也是这个项目最大的特点。
嘴巴和眼神的同步，比较惊艳。
可以驱动图片和视频
可以用一段带有人物脸部表情的视频去驱动一张图片，同时也可以用视频驱动视频。
前者高效，只要你能拿到一张脸部照片，就可以让这张照片开口说话，做出各种表情。
后者高能，用视频驱动视频，会显得效果更加自然。
素材支持广泛
只要是带脸和五官的东西，基本都能玩。
“肖像”可以包括 真人照，动漫人物，名画中的人物，甚至是兵马俑和动物。
单独修改眼睛和嘴巴
除了视频生成之外，还可以“一键P图”。
就是那种一键闭眼一键睁眼。一键闭嘴一键张嘴那种。当然也可以，闭上眼张开嘴。有一定的可玩性。
电脑配置要求低
AI视频和AI绘画是非常消耗配置的项目，比如很多基于SDXL的AI绘画类项目，模型动不动就是10G+，显存需求动不动就是16G+甚至24G。但是这个项目好很多，预训练模型才600M+。模型小就意味着显存需求也很低！
安装配置比较简单
这个项目配置起来非常简单。只需要根据项目主页的命令一行一行复制、粘贴、运行即可。Windows下安装依赖无需踩坑，直接装就可以了。除了Windows之外也支持基于M系列的macOS系统。
本地安装
云端的都是别人的，本地的才是自己的。下面来说一说如何本地安装，如果看过我之前的安装配置的文章，这个项目的安装会非常简单。
先保证本地电脑已经具备如下软硬件：
- NVIDIA中高端显卡
- Windows11系统
- Python环境
- Git工具
外加，懂一点CMD命令。就可以立马开干了。
克隆代码
使用git命令克隆源代码。
git clone https://github.com/KwaiVGI/LivePortrait
cd LivePortrait
克隆源代码之后，使用cd命令，进入到项目文件夹。
创建虚拟环境
使用conda工具创建一个虚拟环境，做本地隔离。
conda create -n LivePortrait python=3.10
conda activate LivePortrait
创建一个名为LivePortrait的基于Python3.10的虚拟环境，并且激活这个虚拟环境。
安装依赖
Python环境创建之后之后，通过req依赖文件，一键安装依赖
# 针对 Linux and Windows 用户
pip install -r requirements.txt
# 针对macOS M系列
pip install -r requirements_macOS.txt
注意，Windows和Linux用户用上面的命令，使用requirements.txt里的依赖列表来安装。Macos的用户使用专属的macOS.txt文件来安装。
安装之前要保证网络通畅，或者设置好了pip镜像。
下载模型
经过上面的步骤，安装配置就已经完成了。接下来是要获取模型。
通过命令获取：
#安装lfs，已经装过可以忽略
git lfs install
#下载模型
git clone https://huggingface.co/KwaiVGI/LivePortrait temp_pretrained_weights
mv temp_pretrained_weights/* pretrained_weights/
rm -rf temp_pretrained_weights
这些命令会从huggingface上下载模型，并放置到pretrained_weights文件中，由于HF已经被嗝屁了，所以局域网用户可能不是太方便。
通过网盘获取：
项目主页给出了百度盘，谷歌盘，我也会整理好放在我的网盘，见文末。
模型的文件的目录结构如下：
pretrained_weights
├── insightface
│ └── models
│ └── buffalo_l
│ ├── 2d106det.onnx
│ └── det_10g.onnx
└── liveportrait
├── base_models
│ ├── appearance_feature_extractor.pth
│ ├── motion_extractor.pth
│ ├── spade_generator.pth
│ └── warping_module.pth
├── landmark.onnx
└── retargeting_models
└── stitching_retargeting_module.pth
模型并不是很大，网络好的话，下载起来很轻松。
快速运行推理
模型下载完成，并放置到指定路径之后，就可以运行了。
无界面运行：
# Linux and Windows
python inference.py
# For macOS with Apple Silicon, Intel not supported, this maybe 20x slower than RTX 4090
PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python inference.py
直接用Python运行推理文件，这样软件会自动找演示素材，自动合成视频。
这种方式适合开发者快速验证环境，但是使用起来不是很方便。所以推荐第二种运行式。
使用网页版：
# For Linux and Windows users (and macOS with Intel??)
python app.py
# For macOS with Apple Silicon users, Intel not supported, this maybe 20x slower than RTX 4090
PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python app.py
运行上述命令之后，就会使用基于Gradio的WEBUI了。
安装配置运行完成之后，下次要再次使用，输入如下命令即可。
切换到项目文件夹所在盘，比如E盘，
然后使用CD命令进入文件夹，
然后激活虚拟环境，
然后运行app.py。
网页版使用说明
运行成之后，复制URL地址到浏览器打开，就可以看到界面了。
①左边上传源（Source）素材
②右边上传驱动（Driving Video）视频
③点击动画按钮（Animate）开始合成
这里的源素材，可以是图片，也可以是视频。而驱动视频自然自能是视频。界面上有一些参数，默认即可。
视频处理完成之后，就会显示在下面了。
左边是被驱动的图片，右边的是效果对比图。界面上只有三个头像的对比视频。
如果需要合成的最终视频，就是包含整个人物的完整视频，可以在文件夹中找到。
文件夹路径为：LivePortrait\animations
RTX3060上面，整个过程消耗了5.8G显存，125秒时间。
除了视频功能，还有一个改变图片表情的功能。
网页往下滚动，找到Retargeting功能。
通过调整target eyes-open ratio和target lip-open ratio这两参数，可以得到不同程度的表情。
0为闭合，0.8为张开，可以取一个极端值，或者中间值。
①左边的Retargeting Input里面选择或者上传一张图片。
②然后修改一下参数，比如把眼睛和嘴巴的参数设置为0.8。
③最后点击Retargeting运行
最后就可以获得一张传世名作《蒙娜丽莎的惊讶》了。
另外通过相对俯仰（Relative Pitch）、相对偏航（Relative Yaw）和相对翻滚（Relative Roll）等参数可以改变 人脸的朝向。
这么一来，蒙娜丽莎就惊掉下巴了。
一键运行包
安装配置使用都说完了，最后简单说一下一键运行包。
一键运行包就是把上面的所有命令，模型，环境全部放在一起，省去了配置下载的过程。
只需要下载，解压，双击运行即可。
通过网盘可以下载到一个叫tonyhub-liveportrait-v1.0.0.7z的压缩包文件。
解压这个文件，在解压后的文件夹中找到run.exe。
双击exe文件启动软件。
看到Runing on local URL 表示启动成功，同时浏览器会自动打开，并显示表情同步生成的界面。然后根据上面操作来，就可以轻松制作一个表情同步的视频了。
这个项目是比较适合做搞笑短视频的，也可以用自己的表情嘴型去控制别人的表情和嘴型，配合上AI变声器，也是有非常大的可玩性。
给公众发送“LivePortrait”获取软件包！
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