Demo: Few-Shot vid2vid (Talking Head/Face)

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輸出範例

限制

Techincal Limitation

• 最大輸出解析度：512x512
• 最大時長：無限制
• 輸出影片幀率：固定為 15 fps（模型也會同時輸出所有影格，可以自行轉換成其他幀率的影片）

Quality

• 不同人種或膚色間的人臉轉換效果可能較差，推測是跟訓練模型用的資料及人臉種類有關
• 背景內容較複雜時容易看出扭曲
• 正臉效果較佳，判斷原因有（1）模型主要使用正臉資料做訓練（2）模型依賴 dlib-68 去偵測臉部 68 個標記點，非正臉時有些標記點會重疊或無法偵測到
• 臉部若有遮蔽物（e.g. 眼鏡）也會影響輸出品質

適用場合

• 最佳條件：影片全程正臉、背景簡單、光線明亮、人臉與其他物件分界明顯
• 適用場合：新聞播報、線上教學、演說、訪談等人只需露出肩部以上且沒有太大移動的說話情境

測試硬體規格

• OS：Ubuntu 20.04
• GPU：NVIDIA Tesla V100 SXM2 single core
• GPU Memory：30 GB
• Memory：60 GB
• CUDA Driver：460.119.04
• CUDA：11.4
• cuDNN：8.x.x
• Python version：3.8.10

實際硬體用量

• 模型大小（GPU）：2.5 GB（2502 MB）
• GPU 記憶體用量：固定 23 GB（23010 MB）
• Inference 所需時間：約輸出影片時長的 4.5 倍

實驗	影格數量	輸出影片時長	解析度	輸出所需時間	最大 CPU 記憶體用量
1	30	2	1920x1080	11.36	148
2	300	20	1920x1080	90.67	1009
3	900	60	1920x1080	286.30	2887
4	30	2	560x700	10.25	143
5	300	20	560x700	80.30	996
6	900	60	560x700	236.94	2883

安裝方法 (使用 Docker)

0. 在 host 上安裝 Docker and NVIDIA Container Toolkit 以使用 GPU-enabled docker.
1. 如果欲使用 CUDA 和 GPU，確認 host 的 CUDA driver 是否支援 CUDA 11.1，如果不支援，可以使用較低版本的 CUDA image，另外修改安裝的 torch 版本，Few-shot vid2vid 含有需要自行編譯的 module，需要 torch 編譯的 CUDA 版本和容器 CUDA 版本一致。
2. Build the image with docker build -t fs-vid2vid .
3. Run the container with docker run -it --gpus all fs-vid2vid /bin/bash

Demo

1. Run the container with docker run -it -p 8888:8888 --gpus all fs-vid2vid /bin/bash
2. Inside the container /src directory, run jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --no-browser --allow-root
3. Access notebook on the host machine with the url: localhost:8888/tree
4. You will be prompted to enter a token, which is available in the container logs after the notebook kernel is started.

資料集

FaceForensics

論文使用 FaceForensics 資料集，並用 dlib 偵測臉部標記點去計算人臉範圍和邊框。

預測

將目前所在路徑移至 /src。

官方測試資料

下載官方提供的測試資料

python download_test_data.py --model_name fs_vid2vid

自行準備測試資料

將欲使用的影片放入 projects/fs_vid2vid/data/driving/videos

1. 執行

python video_to_frames.py -i projects/fs_vid2vid/data/driving/video/00000.mp4 -o projects/fs_vid2vid/data/driving/images/00000

2. 執行

python facial_landmarks.py -i projects/fs_vid2vid/data/driving/images/00000 -o projects/fs_vid2vid/data/driving/landmarks-dlib68/00000

3. 將檔案名替換以處理其他資料

data
└───images
└───landmarks-dlib68
└───videos
    └───00000.mp4
    └───00001.mp4
    └───00002.mp4

4. 將上面寫入 /images 和 /landmarks-dlib68 的測試資料放入 projects/fs_vid2vid/test_data/faceForensics/driving：

faceForensics
└───reference
    ...
└───driving
    └───images
        └───00000
            └───000001.jpg
            └───000002.jpg
            ...
        └───00001
            └───000001.jpg
            └───000002.jpg
            ...
        ...
    └───landmarks-dlib68
        └───00000
            └───000001.json
            └───000002.json
            ...
        └───00001
            └───000001.json
            └───000002.json
            ...
        ...

5. 將欲轉移的人臉檔案放入 projects/fs_vid2vid/test_data/faceForensics/reference。

比照上方處理 driving video 的流程，取得 reference image（e.g. 00000.jpg）的臉部標記（e.g. 00000.json），放入 /reference 內（只能放入一組）：

faceForensics
└───reference
    └───images
        └───00000.jpg
    └───landmarks-dlib68
        └───00000.json
└───driving
     ...

6. 模型預測 (in /src)

   python inference.py --single_gpu --num_workers 0 \
   --config configs/projects/fs_vid2vid/face_forensics/ampO1.yaml \
   --output_dir projects/fs_vid2vid/output/face_forensics

License

Few-shot vid2vid 及其他 Imaginaire 模型只能用於非商業用途，即研究或測試用途，此用途規範下可以複製、重現、延伸、分享。Nvidia 及其相關單位保有使用任何從 Imaginaire 延伸產生的作品及專案的權利且能使用其於商業用途。

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