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“蚂蚁牙黑”,快用 ModelArts 自己实现一个!

2021-3-1 18:09

  【天极网云计算频道】一夜之间,朋友圈都在“蚂蚁牙黑”!网友却担心......"Baby, don't worry, we have ModelArts!",是的,咱用 ModelArts 来制作,无需担心“有人模仿我的脸?”,也不用担心偌大的水印。不过,使用别人的脸可能真的有法律风险!本文将介绍如何借力一站式 AI 开发平台,“傻瓜式”操作实现生成“蚂蚁牙黑“小视频。

  环境准备

  ModelArts 和她的最佳搭档--对象存储服务 OBS ,您可以理解为是“网盘”,主要要来存放数据集、模型或其他文件。

“蚂蚁牙黑”,快用 ModelArts 自己实现一个!

  ModelArts: https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.html AI开发平台ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

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  OBS: https://www.huaweicloud.com/product/obs.html

  对象存储服务(Object Storage Service,OBS)提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力,可供用户存储任意类型和大小的数据。适合企业备份/归档、视频点播、视频监控等多种数据存储场景。

  使用以上服务会有一定费用产生,或者您可以尝试认证为开发者会有一定代金券赠送,当然关注 ModelArts 和加入 ModelArts 开发者社区也会有机会获得大额代金券。

  模型、素材准备

  本次实现使用的是用于图像动画的一阶运动模型,这是一种基于关键点和局部仿射变换的图像动画方法,

  论文地址:

  https://arxiv.org/abs/2003.00196

  下载预训练模型及素材

  最近手头紧,非常抱歉不能为大家提供 OBS 路径直接下载,我已将预训练模型及素材上传到 AI Gallery 数据集,请自行下载到您的 OBS 中。

  当然如果您有可快速下载的地址,欢迎分享!

  源文件地址:

  https://drive.google.com/drive/folders/1kZ1gCnpfU0BnpdU47pLM_TQ6RypDDqgw?usp=sharing

  或者

  https://drive.google.com/drive/folders/16inDpBRPT1UC0YMGMX3dKvRnOUsf5Dhn?usp=sharing

  因为是源文件,因此不包含”蚂蚁牙黑“原视频素材,但我已添加至AI Gallery 数据集

  AI Gallery 是在 ModelArts 的基础上构建的开发者生态社区,提供模型、算法、HiLens技能、数据集等内容的共享和交易。因此您可以下载分发的数据集或文件到您的 OBS ,使用时请遵守相应的政策和规则!打开 https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/datasets/detail/?content_id=00bc20c3-2a00-4231-bdfd-dfa3eb62a46d 点击下载按钮进入下载详情,设置 OBS 路径,确定下载即可将模型和素材下载到自己的 OBS 中,比如我路径是/modelarts-lab/first-order-motion-model。下载进度可以在 AI Gallery 个人中心-我的下载查看。

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  JUST DO IT -- ModelArts 我的笔记本

  接下来开始使用 ModelArts--我的笔记本 ,即开即用的在线集成开发环境,可以轻松的构建、训练、调试、部署机器学习算法与模型。当前使用免费规格用于体验, 值得留意的是 72 小时内没有使用,会释放资源,因此需要注意文件备份。当然还可以使用 Notebook 免费算力,记得选择 GPU 环境哦!

“蚂蚁牙黑”,快用 ModelArts 自己实现一个!

  当我们使用我的笔记本时默认开启的是 CPU 环境,因此我们需要切换到 GPU 环境。目前 ModelArts-我的笔记本 支持8 vCPU + 64 GiB + 1 x Tesla V100-PCIE-32GB。

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  新建Pytorch 1.0的.ipynb文件,开始我们的“蚂蚁呀嘿”体验之旅。

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  下载代码

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  github 速度慢,建议转存到华为云代码托管平台再拉取。

  此处提供我已经缓存好的代码仓库地址,因此不再演示如何将 github 代码迁移到 codehub。

  (不保证我的账号欠费而无法访问,因此建议大家以自己的方式上传代码到 Notebook !)

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  利用 Moxing 拷贝文件到 JupyterLab

  将之前下载到 OBS 中的模型和素材通过 Moxing 拷贝过来,此处注意替换为您的 OBS 路径。02.mp4是“蚂蚁呀嘿”的模版视频,

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  JUST DO IT

  准备工作完成之后,撸起袖子就是干!切换到first-order-model目录,然后将 source_image_path中的路径替换为”您的脸”所在的路径,脸的照片可以直接通过 Notebook 的文件上传功能上传。

  当然您还可以将默认的“蚂蚁牙黑”视频替换为您自定义的视频,格式为 mp4。一路执行可以查看到合成前的预览。

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  创建模型并加载 checkpoints

  这一步完成之后,我们便得到了“蚂蚁呀嘿”的视频了--“generated.mp4”,这就结束了?不过,问题来了……

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  后续操作

  如果您和我一样直接下载并打开上面操作的产物--generated.mp4,您一定会和我一样困惑:声音呢?

  是的,声音丢失了,因为核心代码只处理图像,声音需要我们自行找回,因为我们使用moviepy。

  不仅如此,我们还可以为视频加水印。

  安装 moviepy 为视频剪辑做准备

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  为视频添加背景音乐

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  别人花钱去水印,而我还要加水印,欢迎加入MDG!

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  至此,本次实现先告一段落,关于“多人运动”--合照的解决办法还没来得及探索,欢迎您在评论区分享指导,感谢!

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  最后,打个小广告:广州的小伙伴欢迎加入我们,共建 ModelArts 生态!

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  (文章转载,来源:本文首发于华为云云社区,经华为云授权转载 作者:胡琦)

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