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# first, ensure git-lfs is installed, see: https://docs.github.com/en/repositories/working-with-files/managing-large-files/installing-git-large-file-storage

git lfs install

# clone and move the weights

git clone https://huggingface.co/KwaiVGI/LivePortrait temp_pretrained_weights

mv temp_pretrained_weights/* pretrained_weights/

rm -rf temp_pretrained_weights

或者，你可以从Google Drive或百度云下载所有预训练权重。解压并将它们放在中./pretrained_weights。

确保目录结构如下，或包含：

pretrained_weights

├── insightface

│ └── models

│ └── buffalo_l

│ ├── 2d106det.onnx

│ └── det_10g.onnx

└── liveportrait

├── base_models

│ ├── appearance_feature_extractor.pth

│ ├── motion_extractor.pth

│ ├── spade_generator.pth

│ └── warping_module.pth

├── landmark.onnx

└── retargeting_models

└── stitching_retargeting_module.pth

3.推理

快速动手

# For Linux and Windows

python inference.py

# For macOS with Apple Silicon, Intel not supported, this maybe 20x slower than RTX 4090

PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python inference.py

如果脚本成功运行，你会得到一个名为的输出mp4文件animations/s6--d0_concat.mp4。此文件包含以下结果：驾驶视频，输入图像和生成的结果。

图像

-s或者，您可以通过指定和参数来更改输入-d：

python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d0.mp4

# disable pasting back to run faster

python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d0.mp4 --no_flag_pasteback

# more options to see

python inference.py -h

驾驶视频自动裁剪

📕 要使用您自己的驾驶视频，我们建议：

将其裁剪为1:1 的宽高比（例如 512x512 或 256x256 像素），或通过启用自动裁剪--flag_crop_driving_video。

重点关注头部区域，与示例视频类似。

尽量减少肩部运动。

确保驾驶视频的第一帧是正面且表情中性。

以下是自动裁剪的案例--flag_crop_driving_video：

python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d13.mp4 --flag_crop_driving_video

如果觉得自动裁剪的效果不好，您可以修改--scale_crop_video、--vy_ratio_crop_video选项来调整比例和偏移量，或者手动进行调整。

动作模板制作

您还可以使用自动生成的以结尾的运动模板文件来.pkl加速推理，并保护隐私，例如：

python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d5.pkl

在我们的主页上发现更多有趣的结果😊

4. Gradio 界面

我们还提供了 Gradio界面以获得更好的体验，只需运行即可：

# For Linux and Windows:

python app.py

# For macOS with Apple Silicon, Intel not supported, this maybe 20x slower than RTX 4090

PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python app.py

您可以指定--server_port、、--share参数--server_name来满足您的需求！

🚀 我们还提供了加速选项--flag_do_torch_compile。首次推理会触发优化过程（约一分钟），使后续推理速度提高 20-30%。性能提升可能因 CUDA 版本的不同而有所差异。

# enable torch.compile for faster inference

python app.py --flag_do_torch_compile

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3、将Crack Knowr文件夹下的FliFlik KleanOut for Photo激活文件手动复制到安装路径当中，替换原有的文件，并重新打开软件;

4.默认安装路径为-C:\www.knowr.cn\FliFlik KleanOut for Photo 6

5、激活完成，即可使用软件

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2，123网盘：

https://www.123pan.com/s/kP6A-19FO3.html

提取码：1024

Kolors可图大模型

Kolors可图大模型是由快手可图团队开发的基于潜在扩散的大规模文本到图像生成模型。Kolors 在数十亿图文对下进行训练，在视觉质量、复杂语义理解、文字生成（中英文字符）等方面，相比于开源/闭源模型，都展示出了巨大的优势。同时，Kolors 支持中英双语，在中文特色内容理解方面更具竞争力

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Kwai-Kolors/Kolors-Virtual-Try-On试衣AI

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项目官网：https://magicquill.art

GitHub 仓库：https://github.com/magic-quill/MagicQuill

arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.09703

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