5
1

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 1 year has passed since last update.

motion-diffusion-model導入(PowerShell)

Posted at

モーションをAI生成できるソリューション

motion-diffusion-modelはDiffusionのバリエーションのモーション生成します。
プロンプトで行動を指示すると最大9.8秒までのモーションを動画ファイルで生成します。
また、座標移動についても*.npyファイルで出力されます。
https://github.com/GuyTevet/motion-diffusion-model
ただ、細かい障壁があるため、回避するための記事を作成しました。
image.png

インストール環境について

私はAnaconda in PowerShellを使っています。他のWSL環境やLinux環境ではないことをあらかじめお断りしておきます。
おそらくですがAnacondaのパスが通ったDOSプロンプトでも同じことができると思います。
過去の記事も参考にしてみてください。https://qiita.com/samezi/items/bdffb85d03e3500101c1

ffmpegについて

このソリューションはffmpegで動画生成を行うため、各環境でパスが通っていて呼び出せる必要があります。
色々やり方はありますが、私はChocolateyからffmpegパッケージをインストールしました。詳細は参考リンクを元に。
https://qiita.com/konta220/items/95b40b4647a737cb51aa

エラーが出て環境が作れない

この記事のミソです。
condaコマンドを使うように指示がありますが、そのままだとResolvePackageNotFoundエラーが出てしまいます。
environment.ymlファイルがWindows環境など他の環境の人が使うように作られていません。一応Issueでは扱っていますが…ふーむ。https://github.com/GuyTevet/motion-diffusion-model/issues/1
environment.ymlを以下のように修正してください。

environment.yml
name: mdm
channels:
  - pytorch
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - beautifulsoup4=4.11.1=pyha770c72_0
  - blas=1.0=mkl
  - brotlipy=0.7.0
  - ca-certificates=2022.9.24
  - catalogue=2.0.8
  - certifi=2022.9.24
  - cffi=1.15.1
  - charset-normalizer=2.1.1
  - colorama=0.4.5
  - cryptography=35.0.0
  - cudatoolkit=11.0.221
  - cycler=0.11.0
  - cymem=2.0.6
  - dataclasses=0.8
  - expat=2.4.9
  - fftw=3.3.9
  - filelock=3.8.0
  - fontconfig=2.13.1
  - gdown=4.5.1
  - giflib=5.2.1
  - glib=2.69.1
  - gst-plugins-base
  - h5py=3.7.0
  - hdf5=1.10.6
  - icu=58.2
  - idna=3.4
  - intel-openmp=2021.4.0
  - jinja2=3.1.2
  - jpeg=9b
  - kiwisolver=1.4.2
  - langcodes=3.3.0
  - lcms2=2.12
  - libffi=3.3
  - libpng=1.6.37
  - libtiff=4.1.0
  - libuv=1.40.0
  - libwebp=1.2.0
  - libxml2=2.9.14
  - lz4-c=1.9.3
  - markupsafe=2.1.1
  - matplotlib=3.1.3
  - matplotlib-base=3.1.3
  - mkl=2021.4.0
  - mkl-service=2.4.0
  - mkl_fft=1.3.1
  - mkl_random=1.2.2
  - ninja=1.10.2
  - ninja-base=1.10.2
  - numpy=1.21.5
  - numpy-base=1.21.5
  - openssl=1.1.1q
  - packaging=21.3
  - pathy=0.6.2
  - pcre=8.45
  - pillow=9.2.0
  - pip=22.2.2
  - pycparser=2.21
  - pydantic=1.8.2
  - pyopenssl=22.0.0
  - pyparsing=3.0.9
  - pyqt=5.9.2
  - pysocks=1.7.1
  - python=3.7.13
  - python-dateutil=2.8.2
  - python_abi=3.7
  - pytorch=1.7.1=py3.7_cuda110_cudnn8_0
  - qt=5.9.7
  - requests=2.28.1
  - scipy=1.7.3
  - setuptools=63.4.1
  - shellingham=1.5.0
  - sip=4.19.8
  - six=1.16.0
  - smart_open=5.2.1
  - soupsieve=2.3.2.post1
  - spacy=3.3.1
  - spacy-legacy=3.0.10
  - spacy-loggers=1.0.3
  - sqlite=3.39.3
  - tk=8.6.12
  - torchaudio=0.7.2
  - torchvision=0.8.2=py37_cu110
  - tornado=6.2
  - tqdm=4.64.1
  - trimesh=3.15.3
  - typer=0.4.2
  - wheel=0.37.1
  - xz=5.2.6
  - zipp=3.8.1
  - zlib=1.2.12
  - zstd=1.4.9
  - pip:
    - blis==0.7.8
    - chumpy==0.70
    - clearml==1.7.1
    - click==8.1.3
    - confection==0.0.2
    - filelock==3.8.0
    - ftfy==6.1.1
    - importlib-metadata==5.0.0
    - lxml==4.9.1
    - murmurhash==1.0.8
    - preshed==3.0.7
    - pycryptodomex==3.15.0
    - regex==2022.9.13
    - smplx==0.1.28
    - srsly==2.4.4
    - thinc==8.0.17
    - typing-extensions==4.1.1
    - urllib3==1.26.12
    - wasabi==0.10.1
    - wcwidth==0.2.5

以上です。他にもCuda Toolkitの違いなどありますが、後はGithubリポジトリにあるリードミーに従えばインストールできるはずです。Good Luck!!!

5
1
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
5
1

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?