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(建议使用 python 版本 >=3.10 和 cuda 版本 =11.7。)
conda create -n musetalk python=3.10
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
git clone https://github.com/TMElyralab/MuseTalk.git
pip install -r requirements.txt
- pip install --no-cache-dir -U openmim
- mim install mmengine
- mim install "mmcv>=2.0.1"
- mim install "mmdet>=3.1.0"
- mim install "mmpose>=1.1.0"
- # 下载ffmpeg-static版本,这里以ffmpeg 4.4为例(确保使用你的具体版本号)
- wget https://johnvansickle.com/ffmpeg/releases/ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz
-
- # 解压文件
- tar -xvf ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz
.bashrc
使用文本编辑器打开你的 .bashrc
文件。大多数Linux用户使用的是 Bash shell,其配置文件通常是 .bashrc
。你可以使用 nano
或其他编辑器打开这个文件
nano ~/.bashrc
添加 export
命令,在打开的文件中,添加以下行:请确保路径与你解压的的目录匹配。
export FFMPEG_PATH=~/musetalk/ffmpeg-4.4-amd64-static
保存和退出编辑器,按 Ctrl+O
保存文件更改,然后按 Ctrl+X
退出 nano
编辑器。
更新环境变量,为使更改生效,需要重新加载 .bashrc
或 .bash_profile
。在你的终端中,执行以下命令:
source ~/.bashrc
验证安装:验证 ffmpeg
是否正确安装和配置:
$FFMPEG_PATH/ffmpeg -version
ffmpeg
模块缺少预期的 input
方法和 Error
类,这通常发生在你安装了一个与预期不符的 ffmpeg
包时。在终端执行以下命令查看已安装的相关库:
pip list | grep ffmpeg
安装正确的库:
pip install ffmpeg-python
最后,这些权重应按如下方式组织:models
- ./models/
- ├── musetalk
- │ └── musetalk.json
- │ └── pytorch_model.bin
- ├── dwpose
- │ └── dw-ll_ucoco_384.pth
- ├── face-parse-bisent
- │ ├── 79999_iter.pth
- │ └── resnet18-5c106cde.pth
- ├── sd-vae-ft-mse
- │ ├── config.json
- │ └── diffusion_pytorch_model.bin
- └── whisper
- └── tiny.pt
python -m scripts.inference --inference_config configs/inference/test.yaml
configs/inference/test.yaml 是推理配置文件的路径,包括 video_path 和 audio_path。 video_path应为视频文件或图像目录。
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