# MetaPortrait

## 论文

MetaPortrait: Identity-Preserving Talking Head Generation with Fast Personalized Adaptation

https://browse.arxiv.org/pdf/2212.08062.pdf

## 模型结构

整体流程
![Alt text](imgs/image.png)

（a）$`I_s`$表示输入的原始图像，$`I_d`$表示被模仿的图像（视频中的某一帧），$`I_s^{ldmk}`$和$`I_d^{ldmk}`$分别表示两者的dense landmark；（b）$`x_{in} = Concat(I_s, I_s^{ldmk}, I_d^{ldmk})`$也就是在阶段（a）中的输入$`I_s`$及两个输出，$`E_w`$表示CNN Encoder；（c）$`E_{id}`$为已经预训练的人脸识别模型，FILM表示Feature-wise Linear Modulate，AdaIN表示一种风格迁移方法。

warping network

![Alt text](imgs/image-1.png)

$`F_r`$

![Alt text](imgs/image-2.png)

$`F_{3d}`$

![Alt text](imgs/image-3.png)                 

## 算法原理

用途：该算法可以用来生成单镜头说话的头部视频

原理：

1. dense landmarks获取几何感知的变形场估计,自适应融合源身份以更好地保持肖像关键特征

2. meta learning加快模型的微调（学习）速度
![Alt text](imgs/image-4.png)

3. 时域一致的超分辨率网络提高图像分辨率



## 环境配置

若使用dtk24.04.1，需要设置如下环境变量

    export MIOPEN_DEBUG_HIPNN_CONV_S773=0
    export MIOPEN_DEBUG_HIPNN_CONV_S771=0

### Docker（方法一）

    docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
    docker run --shm-size 10g --network=host --name=metaportrait --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v 项目地址<绝对路径>:/home/ -it <Image ID> bash
    pip install -r requirements.txt
    cd sr_model/Basicsr
    pip uninstall basicsr
    python setup.py develop
    pip install urllib3==1.26.15

### Dockerfile（方法二）

    docker build --no-cache -t MetaPortrait:latest .
    docker run --shm-size 10g --network=host --name=metaportrait --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -it <Image ID> bash
    cd sr_model/Basicsr
    pip uninstall basicsr
    python setup.py develop
    pip install urllib3==1.26.15
    # 若遇到Dockerfile启动的方式安装环境需要长时间等待，可注释掉里面的pip安装，启动容器后再安装python库：pip install -r requirements.txt


### Anaconda (方法三)
1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装：
https://developer.hpccube.com/tool/

    DTK驱动：dtk24.04.1
    python：python3.10
    torch:2.1.0
    torchvision:0.16.0
    torchaudio:2.1.2
    deepspeed:0.12.3
    apex:1.1.0

2、创建虚拟环境并加载

    conda create -f meta_portrait_base python=3.10
    conda activate meta_portrait_base 

    pip install -r requirements.txt

    cd sr_model/Basicsr
    pip uninstall basicsr
    python setup.py develop

## 数据集

下载地址： 
https://drive.google.com/file/d/166eNbabM6TeJVy7hxol2gL1kUGKHi3Do/view?usp=share_link

```
base_model
data
├── 0
│   ├── imgs
│   │   ├── 00000000.png
│   │   ├── ...
│   ├── ldmks
│   │   ├── 00000000_ldmk.npy
│   │   ├── ...
│   └── thetas
│       ├── 00000000_theta.npy
│       ├── ...
├── src_0_id.npy  # identity_embedding可使用人脸识别模型获取
├── src_0_ldmk.npy  # landmarks
├── src_0.png 
├── src_0_theta.npy  # 将人脸对齐到图像中心的变换矩阵
└── src_map_dict.pkl
```

下载地址：

（模型）https://github.com/Meta-Portrait/MetaPortrait/releases/download/v0.0.1/temporal_gfpgan.pth

（模型）https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth

数据集快速下载中心：[SCNet AIDatasets](http://113.200.138.88:18080/aidatasets)

项目中的预训练权重可从快速下载通道下载： 

- [GFPGANv1.3](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/gfpganv1.3)

- [temporal_gfpgan](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/temporal_gfpgan)

数据集快速下载中心：[SCNet AIDatasets](http://113.200.138.88:18080/aidatasets)
- [HDTF_warprefine]http://113.200.138.88:18080/aidatasets/hdtf_warprefine


```
sr_model
    pretrained_ckpt
    ├── temporal_gfpgan.pth
    ├── GFPGANv1.3.pth
    ...
    data
    ├── HDTF_warprefine
    │   ├── gt
    │   ├── lq
    │   ├── ...
```



## 训练

1.训练warping network

    cd base_model
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --config config/meta_portrait_256_pretrain_warp.yaml --fp16 --stage Warp --task Pretrain

2.联合训练warping network和refinement network，需要修改config/meta_portrait_256_pretrain_full.yaml中的warp_ckpt

    CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --config config/meta_portrait_256_pretrain_full.yaml --fp16 --stage Full --task Pretrain

3.训练sr model

    cd ../sr_model
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 --master_port=4321 Experimental_root/train.py -opt options/train/train_sr_hdtf.yml --launcher pytorch


## 推理

1.生成256x256的图片

下载模型：https://drive.google.com/file/d/1Kmdv3w6N_we7W7lIt6LBzqRHwwy1dBxD/view  (放入checkpoint文件夹中)

    cd base_model
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python inference.py --save_dir result --config config/meta_portrait_256_eval.yaml --ckpt checkpoint/ckpt_base.pth.tar

2.提升图片分辨率

    cd ../sr_model
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 --master_port=4321 Experimental_root/test.py -opt options/test/same_id_demo.yml --launcher pytorch

注意：如果文件夹中包含非文件夹内容，如xxx.mp4，需要移出后再运行上述命令。

## result

1.
![Alt text](imgs/2500.png)


2.
![Alt text](imgs/image-9.png)

## 精度

|psnr|lpips|Ewarp|
|:---:|:---:|:---:|
|26.916|0.1514|0.0244|

## 应用场景

### 算法类别

`风格迁移`

### 热点应用行业

`科研,教育,广媒`

## 源码仓库及问题反馈

https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/metaportrait_pytorch

## 参考资料

https://github.com/Meta-Portrait/MetaPortrait

https://github.com/Meta-Portrait/MetaPortrait/issues/4

https://github.com/1adrianb/face-alignment

https://datahacker.rs/010-how-to-align-faces-with-opencv-in-python/
