PersonaLive 快速上手10 分钟跑通实时人像动画【免费下载链接】PersonaLive[CVPR 2026] PersonaLive! : Expressive Portrait Image Animation for Live Streaming项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pe/PersonaLivePersonaLive 是一个面向实时直播场景的人像动画框架CVPR 2026。你只需一张静态肖像照片就能用摄像头或视频驱动它说话、转头、做表情生成不限长度的实时人像动画视频适合做虚拟主播形象和照片转视频素材。这个工具适合谁手里有一张人像照片想让它“活”起来需要为直播、虚拟形象准备可实时驱动的驱动源想把一段驱动视频批量套用到固定的人物形象上项目提供两种用法在线实时推流网页界面 摄像头驱动和离线视频批处理下文分别说明。动手前先确认环境系统Linux推荐 Ubuntu 20.04 及以上硬件支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡显存至少 8GB想用流式生成长视频建议 12GB软件Python 3.10建议用 conda 建独立环境在线界面还需 Node.js 18 及以上网络模型权重有数 GB下载过程需要稳定连接安装与权重准备先克隆仓库并进入目录后面所有命令都在这个目录下执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pe/PersonaLive cd PersonaLive接着创建一个干净的 Python 环境并安装基础依赖独立环境可以避免依赖冲突conda create -n personalive python3.10 conda activate personalive pip install -r requirements_base.txt如果打算用 TensorRT 加速把上面的requirements_base.txt换成requirements_trt.txt即可。然后执行下载脚本它会自动拉取基础模型和 PersonaLive 的自有权重按约定结构放进pretrained_weights/目录python tools/download_weights.py下载中断可以直接重跑。准备用在线界面时再执行下面这条命令构建网页前端脚本会在webcam/frontend/下完成npm install和打包bash web_start.sh离线与在线两种用法仓库自带示例肖像demo/ref_image.png和驱动视频demo/driving_video.mp4不加任何参数直接运行就能看到效果python inference_offline.py生成结果保存在exp_output/目录包含参考图、驱动帧与生成帧的对照视频方便检查质量。换成自己的素材时用--reference_image和--driving_video指定路径输出尺寸和帧数由-W -H -L控制。在线模式启动服务python inference_online.py --acceleration xformers然后在浏览器打开http://localhost:7860。流程很简单选择预设肖像或上传本地图片点 Fuse Reference 融合图像再点 Start 用摄像头驱动。预设肖像在webcam/frontend/static/presets/目录里可直接挑选体验画面有延迟时优先把界面上的 Driving FPS 调低这是最直接的手段。卡住了怎么办显存溢出CUDA out of memory离线推理时加--stream_gen True开启流式生成12GB 显存即可产长视频也可以先用-W -H降低输出分辨率。进阶用户可查看configs/inference/inference_stage3.yaml中的相关参数。网页打不开默认端口是 7860不是 8000。先用netstat -tuln | grep 7860确认端口是否被占用被占用了就用--port 8080换个端口启动。RTX 50 系Blackwell显卡报错xformers 暂未完全适配新架构离线加--use_xformers False在线改用--acceleration none即可绕过。跑通之后可以继续探索 TensorRT 加速约 2 倍提速和train_stage1.py到train_stage3.py的三阶段训练流程。【免费下载链接】PersonaLive[CVPR 2026] PersonaLive! : Expressive Portrait Image Animation for Live Streaming项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pe/PersonaLive创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 PersonaLive 快速上手：10 分钟跑通实时人像动画
PersonaLive 快速上手10 分钟跑通实时人像动画【免费下载链接】PersonaLive[CVPR 2026] PersonaLive! : Expressive Portrait Image Animation for Live Streaming项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pe/PersonaLivePersonaLive 是一个面向实时直播场景的人像动画框架CVPR 2026。你只需一张静态肖像照片就能用摄像头或视频驱动它说话、转头、做表情生成不限长度的实时人像动画视频适合做虚拟主播形象和照片转视频素材。这个工具适合谁手里有一张人像照片想让它“活”起来需要为直播、虚拟形象准备可实时驱动的驱动源想把一段驱动视频批量套用到固定的人物形象上项目提供两种用法在线实时推流网页界面 摄像头驱动和离线视频批处理下文分别说明。动手前先确认环境系统Linux推荐 Ubuntu 20.04 及以上硬件支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡显存至少 8GB想用流式生成长视频建议 12GB软件Python 3.10建议用 conda 建独立环境在线界面还需 Node.js 18 及以上网络模型权重有数 GB下载过程需要稳定连接安装与权重准备先克隆仓库并进入目录后面所有命令都在这个目录下执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pe/PersonaLive cd PersonaLive接着创建一个干净的 Python 环境并安装基础依赖独立环境可以避免依赖冲突conda create -n personalive python3.10 conda activate personalive pip install -r requirements_base.txt如果打算用 TensorRT 加速把上面的requirements_base.txt换成requirements_trt.txt即可。然后执行下载脚本它会自动拉取基础模型和 PersonaLive 的自有权重按约定结构放进pretrained_weights/目录python tools/download_weights.py下载中断可以直接重跑。准备用在线界面时再执行下面这条命令构建网页前端脚本会在webcam/frontend/下完成npm install和打包bash web_start.sh离线与在线两种用法仓库自带示例肖像demo/ref_image.png和驱动视频demo/driving_video.mp4不加任何参数直接运行就能看到效果python inference_offline.py生成结果保存在exp_output/目录包含参考图、驱动帧与生成帧的对照视频方便检查质量。换成自己的素材时用--reference_image和--driving_video指定路径输出尺寸和帧数由-W -H -L控制。在线模式启动服务python inference_online.py --acceleration xformers然后在浏览器打开http://localhost:7860。流程很简单选择预设肖像或上传本地图片点 Fuse Reference 融合图像再点 Start 用摄像头驱动。预设肖像在webcam/frontend/static/presets/目录里可直接挑选体验画面有延迟时优先把界面上的 Driving FPS 调低这是最直接的手段。卡住了怎么办显存溢出CUDA out of memory离线推理时加--stream_gen True开启流式生成12GB 显存即可产长视频也可以先用-W -H降低输出分辨率。进阶用户可查看configs/inference/inference_stage3.yaml中的相关参数。网页打不开默认端口是 7860不是 8000。先用netstat -tuln | grep 7860确认端口是否被占用被占用了就用--port 8080换个端口启动。RTX 50 系Blackwell显卡报错xformers 暂未完全适配新架构离线加--use_xformers False在线改用--acceleration none即可绕过。跑通之后可以继续探索 TensorRT 加速约 2 倍提速和train_stage1.py到train_stage3.py的三阶段训练流程。【免费下载链接】PersonaLive[CVPR 2026] PersonaLive! : Expressive Portrait Image Animation for Live Streaming项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pe/PersonaLive创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考