“蚂蚁牙黑”太火，想玩就用ModelArts做一个！

摘要：本文将介绍如何借力一站式 AI 开发平台，“傻瓜式”操作实现生成“蚂蚁牙黑“小视频。

作者：华为云EI专家胡琦

一夜之间，朋友圈都在“蚂蚁牙黑”！网友却担心......"Baby, don't worry, we have ModelArts!",是的，咱用 ModelArts 来制作，无需担心“有人模仿我的脸？”，也不用担心偌大的水印。不过，使用别人的脸可能真的有法律风险！本文将介绍如何借力一站式 AI 开发平台，“傻瓜式”操作实现生成“蚂蚁牙黑“小视频。

环境准备

ModelArts 和她的最佳搭档--对象存储服务 OBS ，您可以理解为是“网盘”，主要要来存放数据集、模型或其他文件。

ModelArts: https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.html AI开发平台ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

OBS: https://www.huaweicloud.com/product/obs.html
对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。适合企业备份/归档、视频点播、视频监控等多种数据存储场景。

使用以上服务会有一定费用产生，或者您可以尝试认证为开发者会有一定代金券赠送，当然关注 ModelArts 和加入 ModelArts 开发者社区也会有机会获得大额代金券。

模型、素材准备

本次实现使用的是用于图像动画的一阶运动模型，这是一种基于关键点和局部仿射变换的图像动画方法，
论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.00196

下载预训练模型及素材

最近手头紧，非常抱歉不能为大家提供 OBS 路径直接下载，我已将预训练模型及素材上传到 AI Gallery 数据集,请自行下载到您的 OBS 中。当然如果您有可快速下载的地址，欢迎分享！

源文件地址：https://drive.google.com/drive/folders/1kZ1gCnpfU0BnpdU47pLM_TQ6RypDDqgw?usp=sharing 或者https://drive.google.com/drive/folders/16inDpBRPT1UC0YMGMX3dKvRnOUsf5Dhn?usp=sharing 因为是源文件，因此不包含”蚂蚁牙黑“原视频素材，但我已添加至AI Gallery 数据集。如仍有需求，可以直接找我要，公众号：胡琦，WeChat：Hugi66；欢迎加入 ModelArts 开发者社区，广州地区的小伙伴可以加入我们共创 MDG 广州站哦！

AI Gallery 是在 ModelArts 的基础上构建的开发者生态社区，提供模型、算法、HiLens技能、数据集等内容的共享和交易。因此您可以下载分发的数据集或文件到您的 OBS ，使用时请遵守相应的政策和规则！打开 https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/datasets/detail/?content_id=00bc20c3-2a00-4231-bdfd-dfa3eb62a46d 点击下载按钮进入下载详情，设置 OBS 路径，确定下载即可将模型和素材下载到自己的 OBS 中，比如我路径是/modelarts-lab/first-order-motion-model。下载进度可以在 AI Gallery 个人中心-我的下载查看。

JUST DO IT -- ModelArts 我的笔记本

接下来开始使用 ModelArts--我的笔记本，即开即用的在线集成开发环境，可以轻松的构建、训练、调试、部署机器学习算法与模型。当前使用免费规格用于体验，值得留意的是 72 小时内没有使用，会释放资源，因此需要注意文件备份。当然还可以使用 Notebook 免费算力，记得选择 GPU 环境哦！

当我们使用我的笔记本时默认开启的是 CPU 环境，因此我们需要切换到 GPU 环境。目前 ModelArts-我的笔记本支持8 vCPU + 64 GiB + 1 x Tesla V100-PCIE-32GB。

新建Pytorch 1.0的.ipynb文件，开始我们的“蚂蚁呀嘿”体验之旅。

下载代码

!git clone https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model

# or

!git clone https://codehub.devcloud.cn-north-4.huaweicloud.com/ai-pome-free00001/first-order-model.git

github 速度慢，建议转存到华为云代码托管平台再拉取。

此处提供我已经缓存好的代码仓库地址，因此不再演示如何将 github 代码迁移到 codehub。(不保证我的账号欠费而无法访问，因此建议大家以自己的方式上传代码到 Notebook ！)

利用 Moxing 拷贝文件到 JupyterLab，将之前下载到 OBS 中的模型和素材通过 Moxing 拷贝过来，此处注意替换为您的 OBS 路径。02.mp4是“蚂蚁呀嘿”的模版视频，

# 此处牛刀小试--用 Moxing 下载文件

import moxing as mox

# 此处需要替换您的 OBS 地址

mox.file.copy_parallel('obs://modelarts-lab/first-order-motion-model/first-order-motion-model-20210226T075740Z-001.zip' , 'first-order-motion-model.zip')

mox.file.copy_parallel('obs://modelarts-lab/first-order-motion-model/02.mp4' , '02.mp4')

# 解压

!unzip first-order-motion-model.zip

# 模版视频

!mv 02.mp4 first-order-motion-model/

JUST DO IT

准备工作完成之后，撸起袖子就是干！切换到first-order-model目录，然后将 source_image_path中的路径替换为”您的脸”所在的路径，脸的照片可以直接通过 Notebook 的文件上传功能上传。当然您还可以将默认的“蚂蚁牙黑”视频替换为您自定义的视频，格式为 mp4。一路执行可以查看到合成前的预览。

cd first-order-model

import imageio

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.animation as animation

from skimage.transform import resize

from IPython.display import HTML

import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")

# 此处替换为您的图片路径，图片最好为 256*256，这里默认为普京大帝

source_image_path = '/home/ma-user/work/first-order-motion-model/02.png'

source_image = imageio.imread(source_image_path)

# 此处可替换为您的视频路径，这里默认为“蚂蚁牙黑”

reader_path = '/home/ma-user/work/first-order-motion-model/02.mp4'

reader = imageio.get_reader(reader_path)

# 调整图片和视频大小为 256x256

source_image = resize(source_image, (256, 256))[..., :3]

fps = reader.get_meta_data()['fps']

driving_video = []

try:

    for im in reader:

        driving_video.append(im)

except RuntimeError:

    pass

reader.close()

driving_video = [resize(frame, (256, 256))[..., :3] for frame in driving_video]

def display(source, driving, generated=None):

    fig = plt.figure(figsize=(8 + 4 * (generated is not None), 6))

    ims = []

    for i in range(len(driving)):

        cols = [source]

        cols.append(driving[i])

        if generated is not None:

            cols.append(generated[i])

        im = plt.imshow(np.concatenate(cols, axis=1), animated=True)

        plt.axis('off')

        ims.append([im])

    ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=50, repeat_delay=1000)

    plt.close()

    return ani

HTML(display(source_image, driving_video).to_html5_video())

创建模型并加载 checkpoints

这一步完成之后，我们便得到了“蚂蚁呀嘿”的视频了--“generated.mp4”，这就结束了？不过，问题来了……

from demo import load_checkpoints

generator, kp_detector = load_checkpoints(config_path='config/vox-256.yaml',

                            checkpoint_path='/home/ma-user/work/first-order-motion-model/vox-cpk.pth.tar')

from demo import make_animation

from skimage import img_as_ubyte

predictions = make_animation(source_image, driving_video, generator, kp_detector, relative=True)

# 保存结果视频

imageio.mimsave('../generated.mp4', [img_as_ubyte(frame) for frame in predictions], fps=fps)

# 在 Notebook 根目录能找，/home/ma-user/work/

HTML(display(source_image, driving_video, predictions).to_html5_video())

后续操作

如果您和我一样直接下载并打开上面操作的产物--generated.mp4,您一定会和我一样困惑：声音呢？是的，声音丢失了，因为核心代码只处理图像，声音需要我们自行找回，因为我们使用moviepy。不仅如此，我们还可以为视频加水印。

安装 moviepy 为视频剪辑做准备

# 安装视频剪辑神器 moviepy

!pip install moviepy

为视频添加背景音乐

# 为生成的视频加上源视频声音

from moviepy.editor import *

videoclip_1 = VideoFileClip(reader_path)

videoclip_2 = VideoFileClip("../generated.mp4")

audio_1 = videoclip_1.audio

videoclip_3 = videoclip_2.set_audio(audio_1)

videoclip_3.write_videofile("../result.mp4", audio_codec="aac")

别人花钱去水印，而我还要加水印，欢迎加入MDG！

# 还可以给视频加水印

video = VideoFileClip("../result.mp4")

# 水印图片请自行上传

logo = (ImageClip("/home/ma-user/work/first-order-motion-model/water.png")

        .set_duration(video.duration) # 水印持续时间

        .resize(height=50) # 水印的高度，会等比缩放

        .margin(right=0, top=0, opacity=1) # 水印边距和透明度

        .set_pos(("left","top"))) # 水印的位置

final = CompositeVideoClip([video, logo])

final.write_videofile("../result_water.mp4", audio_codec="aac")

final_reader = imageio.get_reader("../result_water.mp4")

fps = final_reader.get_meta_data()['fps']

result_water_video = []

try:

    for im in final_reader:

        result_water_video.append(im)

except RuntimeError:

    pass

reader.close()

result_water_video = [resize(frame, (256, 256))[..., :3] for frame in result_water_video]

HTML(display(source_image, driving_video, result_water_video).to_html5_video())

至此，本次实现先告一段落，关于“多人运动”--合照的解决办法还没来得及探索，欢迎您在评论区分享指导，感谢！

本文分享自华为云社区《"蚂蚁牙黑",快用 ModelArts 自己实现一个！》，原文作者：胡琦。

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