wav2lip 384

### Wav2Lip 使用 384x384 分辨率教程和配置指南 #### 一、环境准备 为了确保能够在 384x384 的分辨率下顺利运行 Wav2Lip-HD，需先确认已经安装好 Python 和 CUDA 环境，并按照官方说明完成项目的克隆以及依赖库的安装[^3]。 ```bash pip install -r requirements.txt ``` 对于 GPU 用户来说，还需要特别注意 PaddlePaddle 库的选择。应选择与自己硬件相匹配版本进行安装，比如： ```bash pip install paddlepaddle-gpu==2.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 这一步骤至关重要，因为不同的计算平台可能会影响最终输出效果的质量[^4]。 #### 二、调整输入参数设置 当处理特定尺寸（如 384x384）的画面时，可以通过修改脚本中的相应选项来适配不同大小的脸部图像。通常情况下，默认配置即可满足大多数需求；但如果遇到特殊情况，则可以尝试自定义一些关键参数以优化性能表现。 具体到 384x384 这样的较高分辨率，在 `inference.py` 文件内找到如下部分并做适当更改： ```python parser.add_argument('--resize_factor', type=int, default=1, help='Resize factor for the input video') parser.add_argument('--crop', nargs='+', type=int, required=False, default=[0, -1, 0, -1], help='Crop rectangle as a list of four numbers (left, right, top, bottom)') ``` 这里建议保持默认值不变，即不缩放也不裁剪原始素材，让算法自行决定最佳处理方式。不过如果发现生成的结果存在明显偏差或者效率低下等问题时，可以根据实际情况微调这些数值[^1]。 #### 三、下载预训练模型权重 接着要做的就是获取预先训练好的模型文件。这部分操作相对简单，只需访问项目主页提供的链接下载最新版的 checkpoint 即可。完成后将其放置于指定目录以便后续加载使用。 #### 四、执行推理过程 最后便是启动程序来进行实际的数据处理工作了。假设已经有了合适的音视频样本作为输入源，那么只需要运行下面这条命令就可以开始体验高清级别的唇动合成服务啦！ ```bash python inference.py --checkpoint_path checkpoints/wav2lip_gan.pth.tar \ --face test_data/input_video.mp4 --audio test_data/input_audio.wav \ --outfile output/output_384x384.mp4 --fps 25 --pad_top 0 --pad_bottom 0 --pad_left 0 --pad_right 0 ``` 上述指令中包含了几个重要的参数设定： - `--checkpoint_path`: 指定之前所提到过的预训练模型路径； - `--face`, `--audio`: 分别对应待处理的人脸视频片段及其配套的声音轨道； - `--outfile`: 输出结果保存的位置及名称； - `--fps`: 设置目标帧率为每秒 25 帧； - `--pad_*`: 对边界填充量作出规定，一般设为零表示不做额外扩展[^2]。 通过以上步骤便可以在本地环境中成功部署一套支持 384x384 分辨率的 Wav2Lip 实验系统，进而探索更多有趣的应用场景[^5]。