Ai图生视频第三章之MOFA-Video让静态图片“活”起来

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“Ai图生视频第三章之MOFA-Video让静态图片“活”起来”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

Ai图生视频第三章之MOFA-Video让静态图片“活”起来：

MOFA-Video 是一项基于生成运动场适应技术的图像动画工具，能够让静态图片“活”起来。通过轨迹、关键点或音频驱动，MOFA-Video 能够实现对静态图像的精准控制和动态化处理。本文将为您详细介绍 MOFA-Video 的功能特点、安装步骤以及如何快速上手使用。

一、前言介绍

1.1 MOFA-Video 是什么？
MOFA-Video 是一种可控的图像动画解决方案，基于冻结图像到视频扩散模型（Frozen Image-to-Video Diffusion Model）。它通过生成运动场适应技术（Generative Motion Field Adaptions），实现了对静态图像的动态化处理。无论是基于轨迹、关键点还是音频驱动，MOFA-Video 都能为用户提供灵活的控制选项。

1.2 运行环境介绍
– Python 3.10 及以上版本。
– PyTorch 2.0 及以上版本。
– 建议使用 CUDA 12.1 及以上版本（适用于 GPU 用户）。

1.3 MOFA-Video 技术亮点
1.生成运动场适应：通过生成运动场适应技术，实现对静态图像的精准控制。
2.多种驱动方式：支持轨迹、关键点、音频和参考视频等多种驱动方式。
3.零样本功能：无需额外训练即可实现混合控制、运动画笔等功能。
4.广泛适用性：适用于人脸动画、物体运动模拟等场景。

1.4 MOFA-Video 技术讲解
MOFA-Video 的核心在于其冻结图像到视频扩散模型。通过对输入图像进行运动场适应，结合用户指定的控制参数（如轨迹、关键点或音频），生成高质量的动态视频。

二、环境搭建

2.1 下载代码
首先，克隆 MOFA-Video 的代码仓库：
bash：

$ git clone https://github.com/MyNiuuu/MOFA-Video
$ cd MOFA-Video

2.2 构建环境
创建并激活一个新的 Python 环境：
bash：

$ conda create -n py310 python=3.10 #创建新环境
$ source activate py310 #激活环境

2.3 安装依赖
安装必要的依赖包：
bash：

$ pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple –ignore-installed
$ pip install opencv-python-headless
$ pip install “git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git”

2.4 下载模型
1. 下载 SVD_xt 的预训练模型，并存放到 ./ckpts 目录中：
bash：

下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1

2. 下载 MOFA-Adapter 的模型，并存放到 ./ckpts 目录中：
bash：

下载地址：https://huggingface.co/MyNiuuu/MOFA-Video-Traj

3. 下载 CMP 的模型，并存放到 ./models/cmp/experiments/semiauto_annot/resnet50_vip+mpii_liteflow/checkpoints 目录中：
bash：

下载地址：https://huggingface.co/MyNiuuu/MOFA-Video-Traj/blob/main/models/cmp/experiments/semiauto_annot/resnet50_vip%2Bmpii_liteflow/checkpoints/ckpt_iter_42000.pth.tar

三、Run Gradio Demo

3.1 Run Gradio Demo
运行以下命令启动 Gradio 演示界面：
bash：

$ python run_gradio.py

操作步骤：
1. 使用“Upload Image”按钮上传图片。
2. 单击“Add Trajectory”，在图像上选择点以绘制轨迹。
3. 调整控制比例（建议值为 0.6）。
4. 使用“Motion Brush Radius”调整运动画笔半径。
5. 单击“Run”按钮生成动画。

3.2 使用音频驱动
切换到 MOFA-Video-Hybrid 目录，运行以下命令：
bash：

$ cd ./MOFA-Video-Hybrid
$ python run_gradio_audio_driven.py

3.3 使用参考视频驱动
同样在 MOFA-Video-Hybrid 目录下，运行以下命令：
bash：

$ python run_gradio_video_driven.py

四、具体效果演示

4.1 基于轨迹的图像动画
通过绘制轨迹控制图像的动态效果，例如物体的移动路径或旋转方向。

4.2 基于关键点的人脸图像动画
支持通过驱动视频或音频的关键点，生成逼真的人脸动画。

4.3 零样本功能
-混合控制：结合多种控制方式生成复杂动画。

-运动画笔：限制轨迹的控制区域。

-控制尺度：调整控制强度以获得最佳效果。

-通过光流直接控制：利用光流图像实现精准控制。

希望这篇教程能帮助您快速上手 MOFA-Video！如果您有任何疑问或需要进一步的帮助。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“Ai图生视频第三章之MOFA-Video让静态图片“活”起来”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！