GANimation

ganimation：從單個圖像中的解剖學意識到的面部動畫

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官方實施GANIMATION。在這項工作中，我們介紹了一種基於動作單位（AU）註釋的新型GAN調節方案，該方案在連續的歧管中描述了定義人類表達的解剖學面部運動。我們的方法允許控制每個AU激活的大小，並結合其中幾個。有關更多信息，請參考該論文。

該守則公開以分享我們的研究，以使科學界受益。不要將其用於不道德的目的。

先決條件

• 安裝pytorch（版本0.3.1），http://pytorch.org的火炬視覺和依賴關係
• install unignt.txt（ pip install -r requirements.txt ）

數據準備

該代碼需要一個包含以下文件的目錄：

• imgs/ ：帶有所有圖像的文件夾
• aus_openface.pkl ：包含圖像動作單元的字典。
• train_ids.csv ：包含用於訓練的圖像名稱的文件。
• test_ids.csv ：包含用於測試的圖像名稱的文件。

該目錄的一個示例在sample_dataset/中顯示。

要生成aus_openface.pkl提取帶有OpenFace的每個圖像操作單元，然後將每個輸出存儲在CSV文件中，以與圖像相同的名稱。然後運行：

 python data/prepare_au_annotations.py

跑步

訓練：

 bash launch/run_train.sh

測試：

 python test --input_path path/to/img

引用

如果您在研究中使用此代碼或想法進行研究，請引用我們的論文：

 @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}
}