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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 511
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- CUDA 显卡
- Python 3.10+
- 较大显存
安装与启动步骤
-
1拉仓库装依赖
按清单装。
git clone https://github.com/Fantasy-AMAP/fantasy-portrait.git -
2装注意力加速库
它需要额外的注意力实现，编译耗时且挑环境。
pip install flash_attn -
3下模型权重
权重不在仓库里，按说明取。
-
4单图生成
先跑最简配置看效果。
-
5评估一致性
人像生成重点看身份保持。
如何确认成功
用一张人像参考图生成结果，人物的面部特征与参考图保持可辨识的一致
注意事项
- 它做人像生成与编辑，强调身份一致性。
- 注意力加速库对环境挑得厉害，装不上先跳过。
- 权重与代码分离，注意版本要对应。
- 人像数据涉及肖像权，使用前确认授权。
核心亮点
- 专注多角色肖像动画，支持独立控制每个角色的动作和表情
- 引入表情增强的扩散变换器，生成视频中面部动态更逼真
- 提供完整训练与推理代码，便于二次开发和学术研究
不足之处
- 项目处于早期阶段（511星），文档和社区支持待观察
- 依赖扩散模型，推理速度可能较慢，实时性不足
适用场景
- 数字人视频生成，用于虚拟主播或客服
- 动画制作中多角色表情同步生成
- 影视预可视化或游戏过场动画快速原型
替代项目
AnimateAnyone、DreamPose、SadTalker
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