FacePoke

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FacePoke	?‍ ↔️ ?	amarelo	vermelho	janela de encaixe	verdadeiro	com	mini	aplicativo.py	8080	verdadeiro	Importe um retrato, clique para mover a cabeça!

FacePoke

Índice

• Introdução
• Agradecimentos
• Instalação
  • Configuração local
  • Implantação do Docker
• Desenvolvimento
• Contribuindo
• Licença

Introdução

Um aplicativo de transformação de cabeça em tempo real.

Para melhor desempenho, execute o aplicativo em sua própria máquina (local ou na nuvem).

Repositório : GitHub - jbilcke-hf/FacePoke

Você pode experimentar a demonstração, mas é um espaço compartilhado. A latência pode ser alta se houver vários usuários ou se você mora longe do datacenter que hospeda o Hugging Face Space.

Demonstração ao vivo : FacePoke em Hugging Face Spaces

Agradecimentos

Este projeto é baseado no LivePortrait: https://arxiv.org/abs/2407.03168

Ele usa as rotinas de transformação facial de https://github.com/PowerHouseMan/ComfyUI-AdvancedLivePortrait

Instalação

Antes de instalar

FacePoke só foi testado em ambiente Linux, usando Python 3.10 e CUDA 12.4 (portanto, uma GPU NVIDIA).

Contribuições são bem-vindas para ajudar a apoiar outras plataformas!

Configuração local

1. Certifique-se de ter o Git e o Git LFS instalados globalmente (https://git-lfs.com):

   git lfs install

2. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/jbilcke-hf/FacePoke.git
   cd FacePoke

3. Instale dependências do Python:

   É altamente recomendável usar um ambiente virtual (Python venv).

   FacePoke foi testado com Python 3.10 .

   pip3 install --upgrade -r requirements.txt

4. Instale dependências de front-end:

    cd client
   bun install

5. Construa o front-end:

   bun build ./src/index.tsx --outdir ../public/

6. Inicie o servidor back-end:

   python app.py

7. Abra http://localhost:8080 no seu navegador.

Implantação do Docker

1. Construa a imagem do Docker:

   docker build -t facepoke .

2. Execute o contêiner:

   docker run -p 8080:8080 facepoke

3. Para implantar no Hugging Face Spaces:

   • Bifurque o repositório no GitHub.
   • Crie um novo espaço no Hugging Face.
   • Conecte seu repositório GitHub ao Space.
   • Configure o Space para usar o tempo de execução do Docker.

Desenvolvimento

A estrutura do projeto está organizada da seguinte forma:

• app.py : servidor back-end principal que gerencia conexões WebSocket.
• engine.py : Lógica central.
• loader.py : inicializa e carrega modelos de IA.
• client/ : aplicativo Frontend React.
  • src/ : arquivos de origem TypeScript.
  • public/ : ativos estáticos e arquivos construídos.

Aumentando a taxa de quadros

Estou testando várias coisas para aumentar a taxa de quadros.

Um projeto é transmitir apenas a cabeça modificada, em vez da imagem inteira.

Outra é adaptar-se automaticamente à velocidade do servidor e da rede.

Contribuindo

Contribuições para o FacePoke são bem-vindas! Leia nossas Diretrizes de Contribuição para obter detalhes sobre como enviar solicitações pull, relatar problemas ou solicitar recursos.

Licença

FacePoke é lançado sob a licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.

Observe que, embora o código do LivePortrait e do Insightface seja de código aberto e "sem limitação para uso acadêmico e comercial", os pesos do modelo treinados a partir dos dados do Insightface estão disponíveis apenas para fins de pesquisa não comercial.

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Desenvolvido com ❤️ por Julian Bilcke em Hugging Face