GeneFace Plus Plus模型数据存储方案

GeneFace Plus Plus 模型的数据存储方案涉及多个步骤和注意事项，以确保数据的有效处理和模型的顺利训练。以下是其相关介绍：

数据集准备

• 训练视频的要求：训练视频最好为3-5分钟，每一帧都要有人脸，头部要一直面对镜头，不能太偏。
• 预处理步骤：需要对录制视频进行预处理，包括降噪、音频重采样为16000HZ，视频裁剪为512*512，帧率25fps。裁剪后的视频要保证头部在视频中占据相对较大的区域。
• 音频特征提取：使用HuBERT等模型从语音中提取丰富的特征，如语速、重音、语音的节奏等。
• 截帧、抠图：使用ffmpeg等工具从视频中提取帧，并进行必要的图像处理。

数据处理脚本

• 音频特征提取：包括使用HuBERT提取mel和hubert特征。
• 截帧、抠图：使用ffmpeg进行视频帧的提取。
• 人脸landmark提取：使用相关工具提取人脸的关键点。
• 3dmm生成：生成3DMM模型。
• 数据打包：将处理后的数据打包为npy格式。

GeneFace Plus Plus 模型的数据存储和处理方案通过一系列精细化的步骤，确保了数据的质量和处理效率，为模型的准确性和效率提供了坚实的基础。