FacePoke

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脸戳	？‍ ↔️ ？	黄色的	红色的	泊坞窗	真的	麻省理工学院	小型的	应用程序.py	8080	真的	导入头像，点击即可移动头部！

脸戳

目录

• 介绍
• 致谢
• 安装
  • 本地设置
  • Docker部署
• 发展
• 贡献
• 执照

介绍

实时头部变换应用程序。

为了获得最佳性能，请从您自己的计算机（本地或在云中）运行该应用程序。

存储库: GitHub - jbilcke-hf/FacePoke

您可以尝试该演示，但它是一个共享空间，如果有多个用户或者您住的地方距离托管 Hugging Face Space 的数据中心较远，则延迟可能会很高。

现场演示：FacePoke 拥抱面部空间

致谢

该项目基于LivePortrait：https://arxiv.org/abs/2407.03168

它使用 https://github.com/PowerHouseMan/ComfyUI-AdvancedLivePortrait 中的面部变换例程

安装

安装之前

FacePoke 仅在 Linux 环境中使用Python 3.10和CUDA 12.4 （因此是 NVIDIA GPU）进行了测试。

欢迎捐款以帮助支持其他平台！

本地设置

1. 确保您已全局安装 Git 和 Git LFS (https://git-lfs.com)：

   git lfs install

2. 克隆存储库：

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

3. 安装Python依赖项：

   强烈建议使用虚拟环境（Python venv）。

   FacePoke 已使用Python 3.10进行了测试。

   pip3 install --upgrade -r requirements.txt

4. 安装前端依赖项：

    cd client
   bun install

5. 构建前端：

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

6. 启动后端服务器：

   python app.py

7. 在 Web 浏览器中打开http://localhost:8080 。

Docker部署

1. 构建 Docker 镜像：

   docker build -t facepoke .

2. 运行容器：

   docker run -p 8080:8080 facepoke

3. 要部署到拥抱面部空间：

   • 在 GitHub 上分叉存储库。
   • 在拥抱面上创建一个新空间。
   • 将您的 GitHub 存储库连接到 Space。
   • 配置空间以使用 Docker 运行时。

发展

项目结构组织如下：

• app.py ：处理 WebSocket 连接的主后端服务器。
• engine.py ：核心逻辑。
• loader.py ：初始化并加载AI模型。
• client/ ：前端 React 应用程序。
  • src/ ：TypeScript 源文件。
  • public/ ：静态资源和构建文件。

提高帧率

我正在测试各种东西来提高帧率。

一个项目是仅传输修改后的头部，而不是整个图像。

另一种是自动适应服务器和网络速度。

贡献

欢迎为 FacePoke 做出贡献！请阅读我们的贡献指南，了解有关如何提交拉取请求、报告问题或请求功能的详细信息。

执照

FacePoke 是根据 MIT 许可证发布的。有关详细信息，请参阅许可证文件。

请注意，虽然 LivePortrait 和 Insightface 的代码是开源的，“学术和商业用途均不受限制”，但从 Insightface 数据训练的模型权重仅可用于非商业研究目的。

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由 Hugging Face 的 Julian Bilcke 与 ❤️ 一起开发