# DragAnything
DragAnything 模型，利用实体表示来实现可控视频生成中任何对象的运动控制。用户可以通过绘制轨迹与SAM进行互动，能够精确控制物体的运动，生成高质量的视频。

## 论文
`DragAnything: Motion Control for Anything using Entity Representation`
- https://arxiv.org/abs/2403.07420/
- ECCV 2024

## 模型结构
<!-- 此处一句话简要介绍模型结构 -->

<div align=center>
    <img src="./doc/Framework.png"/>
    <div >DragAnything</div>
</div>


## 算法原理

DragAnything 算法沿用 SVD 框架，主要由三个组件组成：一个去噪扩散模型（3D U-Net），用于学习空间和时间效率的去噪过程，一个编码器和一个解码器，用于将视频编码为潜在空间并将去噪后的潜在特征重建回视频中。\
通过观察以往一些基于轨迹的工作，发现提供的轨迹点可能无法完全代表想要控制的实体；并且靠近拖动点的像素会受到更大的影响。
基于此设计了实体表示提取机制：基于实体掩码指标提取扩散模型的潜在特征作为对应的实体表示。并将其与二维高斯表示相结合，形成最终的有效表示。


## 环境配置
```
mv draganything_pytoch draganything # 去框架名后缀
# docker的-v 路径、docker_name和imageID根据实际情况修改
# pip安装时如果出现下载慢可以尝试别的镜像源
```
### Docker（方法一）
<!-- 此处提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤 -->
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.2-py3.10 # 本镜像imageID为：2f1f619d0182
docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro --shm-size=16G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --network=host --name docker_name imageID bash
cd /your_code_path/draganything
pip install -r requirements.txt
# Co-Tracker
cd ./utils/cotracker
pip install -e .
pip install matplotlib flow_vis tqdm tensorboard
```
### Dockerfile（方法二）
<!-- 此处提供dockerfile的使用方法 -->
```
cd /your_code_path/draganything/docker
docker build --no-cache -t codestral:latest .
docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro --shm-size=16G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --network=host --name docker_name imageID bash
cd /your_code_path/draganything
pip install -r requirements.txt
# Co-Tracker
cd ./utils/cotracker
pip install -e .
pip install matplotlib flow_vis tqdm tensorboard
```
### Anaconda（方法三）
<!-- 此处提供本地配置、编译的详细步骤，例如： -->

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区下载安装。
```
DTK驱动: dtk24.04.2
python: python3.10
pytorch: 2.1.0
```
`Tips：以上DTK驱动、python、pytorch等DCU相关工具版本需要严格一一对应`

其它非深度学习库参照requirements.txt安装：
```
pip install -r requirements.txt
# Co-Tracker
cd ./utils/cotracker
pip install -e .
pip install matplotlib flow_vis tqdm tensorboard
```
## 数据集
测试数据集 [VIPSeg](https://github.com/VIPSeg-Dataset/VIPSeg-Dataset)。\
下载后放在 ./data 并解压。

## 训练
暂无。

## 推理
下载 [sam_vit_h_4b8939.pth](https://github.com/facebookresearch/segment-anything?tab=readme-ov-file#model-checkpoints)，并放在 ./script 文件夹下。

下载 cotracker2.pth 权重：
```
mkdir -p utils/cotracker/checkpoints
cd utils/cotracker/checkpoints
wget https://huggingface.co/facebook/cotracker/resolve/main/cotracker2.pth
# wget https://hf-mirror.com/facebook/cotracker/resolve/main/cotracker2.pth
```
，并放在 ./utils/cotracker/checkpoints 文件夹下。

下载 ChilloutMix 权重：
```
mkdir -p utils/pretrained_models
cd utils/pretrained_models
git-lfs clone https://huggingface.co/windwhinny/chilloutmix.git
# git-lfs clone https://hf-mirror.com/windwhinny/chilloutmix.git
```
，并放在 ./utils/pretrained_models 文件夹下。

下载 DragAnything 权重：
```
mkdir -p model_out/DragAnything
cd model_out/DragAnything
git-lfs clone https://huggingface.co/weijiawu/DragAnything
# git-lfs clone https://hf-mirror.com/weijiawu/DragAnything
```
，并放在 ./model_out/DragAnything 文件夹下。



可视化webui推理：
```
python gradio_run.py --listen
```
<div align=center>
    <img src="./doc/webui.png" width=600/>
    <div >webui界面</div>
</div>

1、上传图片；\
2、选择目标或者区域；\
3、设定Drag轨迹；\
4、运行。\
ps：请勿频繁操作；参数自行调整。

## result
<!-- 此处填算法效果测试图（包括输入、输出） -->

<div align=center>
    <img src="./doc/result.gif" width=600/>
    <div >推理结果</div>
</div>


### 精度
无

<!-- | 加速卡 | lpips | clip sim |
| :-----| :----- | :---- |
| K100_AI | 0.115 | 0.977 | -->
<!-- | 单元格 | 单元格 | 单元格 | -->


## 应用场景
### 算法类别

<!-- 超出以上分类的类别命名也可参考此网址中的类别名：https://huggingface.co/ \ -->
`AIGC`

### 热点应用行业
<!-- 应用行业的填写需要做大量调研，从而为使用者提供专业、全面的推荐，除特殊算法，通常推荐数量>=3。 -->
`零售,制造,电商,医疗,教育`


## 源码仓库及问题反馈
<!-- - 此处填本项目gitlab地址 -->
- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/draganything_pytorch
## 参考资料
- https://github.com/showlab/DragAnything