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创建一个文件夹wav2lip_GFPgan,打开cmd,使用命令git clone https://github.com/ajay-sainy/Wav2Lip-GFPGAN.git
拉取项目到本地,使用命令conda create -n wav2lip_GFPgan python=3.8.1
创建虚拟环境,使用命令conda activate wav2lip_GFPgan
切换环境,使用命令下载项目所需的包:
pip install ffmpeg
pip install --use-pep517 basicsr
pip install -r requirements.txt
pip install --upgrade opencv-python # 更新opencv-python版本
人脸检测模型:python -m wget https://www.adrianbulat.com/downloads/python-fan/s3fd-619a316812.pth
下载后改名成s3fd.pth
放在Wav2Lip-GFPGAN/Wav2Lip-master/face_detection/detection/sfd
checkpoints模型:链接
下载后放在Wav2Lip-GFPGAN/Wav2Lip-master/checkpoints
素材放在Wav2Lip-GFPGAN/inputs
里。
切换到Wav2Lip-GFPGAN/Wav2Lip-master
,创建一个文件夹outputs做为输出目录,执行命令python inference.py --checkpoint_path checkpoints/wav2lip.pth --face Wav2Lip-GFPGAN/inputs/kim_7s_raw.mp4 --audio Wav2Lip-GFPGAN/inputs/kim_audio.mp3 --outfile Wav2Lip-GFPGAN\Wav2Lip-master\outputs/result_kim.mp4
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