更进一步，这个AI能让照片或图片中人像做各种表情和动作

要说让照片活过来，用视频驱动图片中的人物，可能大家不会觉得有什么惊讶的。毕竟前两年复活老照片或者娱乐短视频已经火了不是一次两次了。往期的文章里机智客搞过介绍过相关的AI技术应用，不管是媒体报道的AI“复活”故人感动回忆、名人唱歌还是蚂蚁呀嘿娱乐短视频，大家想必都见得多了。而这次这个新开源的AI，显然更近一步。它居然还能让图片中的人像做动作。

这个新算法或者论文就是Thin-Plate Spline Motion Model for Image Animation技术。清华大学大佬团队搞的，它是针对现有的技术方法进行了改进。毕竟我们以前也了解过Image Animation，虽然能驱动人脸做表情，不过常见的问题就是背景缺失，缺乏修复，而这个新算法则在这方面进行了改进，使得效果更逼真了一些。

更重要的是，它不仅可以驱动人像表情，还可以用来驱动身体做动作，这个新玩意儿想必很可能引起大家的眼球。你想啊，驱动人脸，我们可以做各种脸部效果和表情，而驱动身体，则更进一步，我们可以发挥最大想象力来让图片中的人来做各种可能的动作，活脱脱整活了。传统的表情驱动已经满足不了人类了，现在我们来驱动人物动作。

虽然目前搭建环境也需要一定时间，用demo算法也还是很考验显卡算力，不过看前景，这一技术很显然很适合融合和应用在未来的视频直播、视频特效、娱乐内容方向。当然我们说搭建环境需要时间，其实如果熟练的话，这就不叫事。用Conda构建虚拟环境然后安装相关依赖就行了。主要是还要有独立显卡（N卡越好的显卡运行效果越快）。

在conda中，虚拟环境搭建好，按照requirements.txt文件安装好所有的依赖和库，然后可以使用下载好的预训练模型文件来做demo了。其实现在的库，已经丰富到让人头晕目眩的地步了，各种库依赖和版本问题琳琅满目，系统不同，环境不同，所以你即便按照README.md安装，依然可能会出现各种小问题。机智客就碰到了一个关于loader(f)的问题，这个是因为版本兼容问题，修改相应的代码就行了。而且基本每次测试新的AI项目或者搭建环境跑代码都会出现一些新问题，这个习惯就好。在demo中，可以用自己的素材来测试。

从运行的效果看，这个的确让人眼前一亮。你用半身或全身素材的图像来测试，驱动视频的确可以驱动图片中人体运动，当然也有一定限制，视频素材运动不能激烈，幅度不能过大，视频运动中有运动模糊、残影等特点，颜色色调也会扭曲改变。另外生成的result视频中的人体会出现一定的扭曲或截断或撕裂，这个需要在视频后期合成软件里进一步调整，比较繁琐。当然这里由于时间和算力关系，还没有测试更多的素材。