Wav2Lip：制作教程
Wav2Lip 是一个使用深度学习技术将人物口型与给定音频同步的开源项目。它基于 PyTorch 实现，可以处理实时视频和图像序列。Wav2Lip 的优势在于它可以处理各种说话风格和语言，同时生成自然且准确的口型同步效果。本教程将指导您完成 Wav2Lip 的安装和使用过程。
准备工作
在开始之前，请确保您的计算机上安装了以下软件和库：
- Python 3.6 或更高版本
- ffmpeg
- git
- opencv-python
- opencv-contrib-python
我这里实验使用的环境如下：
操作系统：Ubuntu 18.04 64位
CPU ：intel Xeon(R) E5-2682 V4@2.5GHz *1
内存RAM：32GB
显卡： 英伟达Tesla P4 8G GDDR5
第 1 步：下载 Wav2Lip 项目
首先，克隆 Wav2Lip 项目地址：
cd
第 2 步：安装依赖项
安装项目所需的 Python 依赖项。首先，创建一个虚拟环境：
python3 -m venv venv
激活虚拟环境（Windows 用户请运行 venvScriptsactivate）：
source venv/bin/activate
使用 pip 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
这里安装的时候可能会因为requestments.txt中标注的opencv以及torch的版本过低报错：
openCV报错
torch报错
所以这里需要修改一下requestments.txt为如下内容，安装OpenCV和TORCH的时候可能需要等待挺长时间，根据你的电脑配置以及网速来决定。我到这里就很慢，等了很久。如果安装不上的库，就得独立安装一下。
requestments.txt
librosa==0.7.0numpy==1.17.1opencv-contrib-python>=4.2.0.34opencv-python==4.1.0.25torch==1.1.0torchvision==0.3.0tqdm==4.45.0numba==0.48
第 3 步：下载预训练模型
从项目的 发布页面 下载预训练的 Wav2Lip 模型。将下载的文件解压缩到 Wav2Lip/checkpoints 文件夹中。
pth文件下载地址在本文末
第 4 步：准备输入文件
为了使用 Wav2Lip，您需要准备一个视频文件（包含说话者的画面）和一个音频文件（包含要同步的音频）。确保视频和音频文件的长度相匹配。
第 5 步：运行 Wav2Lip
使用以下命令运行 Wav2Lip：
python inference.py --checkpoint_path checkpoints/wav2lip.pth --face input_video.mp4 --audio input_audio.wav --outfile output_video.mp4
其中：
--checkpoint_path：预训练模型的路径。--face：输入视频文件的路径。--audio：输入音频文件的路径。--outfile：输出视频文件的路径。
运行此命令后，Wav2Lip 将开始处理输入文件并生成输出视频。
显存不够多线程时候会报错
经过耐心等待，输出训练后的视频
第 6 步：查看结果
在完成生成后，您可以使用任何视频播放器查看 output_video.mp4 文件。您应该会看到说话者的口型与输入音频完美同步。
结束语
恭喜！您现在已经成功使用 Wav2Lip 生成了一个口型与音频同步的视频。您可以尝试使用。
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