会员专属，加入会员后，可免费下载！本站资源仅支持搭载Apple Silicon Mac M1/M2/M3 GPU加速芯片。

Mac版LivePortrait来了，一键人物表情迁移！

最近，快手开源了一项名为LivePortrait的技术，这在人工智能领域引起了广泛关注。通过深度学习模型，它能够将一个人的面部表情和姿态迁移到另一个人的面部上，实现实时的动态效果。这项技术的应用前景非常广泛，包括但不限于视频编辑、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等领域。

LivePortrait不仅在GitHub上获得了6.6K的Star，还登上了HuggingFace Space榜首，成为Papers with code榜一和HuggingFace所有主题排行榜一。这项技术的核心在于实现表情和姿态的极速迁移，让我们一起来看看它是如何做到的。

实现效果

通过实时捕捉和迁移面部表情，LivePortrait能够创造出非常自然和逼真的效果。以下是一些实现效果的展示：

安装指南

为了简化安装流程，上述工具已经封装成了一个独立的启动包，用户只需简单点击即可运行，无需配置繁琐的Python环境。以下是获取和安装该应用的详细步骤：

下载应用

前往下载页面：https://aifun.fans/320/，点击页面右侧的下载按钮进行下载。

注意：仅支持搭载有 Mac M1/2/3 系列芯片的设备。

安装步骤

1. 从上述链接下载DMG镜像文件，将app文件拖拽到Applications文件夹中。
2. 复制安装完成后，首次启动先不要在启动台打开，在应用程序文件夹右键打开，如下所示，原因参考Mac 安装软件常见问题。
3. 软件会自动在默认浏览器打开操作界面，此时可以开始在浏览器中使用。

技术细节

LivePortrait的技术核心在于其深度学习模型。该模型能够捕捉到面部的细微表情变化，并通过算法将其迁移到目标面部上。以下是一些关键技术点：

• 感知技术：利用感知技术，LivePortrait能够对外界刺激进行整体的理解和解释。这在认知科学中是非常重要的，它涉及到信息的获取、理解、筛选和组织。
• 损失函数：在机器学习和计算神经科学中，损失函数是优化算法的关键。LivePortrait通过设计合适的损失函数，使得模型能够更准确地捕捉和迁移面部表情。
• 点估计：这是一种统计学方法，通过样本指标来估计总体参数。LivePortrait在训练过程中，可能使用了点估计方法来提高模型的准确性。
• 目标函数：目标函数是设计变量的函数，它反映了系统的性能标准。LivePortrait通过优化目标函数，使得模型能够更好地实现表情和姿态的迁移。

LivePortrait的开源，无疑为AI技术在C端用户中的普及和应用提供了新的可能。希望大家都能体验到这项技术带来的便捷和乐趣。