人像动画制作教程：用 LivePortrait 三步让老照片开口说话

人像动画制作教程：用 LivePortrait 三步让老照片开口说话

【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait

LivePortrait 是一款来自快手团队的免费开源人像动画工具，只要给它一张静态照片和一段参考动作，就能让照片里的人物眨眼、微笑、开口说话，甚至转动头部。这篇人像动画制作教程面向零基础新手，不要求任何编程背景，跟着下面的步骤，你也能在十几分钟内做出第一条会动的人像视频。

别让老照片继续"沉默"下去

打开手机相册，那些泛黄的老照片、聚会时的合影、孩子的周岁照……大多只能静静躺在文件夹里。定格的一瞬间再美好，也总让人忍不住想：要是照片里的人能眨眨眼、笑一笑该多好。

这个愿望如今已经不再是特效公司的专利。LivePortrait 正是为这件事而生的开源人像动画工具——它把"让肖像动起来"做成了一种开箱即用的体验：无需复杂的影视后期，不要求会写代码，一张图加上一段参考动作，就能产出自然、流畅、几乎看不出生硬拼接痕迹的动画结果。

更重要的是，它免费、开源，背后有公开的技术论文支持，社区也在持续更新模型与功能。人像动画制作的门槛，第一次降到了普通人的手边。

一张图能"活"成什么样：三种典型想象

在动手之前，先看看这个工具能把你的素材变成什么。

给回忆补上动态。把全家福里爷爷的严肃表情换成微笑，让老照片里的人物冲你眨眨眼，静态的家族记忆瞬间有了温度——这大概是普通人最容易共情的玩法。

让创作多一种素材。短视频博主可以快速产出"名画开口说话""历史人物表情包"这类高传播内容；历史爱好者能让文物与画作里的面孔"活"过来，讲一段别开生面的故事。

给宠物做专属表情包。除了人类肖像，LivePortrait 还专门训练了动物模型，猫猫狗狗也能在你的驱动下做出眨眼、张嘴等表情。

下面这张对比图直观展示了表情迁移的威力：左侧人物的表情，被完整地"搬"到了右侧人物脸上，生成结果几乎看不到违和感。

零基础快速上手：跑通第一条人像动画

整个流程可以浓缩成四步：装环境、下模型、启动界面、点击生成。按顺序做就好。

第一步：准备基础环境

动手前请确认电脑上已经装好了三样东西：Git（用于拉取代码）、conda（用于创建独立的运行环境）和FFmpeg（用于视频的读取与合成）。前两者通常不难搞定，FFmpeg 是新手最容易卡住的环节——好消息是，不同系统都有现成的安装方案：Ubuntu 上执行sudo apt install ffmpeg，macOS 上用brew install ffmpeg，Windows 用户则可以把ffmpeg.exe和ffprobe.exe放进项目根目录。

第二步：克隆仓库并安装依赖

打开终端，依次执行下面的命令：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait cd LivePortrait conda create -n LivePortrait python=3.10 conda activate LivePortrait pip install -r requirements.txt

如果你使用的是搭载 Apple Silicon 的 Mac，官方提供了单独的依赖清单（requirements_macOS.txt），照着一并安装即可。NVIDIA 显卡用户记得先确认自己的 CUDA 版本，再安装与之匹配的 PyTorch——这一步版本不匹配，是新手最常见的翻车点之一。

第三步：下载预训练模型

代码只提供了"骨架"，真正的"大脑"是预训练权重。执行下面的命令，把模型下载到项目的pretrained_weights目录：

huggingface-cli download KlingTeam/LivePortrait --local-dir pretrained_weights

若官方渠道访问不便，文档里也给出了镜像站与网盘等多种备选途径。

第四步：两种方式产出第一条动画

方式一：命令行直出。运行下面的命令，稍等片刻，就会在animations目录下得到一段名为s6--d0_concat.mp4的成品，画面里同时包含驱动视频、原始素材与生成结果三段对比：

python inference.py

你也可以换成自己的素材，例如用assets/examples/source/s9.jpg这张源图，配合assets/examples/driving/d0.mp4的动作去驱动。

方式二：图形界面操作。对零基础用户来说，更推荐这个方式。运行python app.py，浏览器会自动打开一个 Gradio 操作面板，整个流程被清晰拆成了三步：

1. 选择源素材：上传你想"复活"的肖像图片或视频；
2. 选择驱动素材：上传包含目标表情与动作的参考视频；
3. 点击 Animate：一键生成动画，结果直接展示在页面底部。

从上传到出片，整个过程不超过一分钟，第一次成功的成就感来得非常快。

创意玩法合集：让照片"活"出六种花样

跑通基础流程后，你其实只解锁了 LivePortrait 的冰山一角。下面按玩法逐一拆解，每个都能单独组合进你的创作流程。

玩法一：用一张照片"偷学"另一张脸的表情

不想费心找驱动视频？LivePortrait 支持用单张图片作为驱动信号。在界面上切换到"Driving Image"模式，上传一张带着目标表情的人像，系统会自动提取其中的表情与姿态特征，并应用到你的源照片上。想让人物"学"一个惊讶脸，一张素材图就够了。

玩法二：像调音台一样手动"捏"表情

如果既不想找驱动素材，又想要精确到"嘴角上扬几分"的控制，那就试试表情编辑面板。它把面部变化拆解成了一个个可拖动的滑块：眼睛开合度、嘴唇开合度、微笑强度、眨眼程度……想要"微微笑"还是"笑不露齿"，全凭你的手感。

玩法三：给头部装一个方向盘

表情之外，姿态同样可调。通过 yaw、pitch、roll 三个方向的控制，可以让画面中的人物向左看、向右看、微微仰头。把它和表情滑块组合使用，你就能"导演"出相当丰富的单人表演。

玩法四：让整段视频"换"一副表情

如果源素材本身就是一段视频，LivePortrait 同样支持——也就是业内常说的 v2v（视频到视频）编辑。上传一段人物说话的视频，再设定目标表情或姿态参数，就能在保持口型与动作节奏的基础上，对整段视频的表情进行重定向。

玩法五：给猫猫狗狗做专属表情包

动物模式是另一个宝藏功能。运行python app_animals.py打开动物版界面，上传一张宠物照片，再选择一个驱动动作（例如眨眼），就能得到专属的宠物表情动画。需要注意，动物模式需要 NVIDIA GPU 支持，并且首次使用时要编译一个 X-Pose 相关的算子，官方文档里写得很清楚。

玩法六：用动作模板提速并保护隐私

很多驱动素材其实是重复使用的。LivePortrait 支持把一段驱动视频"提炼"成.pkl动作模板文件，之后可以反复调用，既省去了重复处理的时间，也避免了反复上传他人视频带来的隐私顾虑——你需要的只是"动作"，而不是那张脸。

进阶与避坑：从"能动"到"动得漂亮"

三个影响效果上限的素材习惯

同样的参数，有人出片自然，有人出片僵硬，差别往往在素材准备上：

• 驱动视频尽量用 1:1 画幅，并让画面集中在头部区域，避免大面积的肩部移动干扰表情提取；
• 保证第一帧是正面、中性表情，这是模型判断"表情基线"的重要依据；
• 优先选择表情丰富、动作连贯的驱动片段，动作太少会让结果显得"没精神"。

生成面板里的关键旋钮

• driving multiplier（驱动倍率）：控制表情动作的夸张程度，值越大表情越明显，但过大会导致变形失真；
• relative motion / paste-back / stitching：分别控制相对运动、背景回贴与边缘拼接，保持默认开启通常效果最稳；
• motion smooth strength（运动平滑）：针对视频重定向场景，数值越大，相邻帧之间的动作过渡越柔和。

初次使用建议全程默认参数出片，之后再按需微调，避免一开始就被参数劝退。

新手常见问题速查表

写在最后：素材、源码与下一步

到这里，你已经了解了 LivePortrait 的全部主干能力：从图像驱动、视频驱动，到表情编辑、姿态控制，再到动物模式与动作模板。它真正难得的地方在于——把专业级的人像动画能力，压缩进了普通人也愿意尝试的几分钟流程里。

想进一步研究原理，可以去看项目核心实现 src/live_portrait_pipeline.py，模型配置在 src/config/models.yaml；想换一批素材试手，项目自带的 assets/examples/ 里有现成的源图与驱动视频；更多安装细节与更新记录，都收录在 assets/docs/ 目录中。

现在，去相册里挑一张最有故事的照片吧。把它拖进 LivePortrait，看着画面里的人慢慢眨起眼睛——你会发现，"让回忆动起来"这件事，真的没有想象中那么远。

【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait