First Order Motion Model 中文展示版

First Order Motion Model 中文展示版

在 First Order Motion Model 的中文 Gradio 演示里，用来源图片和驱动视频生成动画视频，并给出左右对照。适合探索动作迁移的学习者和开发者。

由 n97141506 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。

简介

它是什么：这个 Space 是 First Order Motion Model 的中文演示，用 Gradio 搭建。你上传一张来源图片和一段驱动视频，它会用这两样生成一段动画视频。它还会生成左右对照视频，并在页面上显示运行日志。

适合谁：想通过一个简单网页界面试用动作迁移模型的中文学习者和开发者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
教育 | 计算机视觉学生 | 看看动作模型怎样让静态图片动起来 | 用一段短视频做课堂演示
研究 | 机器学习研究者 | 对比 vox、vox-adv、taichi 和 fashion 检查点 | 同样的输入用在两个检查点上
软件 | 开发者 | 阅读 Gradio 界面怎样封装模型 | 打开 app.py
内容 | 演示者 | 向观众展示动作迁移 | 一段简短的演示视频

如果你需要长而高质量的视频输出，可以跳过它，因为免费硬件很慢。

用在哪里：

• 网页浏览器，在 Hugging Face 上这个 Space 的页面里
• 在你自己的 Windows、macOS 或 Linux 电脑上装 Python 3.10，用下载下来的副本

Use case | Who | What they get back
让图片动起来 | 学习者 | 由来源图像生成的动画视频
并排检查 | 研究者 | 把两者放在一起显示的对照视频
查看进度 | 开发者 | 显示在页面上的运行日志

如何设置：

• Python 3.10
• requirements.txt 里的 Python 软件包，包括 Gradio 5.49.1
• 没有提到账号或密钥

1. 安装 Hugging Face hub 软件包。
2. 用 hf 命令下载这个 Space。
3. 进入下载好的文件夹。
4. 先安装 Gradio 5.49.1，再安装依赖。
5. 启动 app.py。

pip install -U huggingface_hub
hf download n97141506/machine_learning --repo-type space --local-dir machine_learning
cd machine_learning
pip install gradio==5.49.1
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：上传一张来源图片和一段驱动视频，选择一个检查点，比如 vox、vox-adv、taichi 或 fashion，然后运行。页面会返回动画视频、对照视频和一份日志。

Tool | What it does
Source image | 你上传作为起点的图片
Driving video | 你上传用来驱动动画的视频
Checkpoint | 你从 vox、vox-adv、taichi 或 fashion 里的选择
Max frames | 处理帧数的上限，设为 0 会尝试处理整段视频

示例：你上传一张人像作为来源图片，再上传一段约两秒的视频作为驱动视频。你保留 vox 检查点，把最大帧数设在 20 到 50 之间并运行。你会得到一段动画视频和一段左右对照视频。

新手与专家：先用 vox 检查点、1 到 3 秒的片段，以及 20 到 50 之间的最大帧数。这些较小的设置能让免费硬件上的等待时间保持较短。

这个 Space 默认用免费的 cpu-basic 硬件，视频推理很慢。把最大帧数设为 0 会尝试处理整段视频，可能要等很久。来源列出了四个检查点，但没有说明它们有什么区别。

你上传图片和驱动视频
你选择检查点和帧数上限
模型生成动画视频
显示对照视频和日志

注意事项：

• 默认跑在免费的 cpu-basic 硬件上，所以视频处理很慢
• 在那种硬件上把最大帧数设为 0 可能要等很久
• License: mit
• Cost to run: 没有提到，这个 Space 默认用免费硬件
• Data it reaches: 你上传的图片和视频
• Not for: 免费硬件上的长片段，建议 1 到 3 秒

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：1
• 构建方式：gradio
• 许可证：mit

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/n97141506/machine_learning
• 文件：https://huggingface.co/spaces/n97141506/machine_learning/tree/main

试用

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。