GANimation

Ganimation: الرسوم المتحركة الوجه التي تدرك تشريحيًا من صورة واحدة

[المشروع] [ورقة]

التنفيذ الرسمي من ganimation. في هذا العمل ، نقدم مخطط تكييف GAN جديد يعتمد على تعليقات وحدات العمل (AU) ، والتي تصف في مشعب مستمر حركات الوجه التشريحية التي تحدد تعبيرًا بشريًا. يسمح نهجنا بالتحكم في حجم تنشيط كل الاتحاد الأفريقي ودمج العديد منها. لمزيد من المعلومات ، يرجى الرجوع إلى الورقة.

تم الإعلان عن هذا الرمز لتبادل أبحاثنا لصالح المجتمع العلمي. لا تستخدمه لأغراض غير أخلاقية.

المتطلبات الأساسية

• تثبيت Pytorch (الإصدار 0.3.1) ، رؤية الشعلة وتبعيات من http://pytorch.org
• تثبيت pip install -r requirements.txt

إعداد البيانات

يتطلب الكود دليلًا يحتوي على الملفات التالية:

• imgs/ : مجلد مع كل الصور
• aus_openface.pkl : القاموس الذي يحتوي على وحدات عمل الصور.
• train_ids.csv : ملف يحتوي على أسماء الصور المراد استخدامها للتدريب.
• test_ids.csv : ملف يحتوي على أسماء الصور المراد استخدامها للاختبار.

يظهر مثال على هذا الدليل في sample_dataset/ .

لإنشاء aus_openface.pkl ، قم باستخراج كل وحدات إجراءات صورة مع Openface وتخزين كل إخراج في ملف CSV بنفس الاسم مثل الصورة. ثم قم بالتشغيل:

 python data/prepare_au_annotations.py

يجري

للتدريب:

 bash launch/run_train.sh

للاختبار:

 python test --input_path path/to/img

اقتباس

إذا كنت تستخدم هذا الرمز أو الأفكار من الورقة لبحثك ، فيرجى الاستشهاد بالورقة:

 @article{Pumarola_ijcv2019,
    title={GANimation: One-Shot Anatomically Consistent Facial Animation},
    author={A. Pumarola and A. Agudo and A.M. Martinez and A. Sanfeliu and F. Moreno-Noguer},
    booktitle={International Journal of Computer Vision (IJCV)},
    year={2019}
}