Тэмми

Тэмми

Tammy — это проект с открытым исходным кодом на основе Python/Pytorch, который использует модели глубокого обучения для создания оригинальных музыкальных клипов. Он позволяет пользователям автоматически создавать видео на основе переходов текстовых подсказок, которые синхронизируются с различными аспектами песни , такими как ее темп или рисунок фортепиано. В проекте используются модели глубокого обучения на различных этапах процесса создания видео, включая разделение источников звука с помощью LSTM, генерацию кадров с помощью GAN, пространственное масштабирование с моделями сверхвысокого разрешения и временную повышающую дискретизацию с моделями интерполяции кадров. Цель этого проекта — предоставить простую в использовании платформу для создания конвейеров пользовательских моделей для создания уникальных музыкальных клипов.

Пример (включите звук!)

видео_с_аудио.mp4

Оглавление

Функции
Быстрый старт
Поток данных и структура кода
Настройки генерации
Больше примеров
Содействие

Функции

• полностью автоматизированное создание музыкальных видео. Предоставьте только песню, текстовые подсказки и настройки генерации для создания музыкального видео.
• несколько режимов анимации: Animation_2d и Interpolation.
• автоматическая и отложенная загрузка модели. Например, модель Stable Diffusion автоматически извлекается при использовании, поэтому нет необходимости вручную устанавливать какие-либо библиотеки или ждать загрузки всех моделей при установке пакета.

Быстрый старт

Для быстрого старта:

1. Обязательно установите ffmpeg и libsndfile sudo apt-get install ffmpeg libsndfile1 и git-lfs.
2. Клонировать этот репозиторий
3. Установите Tammy, запустив pip install .
4. запустите python run_tammy.py , который будет использовать настройки по умолчанию в settingssettings_cpu.yaml и песни по умолчанию thoughtsarebeings_clip.wav .

Пакет tammy можно легко использовать в вашем собственном скрипте или других файлах настроек, а аудиофайлы можно использовать с существующим скриптом run_tammy.py , запустив python run_tammy.py --settings_file --audio_path .

Поток данных и структура кода

1. tammy.prompthandler генерирует настройки для каждого генерируемого кадра (например, перевод или текстовую подсказку) на основе более краткого описания настроек генерации.
2. tammy.sequence_maker имеет generator , который генерирует последовательность изображений на основе текстовых подсказок. В настоящее время поддерживаются модели VQGAN-CLIP и Stable-Diffusion.
3. tammy.upscaling увеличивает сгенерированные изображения до сверхвысокого разрешения. На данный момент единственной поддерживаемой моделью является SwinIR .
4. tammy.superslowmo интерполирует сгенерированные (при необходимости масштабированные) изображения для увеличения FPS без необходимости генерировать каждый кадр с помощью sequence_maker . На данный момент поддерживается единственная модель SuperSloMo .

Настройки генерации

Генерация видео имеет множество параметров конфигурации, которые указаны в файле .yaml . Некоторые примеры файлов настроек, которые в основном используются для тестирования, можно найти в папке settings . Названия большинства настроек (ключи в файле settings.yaml ) не требуют пояснений. Для ясности некоторые настройки описаны ниже.

Инструмент

Для управления переходами кадров используются инструменты, в частности: масштабирование в режиме Animation_2d и подсказка скорости перехода в режиме интерполяции. У tammy есть два варианта предоставления инструментов:

1. автоматически с использованием разделения источников Spleeter: установите do_spleet: True и укажите instrument:
2. вручную, указав файл ключевого кадра в файле настроек как zoom_instrument: и назовите файл: file_name_fps.txt , где fps должно соответствовать значению fps в sequence_settings.initial_fps . Ключевые кадры можно создать вручную, например, https://www.chigozie.co.uk/audio-keyframe-generator/.

Частота кадров и продолжительность видео

Параметр sequence_settings.initial_fps определяет количество генерируемых кадров, учитывая длину аудиоклипа. Используя интерполяцию кадров, частоту кадров можно увеличить до целевого значения, установив do_slowmo: True и указав target_fps , который должен быть кратен initial_fps . Это позволяет создавать видео с высокой частотой кадров быстрее, чем при создании всех кадров с нуля с помощью generator .

При желании количество генерируемых кадров можно ограничить, sequence_settings.max_frames . В этом случае длина сгенерированного видео будет короче предоставленного аудиоклипа и составит: max_frames / initial_fps .

Больше примеров

Видео создано с использованием режима VQGAN-CLIP и Animation_2d от tammy .

Toughts_being_downscale_2.mp4

Полное видео (для лучшего восприятия смотрите в 4K!: https://www.youtube.com/watch?v=T_bii9VLDk0).

Видео создано с использованием режима Stable Diffusion и Interpolation от tammy .

видео_с_аудио.mp4

видео_с_аудио.mp4

Содействие

1. Следуйте инструкциям по установке в кратком руководстве.
2. Создайте проблему с предлагаемой функцией.
3. Добавьте свою функцию и сопутствующие тесты в новую ветку под названием .
4. Убедитесь, что все тесты пройдены, запустив pytest .
5. Установите необходимые перехватчики предварительной фиксации: pre-commit install .
6. Сделайте запрос на слияние с основным и попросите проверку.