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关于Vox数据集的预处理 #19
Comments
你好,可以从下面的链接中下载,然后cat成deepfeature32.tar.gz后解压 |
您好,万分感谢您的无私分享,感谢您的工作 |
😉 |
作者您好,可不可以提供预处理后的Vox文件夹目录树。Vox原始数据使用三级目录存储mp4文件,我是否应该保留原始目录结构;还是根据id和文件夹名将处理后的mp4文件重命名为voxselect 中的格式? |
你好,我是把视频重命名之后全放到一个文件夹下面的,中间加'_',便于preprocess,比如“id00530_9EtkaLUCdWM_00026.mp4”一共有约213400个视频。 |
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你好,因为做这个项目的时间有点久中间经过了几个版本,有些数据处理的细节记不太清了。原因应该是为了保证生成视频人脸的质量,我们对数据做了一下过滤。当时应该是用人脸估计模型检测了一下第一帧中的人脸,然后根据人脸大小和清晰度对数据集做了筛选,所以数量会少很多。我们最后只用了网盘中的213400个视频训练。很抱歉,我忘了在readme中说明这一点,现在已经加上了。 |
你好,我这边没有进行清洗,直接对原始的数据进行的预处理,想问一下能否提供一下清洗后的视频数据,或者数据列表 |
你好,那个deepfeature32.tar.gz里就有我们的数据列表。如果你自己洗一下可能效果更好,因为我们的voxceleb在处理时没设置crf=10。 |
请问预处理的latent_extractor是否需要使用adaptive_scale呢,我发现推理代码中使用了这个策略,但是预处理提取latent的时候似乎没有使用这个策略。 |
您好,感谢关注。直接从视频中提取latent不需要使用adaptive_scale(也没有。。。), 这个策略是为了输出的latent和原图片latent keypoints在scale层面一致才使用的,只在测试lrw的时候使用了,以保证neutral talking-head的生成结果和原图的一致性。提取数据的时侯latent的scale是一致的,不需要管这个。 |
作者您好,您的项目非常棒,我很感兴趣。但是我在使用预处理代码处理Vox数据集的时候,发现处理时长长达700多小时,请问是我代码处理问题,还是所需时间确实很长?您是否有预处理好的数据集提供,若有,不胜感激。
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