LivePortrait

一张照片传上去,人就能开口说话

快手开源的人像驱动技术,让静态照片“活”起来。基于单张人像即可生成自然流畅的说话、表情与头部动作视频,广泛应用于数字人、直播互动与影视特效,效果生动逼真。

开源 free 视频生成
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GitHub 星标 ★ 19097
维护状态 低维护
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类视频生成
开发团队KlingAIResearch
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,提供在线演示页面,可免费使用核心功能。
访问状态
是否开源
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型face-animation,image-animation,video-editing,video-generation
GitHub 星标★ 19097
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-07-03 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

难度:进阶 约 15 分钟 部署方式:本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 可联网的本地环境,能克隆 GitHub 仓库
  • 已安装 Python 与 pip,可执行 pip 安装命令
  • 网络能访问 Hugging Face,否则需使用 hf-mirror 镜像
  • 有足够磁盘空间存放 pretrained_weights 目录

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目代码

    拉取 LivePortrait 源码并进入项目目录,后续下载的预训练权重需放在项目根目录下。

    git clone https://github.com/KlingAIResearch/LivePortrait.git
    cd LivePortrait
  2. 2安装下载工具

    安装 Hugging Face 命令行工具,用于拉取官方预训练权重。

    pip install -U "huggingface_hub[cli]"
  3. 3下载预训练权重

    把官方权重下载到项目根目录的 pretrained_weights 目录,命令会自动排除 .git、README 和 docs。

    huggingface-cli download KlingTeam/LivePortrait --local-dir pretrained_weights --exclude "*.git*" "README.md" "docs"
  4. 4国内镜像下载

    若无法访问 Hugging Face,先设置镜像端点,再执行同一条下载命令。

    export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
    huggingface-cli download KlingTeam/LivePortrait --local-dir pretrained_weights --exclude "*.git*" "README.md" "docs"
  5. 5手动下载权重

    也可从 Google Drive 或百度云(提取码 z5cn)下载全部权重,解压后放入 ./pretrained_weights。

  6. 6核对目录结构

    确认 pretrained_weights 目录内容与官方 assets/docs/directory-structure.md 描述的结构一致。

关键配置

配置项必填说明示例
HF_ENDPOINT指定 Hugging Face 镜像端点,用于国内加速下载权重https://hf-mirror.com

如何确认成功

对照 assets/docs/directory-structure.md 检查 pretrained_weights 目录结构是否完整一致。

常见问题

Q:无法访问 Hugging Face 怎么办?

A:先执行 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com,再重新运行权重下载命令即可走镜像加速。

Q:必须用命令行下载权重吗?

A:不是。可从 README 给出的 Google Drive 或百度云(提取码 z5cn)下载全部权重,解压后放到 ./pretrained_weights。

Q:权重应该放在哪个目录?

A:放在项目根目录下的 ./pretrained_weights,README 要求其结构与 assets/docs/directory-structure.md 一致。

注意事项

  • 本次 README 节选只包含预训练权重下载说明,未给出依赖安装与推理运行命令,需查阅官方仓库获取。
  • 下载命令中的 --exclude 会跳过 *.git*、README.md 和 docs,避免拉取无关文件。
  • 使用镜像下载前必须先 export HF_ENDPOINT,否则仍会访问原站。
  • 百度云链接提取码为 z5cn,下载后需手动解压到指定目录。

核心亮点

  • 基于隐式关键点的高效人脸驱动方案,推理速度快,适合实时应用
  • 支持图像和视频两种输入,可生成流畅的肖像动画,效果自然
  • 提供预训练模型和清晰的推理示例,上手门槛较低

不足之处

  • 对极端姿态和遮挡的鲁棒性有限,复杂场景下可能出现形变
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 数字人视频生成与口型同步
  • 老照片或静态肖像的动画化
  • 影视后期与创意内容制作中的面部驱动

替代项目

SadTalker、Wav2Lip、First Order Motion Model

项目介绍

LivePortrait 是视频领域的开源项目,由 KlingAIResearch 开发,2024 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(19,097)位列前 3%,在视频分类的 472 个项目里位列前 1%。

近 44 天,它的 GitHub 星标从 18,893 增加到 19,097,净增 204。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-22。提供在线演示页面,可免费使用核心功能。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:数字人视频生成与口型同步。同类可对比的替代方案包括 SadTalker、Wav2Lip、First Order Motion Model。

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