YAML Metadata Warning: empty or missing yaml metadata in repo card (https://huggingface.co/docs/hub/model-cards#model-card-metadata)

EquiAV 项目设置与使用指南

1. 🚀 安装与设置

1. 克隆仓库

首先,克隆本项目的 Git 仓库:

2. 下载预训练权重

您需要下载两个预训练模型权重文件,并将它们放置在指定位置。

3. 准备视频数据

  • 创建一个文件夹,用于存放您所有待处理的 .mp4 视频文件。
  • 例如,您可以将它们放在:/root/autodl-tmp/EquiAV/data_right

2. 🏃‍♂️ 运行步骤

1. 运行视频预处理 (process_video.py)

此脚本用于从您的 MP4 视频中提取帧。

  • 运行命令:

    python ./process_video.py
    
  • [!] 重要: 在运行之前,您必须打开并修改 ./process_video.py 文件中的配置路径:

    # 1. mp4 文件所在的目录
    SOURCE_DIR = '/root/autodl-tmp/EquiAV/data_right'
    
    # 2. 存储提取的帧的目录
    TARGET_DIR = '/root/autodl-tmp/right_frames' 
    
    # 3. 每个视频提取的帧数 (根据 EquiAV 论文)
    NUM_FRAMES = 10
    

2. 运行匹配度判断 (judg.py)

此脚本将加载提取的帧和视频,使用 EquiAV 模型计算匹配分数,并将结果保存为 .json 文件。

  • 运行命令:

    python ./judg.py
    
  • [!] 重要: 在运行之前,您必须打开并修改 ./judg.py 文件中的配置:

    # 包含 _frames 目录的路径,也是 .json 文件的输出路径
    FRAME_DATA_DIR = '/root/autodl-tmp/right_frames' 
    # 包含 .mp4 文件的源目录 (将进行递归搜索)
    VIDEO_SOURCE_DIR = '/root/autodl-tmp/EquiAV/data_right' 
    # 你的模型 .pth 文件路径
    MODEL_PATH = '/root/autodl-tmp/EquiAV/EquiAV_pretrained.pth' 
    
    # [!] 关键:运行时的批处理大小。
    RUN_BATCH_SIZE = 1 # 如果显存不足 (OOM),请减小此值
    
    # [!] 预处理脚本使用的帧目录后缀
    FRAME_DIR_SUFFIX_FROM_PREPROCESS = '_frames'
    
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