anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
用参考图片或视频加一段驱动音频生成口型同步的视频,并提供嘴部区域的测试步骤。是给做说话人脸的人用的 Gradio 演示。
MuseTalk 1.5 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download henrybit/musetalk-1-5 --repo-type space --local-dir musetalk-1-5 cd musetalk-1-5
MuseTalk 1.5 是 MuseTalk 模型的 Gradio 演示。你给它一张带人脸的参考图片或视频,再加一段音频,它会生成嘴巴随音频动起来的视频。在完整运行之前,有一个步骤可以先在第一帧上测试修复设置。
代码固定在 MuseTalk 项目的某一个提交上。仓库里还有一个 RESEARCH.md 文件,里面有技术评估。
适合做说话人脸、想用自己的素材试试口型同步,又不想先搭好整条流程的人。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 媒体 | 视频剪辑师 | 让说话人的嘴型对上新音频 | 用替换的配音轨测试一小段视频 |
| 软件 | 开发者 | 在集成之前先试试模型 | 用一张图片和一个音频文件运行演示 |
| 研究 | 计算机视觉研究者 | 研究口型同步输出的表现 | 在第一帧上调整嘴部设置 |
如果你没有权限使用那些人脸或音频,可以跳过它,因为 README 要求只上传你有权使用的素材。
| 用例 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 给人像做口型同步 | 创作者 | 人脸说出你的音频的视频 |
| 给短视频配音 | 剪辑师 | 嘴型对上新音频的片段 |
| 检查嘴部区域 | 开发者 | 完整运行之前的第一帧预览 |
pip install -U huggingface_hub hf download henrybit/musetalk-1-5 --repo-type space --local-dir musetalk-1-5 cd musetalk-1-5 pip install gradio==5.49.1 pip install -r requirements.txt python app.py
打开这个 Space 的页面,或者用下面的命令启动你自己的副本。添加一张正面的图片或脸部清晰的短视频,再添加驱动音频,运行 Test Inpainting,然后生成完整结果。
python app.py
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| Test Inpainting | 在第一帧上预览嘴部区域 |
| bbox_shift | 嘴部区域看起来不对时要调整的设置 |
| Generate | 生成完整的口型同步视频 |
你添加一张正面照片和一小段语音,然后运行 Test Inpainting。如果嘴部看起来正常,就生成完整视频,得到那张脸说出这段语音的视频。
如果你刚接触口型同步,用一张清晰的正面照片和几秒钟的音频。先运行测试步骤,因为它比完整运行快。视频输入的话,README 更倾向 25 fps。
如果你懂这个领域,这个演示把 MuseTalk 1.5 包装成适配 ZeroGPU 的形式,只有在 generate 函数运行时才会分配 GPU。首次启动会获取几组权重,包括 UNet 和 Whisper-tiny 模型,可能要几分钟,之后的启动会复用 Hub 缓存。
用参考图片或视频加一段驱动音频生成口型同步的视频,并提供嘴部区域的测试步骤。是给做说话人脸的人用的 Gradio 演示。
由 henrybit 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:MuseTalk 1.5 是 MuseTalk 模型的 Gradio 演示。你给它一张带人脸的参考图片或视频,再加一段音频,它会生成嘴巴随音频动起来的视频。在完整运行之前,有一个步骤可以先在第一帧上测试修复设置。
代码固定在 MuseTalk 项目的某一个提交上。仓库里还有一个 RESEARCH.md 文件,里面有技术评估。
适合谁:适合做说话人脸、想用自己的素材试试口型同步,又不想先搭好整条流程的人。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
媒体 | 视频剪辑师 | 让说话人的嘴型对上新音频 | 用替换的配音轨测试一小段视频
软件 | 开发者 | 在集成之前先试试模型 | 用一张图片和一个音频文件运行演示
研究 | 计算机视觉研究者 | 研究口型同步输出的表现 | 在第一帧上调整嘴部设置
如果你没有权限使用那些人脸或音频,可以跳过它,因为 README 要求只上传你有权使用的素材。
用在哪里:
用例 | 谁用 | 得到什么
给人像做口型同步 | 创作者 | 人脸说出你的音频的视频
给短视频配音 | 剪辑师 | 嘴型对上新音频的片段
检查嘴部区域 | 开发者 | 完整运行之前的第一帧预览
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download henrybit/musetalk-1-5 --repo-type space --local-dir musetalk-1-5
cd musetalk-1-5
pip install gradio==5.49.1
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:打开这个 Space 的页面,或者用下面的命令启动你自己的副本。添加一张正面的图片或脸部清晰的短视频,再添加驱动音频,运行 Test Inpainting,然后生成完整结果。
python app.py
工具 | 作用
Test Inpainting | 在第一帧上预览嘴部区域
bbox_shift | 嘴部区域看起来不对时要调整的设置
Generate | 生成完整的口型同步视频
示例:你添加一张正面照片和一小段语音,然后运行 Test Inpainting。如果嘴部看起来正常,就生成完整视频,得到那张脸说出这段语音的视频。
新手与专家:如果你刚接触口型同步,用一张清晰的正面照片和几秒钟的音频。先运行测试步骤,因为它比完整运行快。视频输入的话,README 更倾向 25 fps。
如果你懂这个领域,这个演示把 MuseTalk 1.5 包装成适配 ZeroGPU 的形式,只有在 generate 函数运行时才会分配 GPU。首次启动会获取几组权重,包括 UNet 和 Whisper-tiny 模型,可能要几分钟,之后的启动会复用 Hub 缓存。
你添加人脸图片或视频和音频
Test Inpainting 预览第一帧
需要时调整 bbox_shift 和边距
Generate 生成口型同步视频
注意事项:
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 5 KB
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