EasyVtuber

用买皮的钱，再买一张3080吧！

Fork自 https://github.com/GunwooHan/EasyVtuber
为解决面捕质量问题，又反向port了原版demo https://github.com/pkhungurn/talking-head-anime-2-demo 中关于ifacialmocap的ios面捕逻辑
并且省略了ifacialmocap pc端，通过UDP直连的方式使ios面捕刷新率达到30fps，解决了面捕刷新率的瓶颈
最后，将EasyVtuber中使用的OBS虚拟摄像头方案切换为Unity Capture，解锁RGBA输出能力，无需绿背即可直接使用

视频介绍和安装说明

Requirements

硬件

支持FaceID的iPhone（使用ifacialmocap软件，需购买，需要稳定的WIFI连接）或网络摄像头（使用OpenCV）
支持PyTorch CUDA的NVIDIA显卡（参考：TUF RTX3080 默频 26FPS 90%占用）

软件

本方案在Windows 10上测试可用
Python>=3.8
OBS或Unity Capture（虚拟摄像头方案）
Photoshop或其他图片处理软件
科学上网方案，看懂英文网站和报错的能力

Installation(Venv version)

对于只是需要体验这个库的用户，推荐使用这个方式安装。

下载ZIP并解压或者克隆本Repo

点击Download ZIP 下载并解压，或者使用git克隆该仓库到你找得到的地方。
完整展开venv需要大约5.5G的硬盘空间。

检查并补齐必需文件

运行00.检查并补齐必需文件.bat

按照提示操作，完成后再运行这个脚本进行检查，完全安装完成后的输出如图所示。

构建运行环境

运行适合你的地域的01A.构建运行环境（默认源）.bat或者01B.构建运行环境（国内源）.bat
这个脚本会创建venv并使用pip安装所有需要的依赖
两个脚本可以互相替代，并且支持从中断的位置继续
如果出现网络相关报错，直接关掉控制台，调整网络，重新运行即可

完全安装完成后再次运行脚本的输出如图所示。一般来说安装全程没有红字就是成功结束。

使用启动器测试结果

运行02B启动器（调试输出）.bat
直接点击界面底部的Save & Launch 如果看到了弹出的opencv输出窗体，则安装成功完成

Installation(Conda version)

克隆本Repo

克隆完以后如果直接用Pycharm打开了，先不要进行Python解释器配置。

Python和Anaconda环境

这个项目使用Anaconda进行包管理
首先前往https://www.anaconda.com/ 安装Anaconda
启动Anaconda Prompt控制台
国内用户建议此时切换到清华源（pip和conda都要换掉，尤其是conda的Pytorch Channel，pytorch本体太大了）
然后运行 conda env create -f env_conda.yaml 一键安装所有依赖
如果有报错（一般是网络问题），删掉配了一半的环境，conda clean --all清掉下载缓存，调整配置后再试

安装完成后，在Pycharm内打开本项目，右下角解释器菜单点开，Add Interpreter...->Conda Environment->Existing environment
选好自己电脑上的conda.exe和刚才创建好的talking-head-anime-2-demo环境内的python.exe
点击OK，依赖全亮即可

下载预训练模型

https://github.com/pkhungurn/talking-head-anime-3-demo#download-the-models
从原repo中下载（this Dropbox link）的压缩文件
解压到data/models文件夹中，与placeholder.txt同级
正确的目录层级为

+ models
  - separable_float
  - separable_half
  - standard_float
  - standard_half
  - placeholder.txt

输入输出设备

OBS Virtual Camera

目前更推荐这个方案，UnityCapture存在未查明的性能瓶颈
如果你选择自己进行抠像你可以直接输出到obs，如果你需要RGBA支持则需要额外使用一个Shader
下载并安装StreamFX https://github.com/Xaymar/obs-StreamFX
下载Shader（感谢树根的协助） https://github.com/shugen002/shader/blob/master/merge%20alpha2.hlsl
之后，使用--alpha_split参数运行
你会看到这样的输出画面，透明通道单独使用灰度方式发送了
之后对OBS中的视频采集设备添加滤镜-着色器-选择你下载的merge alpha2.hlsl-关闭
这样透明通道就应用回左边的图像了
你可能需要手动调整一下裁剪把右侧的无用画面切掉
(看不到着色器滤镜的话就是StreamFX没装好或者OBS不是最新版)

UnityCapture

如果需要使用透明通道输出，参考 https://github.com/schellingb/UnityCapture#installation 安装好UnityCapture
只需要正常走完Install.bat，在OBS里能看到对应的设备（Unity Video Capture）就行

在OBS添加完摄像头以后，还需要手动配置一次摄像头属性才能支持ARGB
右键属性-取消激活-分辨率类型自定义-分辨率512x512(与--output_size参数一致)-视频格式ARGB-激活

iFacialMocap

https://www.ifacialmocap.com/download/
你大概率需要购买正式版（非广告，只是试用版不太够时长）
购买之前确认好自己的设备支持
不需要下载PC软件，装好iOS端的软件即可，连接信息通过参数传入Python

Run

完全体运行命令python main.py --output_webcam unitycapture --ifm 192.168.31.182:49983 --character test1L2 --extend_movement 1 --output_size 512x512

参数名	值类型	说明
--character	字符串	`character`目录下的输入图像文件名，不需要带扩展名
--debug	无	打开OpenCV预览窗口输出渲染结果，如果没有任何输出配置，该参数默认生效
--input	字符串	不使用iOS面捕时，传入要使用的摄像头设备名称，默认为设备0，有ifm参数时无效
--ifm	字符串	使用iOS面捕时，传入设备的`IP:端口号`，如`192.168.31.182:49983`
--output_webcam	字符串	可用值为`obs` `unitycapture`，选择对应的输出种类，不传不输出到摄像头
--extend_movement	浮点数	使用iOS面捕返回的头部位置，对模型输出图像进一步进行移动和旋转使得上半身可动传入的数值表示移动倍率（建议值为1）
--output_size	字符串	格式为`256x256`，必须是4的倍数。增大它并不会让图像更清晰，但配合extend_movement会增大可动范围

Do7and/EasyVtuber