这个包包含 AI Choreographer 的模型实现和训练基础设施，包括 FACT 模型实现。
拉取代码
git clone https://github.com/liruilong940607/mint --recursive
注意这里 --recursive 很重要，因为它也会自动克隆子模块。
安装依赖
conda create -n mint python=3.7
conda activate mint
conda install protobuf numpy
pip install tensorflow absl-py tensorflow-datasets librosa
sudo apt-get install libopenexr-dev
pip install --upgrade OpenEXR
pip install tensorflow-graphics tensorflow-graphics-gpu
git clone https://github.com/arogozhnikov/einops /tmp/einops
cd /tmp/einops/ && pip install . -U
git clone https://github.com/google/aistplusplus_api /tmp/aistplusplus_api
cd /tmp/aistplusplus_api && pip install -r requirements.txt && pip install . -U
注意如果遇到 numpy 的环境冲突，可以试试 pip install numpy==1.20
获取数据
数据在该网站。
运行代码
- 编译协议
protoc ./mint/protos/*.proto
-
将数据集预处理为 tfrecord
python tools/preprocessing.py \
--anno_dir="/mnt/data/aist_plusplus_final/" \
--audio_dir="/mnt/data/AIST/music/" \
--split=train
python tools/preprocessing.py \
--anno_dir="/mnt/data/aist_plusplus_final/" \
--audio_dir="/mnt/data/AIST/music/" \
--split=testval
-
训练
python trainer.py --config_path ./configs/fact_v5_deeper_t10_cm12.config --model_dir ./checkpoints
-
运行测试和评估
# caching the generated motions (seed included) to `./outputs`
python evaluator.py --config_path ./configs/fact_v5_deeper_t10_cm12.config --model_dir ./checkpoints
# calculate FIDs
python tools/calculate_scores.py
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