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Zhongcong Xu
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Jianfeng Zhang
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Jun Hao Liew
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Hanshu Yan
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Jia-Wei Liu
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Chenxu Zhang
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Jiashi Feng
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Mike Zheng Shou
National University of Singapore | ByteDance
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请下载预训练模型StableDiffusion V1.5和 MSE-finetuned VAE.
下载我们的 MagicAnimate checkpoints.
按如下方式放置它们：
magic-animate
|----pretrained_models
|----MagicAnimate
|----appearance_encoder
|----diffusion_pytorch_model.safetensors
|----config.json
|----densepose_controlnet
|----diffusion_pytorch_model.safetensors
|----config.json
|----temporal_attention
|----temporal_attention.ckpt
|----sd-vae-ft-mse
|----...
|----stable-diffusion-v1-5
|----...
|----...
先决条件： python>=3.8, CUDA>=11.3, and ffmpeg.
安装 conda:
conda env create -f environment.yaml
conda activate manimate
或 pip:
pip3 install -r requirements.txt
在单个 GPU 上运行推理：
bash scripts/animate.sh
使用多个 GPU 运行推理：
bash scripts/animate_dist.sh
快速尝试我们的 online gradio demo .
在单 GPU 上启动本地 gradio 演示：
python3 -m demo.gradio_animate
如果您有多个 GPU，请启动本地 gradio 演示：
python3 -m demo.gradio_animate_dist
然后在本地浏览器中打开gradio demo。
我们要感谢 AK(@_akhaliq) 和huggingface 团队帮助设置oneline gradio演示
如果您发现此代码库对您的研究有用，请使用以下条目。
@inproceedings{xu2023magicanimate,
author = {Xu, Zhongcong and Zhang, Jianfeng and Liew, Jun Hao and Yan, Hanshu and Liu, Jia-Wei and Zhang, Chenxu and Feng, Jiashi and Shou, Mike Zheng},
title = {MagicAnimate: Temporally Consistent Human Image Animation using Diffusion Model},
booktitle = {arXiv},
year = {2023}
}
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