这个是不是一个源码来的，需要什么环境搭建，有没有教程

gda4s

https://github.com/yerfor/GeneFacePlusPlus 这个是不是一个源码来的，需要什么环境搭建，有没有教程

呵呵我笑了

我们在这里提供一个最快体验GeneFace++的流程。

步骤1：根据我们在docs/prepare_env/install_guide.md中的步骤，新建一个名为geneface的Python环境，并下载所需的3DMM文件。

步骤2：下载预处理好的May的数据集 trainval_dataset.npy (Google Drive 或 BaiduYun Disk 提取码: 98n4), 放置在data/binary/videos/May/trainval_dataset.npy路径下。

步骤3：下载预训练好的通用的audio-to-motino模型 audio2motion_vae.zip (Google Drive 或 BaiduYun Disk 提取码: 98n4) 和专用于May的motion-to-video模型 motion2video_nerf.zip (Google Drive 或 BaiduYun Disk 提取码: 98n4), 解压到./checkpoints/目录下。

做完上面的步骤后，您的 checkpoints和data 文件夹的结构应该是这样的：

> checkpoints
    > audio2motion_vae
    > motion2video_nerf
        > may_head
        > may_torso
> data
    > binary
        > videos
            > May
                trainval_dataset.npy
步骤4: 激活geneface的Python环境，然后执行:
export PYTHONPATH=./
python inference/genefacepp_infer.py --a2m_ckpt=checkpoints/audio2motion_vae --head_ckpt= --torso_ckpt=checkpoints/motion2video_nerf/may_torso --drv_aud=data/raw/val_wavs/MacronSpeech.wav --out_name=may_demo.mp4
或者可以使用我们提供的Gradio WebUI:
export PYTHONPATH=./
python inference/app_genefacepp.py --a2m_ckpt=checkpoints/audio2motion_vae --head_ckpt= --torso_ckpt=checkpoints/motion2video_nerf/may_torso
抑或可以使用我们提供的Google Colab，运行其中的所有cell。

flyer_2001

readme-zh.md有中文说明，看快速上手

freelive

https://github.com/yerfor/GeneFacePlusPlus/blob/main/README-zh.md

参考里面的步骤操作。

zxcvbnm10230

硬件的话这种一般要电脑带N卡。这个不要想了，这个要自己目标人物训练模型的。不是开箱即用