Быстрая демонстрация возможностей реалистичной лицевой анимации MakeItTalk Эта демонстрация демонстрирует впечатляющие возможности MakeItTalk. Как только мы получим ваш запрос, мы предоставим вам всю информацию, необходимую для настройки проекта и загрузки предварительно обученной модели. Мы также предоставим подробные пошаговые инструкции на протяжении всего процесса. В ближайшие недели будет доступна сокращенная версия этой демонстрации.
Примечание. В соответствии с правилами новой среды мне нужно указать, что никакая часть этой статьи не создается искусственным интеллектом, таким как chatgpt или bard. Эта статья написана человеком. Такие инструменты, как грамматика, использовались для исправления грамматики.
Прежде чем начать, проверьте состояние графического процессора (GPU).
!ln -sf /opt/bin/nvidia-smi /usr/bin/nvidia-smi
import subprocess
print(subprocess.getoutput('nvidia-smi'))
Фрагмент кода Python приведен ниже. Когда появляется восклицательный знак, вместо него будет использоваться Python. Создание символической ссылки выполняется с помощью команды ln (символическая ссылка). Оба NVIDIA-SMI в каталоге /opt/bin/ и /usr/bin/nvidia-smi в каталоге /usr/bin подключены. Через символическую ссылку команда NVidia-SMI доступна для всей системы. Выполнение этой команды позволяет отслеживать использование графического процессора и связанную с ним информацию. Как только nvidia-smi будет связан с каталогом /usr/bin/, он станет доступным и легкодоступным. Subprocess — это расширение Python, которое позволяет запускать команды оболочки. Модуль среды оболочки для взаимодействия и выполнения команд в базовой ОС. В сочетании с subprocess.getoutput() вывод команды оболочки nvidia-smi отображается на консоли. В результате subprocess.getoutput() указанная команда выполняется и возвращается ее вывод. Создавая символическую ссылку, команда NVIDIA-SMI становится легко доступной. Кроме того, он выполняет nvidia-smi через модуль подпроцесса. Особенно важно следить за вашими графическими процессорами при работе с DeepFake.
Убедитесь, что ffmpeg работает правильно.
print(subprocess.getoutput('ffmpeg'))
