这篇文章主要介绍“怎么利用Python+AI使静态图片动起来”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“怎么利用Python+AI使静态图片动起来”文章能帮助大家解决问题。
类似于下面这种效果：
最左侧的人物是原始的动作，上面是静态图片。通过AI技术便可以让最左侧人物的动作运用到上面的静态图片上，从而让张图都可以做出相同的动作。
这种技术一般是基于的GAN（生成对抗网络）来实现，今天我给大家分享一个开源项目，能够复现上面的效果，可以做些有趣的项目，也可以怀念故人。
1. 运行项目
项目地址：https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
首先，git clone将项目下载到本地，进入项目安装依赖。
git clone https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model.git cd first-order-model pip install -r requirements.txt
然后，在项目首页Pre-trained checkpoint标题下，找到模型下载链接，下载模型文件，模型有很多，我用的是vox-adv-cpk.pth.tar。
准备好模型文件后，在项目根目录下执行下面命令即可。
python demo.py \ --config config/vox-adv-256.yaml \ --driving_video src_video.mp4 \ --source_image src_img.jpg \ --checkpoint weights/vox-adv-cpk.pth.tar
解释下参数：
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–config：模型配置文件，在源文件中有
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–driving_video：提供动作的视频
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–source_image：需要加动效的静态图片
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–checkpoint：刚刚下载的模型文件
运行完成后，会看到如下输入。
该项目使用PyTorch搭建神经网络，支持GPU和CPU运行，所以如果你的电脑只有CPU，运行会比较慢。
我是在CPU下运行的，从上图可以看到，driving_video只有 31 帧。如果你也是CPU运行，最好控制driving_video视频的时长，不然运行时长会比较长。
有了该项目，可以自己做些比较有意思的尝试。
2. Python API
上面教大家按照官网在命令行运行该项目。
有些朋友可能想在Python项目中调用，所以我在demo.py中抽取了核心代码，封装了一个Pyhton API。
有需要的朋友可以下载这个文件，放到与first-order-model同一级的目录下，按照下面代码调用即可。
fom = FOM() # 查看驱动视频，驱动视频最好裁剪为480 x 640 大小的视频 driving_video = '' # 被驱动的画面 source_image = '' # 输出视频 result_video = '' # 驱动画面 fom.img_to_video(driving_video, source_image, result_video)
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