2D数字人，唇形驱动，DINet项目的模型训练和推理

简单的模型训练和推理，不涉及源码等的修改，超级简单！！！！

示例1
示例2

数据集准备

几段录好的人物说话的视频，要求：

1. 人物口型清晰
2. 视频帧数统一调整为 25 fps
3. 视频录得多一点
4. 找不到的可以使用 AVSpeech 数据集，自行百度

需要下载的文件和工具

1. OpenFace
   x64_github
   x86_github
   用于人脸关键点的检测，训练和推理的时候都需要

2. asserts.zip
   将该文件放在项目的根目录，并解压到 asserts 文件夹

本来想分享阿里云盘的，但是不让分享，下载的网络问题各位自行解决吧

数据集预处理

打开 OpenFaceOffline.exe（下载的我提供的网盘文件，不然要先运行 download_models.ps1 下载模型文件，下载不动的自行解决网络问题）’=

！！！！必须先进行如下设置再进行接下来的操作！！！！

设置完成后，点击 File ===> Open Video(s)，采集自己的视频，完成后会在 processed 文件夹下生成如下三个文件

我们只需要 .csv 文件，将其放在

./DINet/asserts/training_data/split_video_25fps_landmark_openface/

将你的数据集视频（不是这里的 .avi 文件）放在

./DINet/asserts/training_data/split_video_25fps/

依次运行以下代码进行数据处理

从所有视频中提取帧并将帧保存在“./asserts/training_data/split_video_25fps_frame”中
python data_processing.py --extract_video_frame