窝电子相册制作软件怎么制作视频？很多时候，我们在用ppt展示自己的工作或学习时，都会要插入图片或视频。我们可以利用powerpoint制作一个精美的PPT相册，打开PPT空白文档，通过“插入”→“相册”，把需要制作视频相册的照片全部导入PPT中。然后再用狸窝PPT转换器转换成电子相册。下面，一起来看看狸窝电子相册制作软件怎么制作视频。

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• 软件大小：
• 软件授权：
• 适用平台：
• http://dl.pconline.com.cn/download/90206.html

照片导入PPT空白文档之后，由于照片尺寸的不同，所以有的PPT页面会出现大片的空白，影响美观。此时我们需要为PPT相册选择一个漂亮的背景图片，可以是静态或者动态的都行。单击幻灯片页面空白处，然后选择背景格式设置，把背景图片插入PPT相册中。

接下来就需要美化照片，单击选中照片，然后拖动照片四周的点可缩放或旋转照片，使得照片在幻灯片页面显得平衡美观，然后还可以选择“图片工具”为照片添加上边框或特效等。

现在我们来设置照片的动画特效：小编做的这个PPT相册是每一张照片就是一张幻灯片，你也可以做成多张照片为一张幻灯片。我们利用“切换”特效来设置动画效果，依次选中每一个幻灯片，然后在“切换”中选择一种满意的“切换方案”即可，非常简单！

动画效果设置完成之后，就可以保存PPT相册了，但此时的PPT相册还称不上视频相册，因为它还只是PPT文档格式的，接下来我们需要利用狸窝照片制作视频软件(又名狸窝PPT转换器)把PPT相册转换为视频相册。

打开狸窝照片制作视频软件，通过“添加(A)”按钮，把我们刚刚保存的PPT相册导入软件。

通过主界面“自定义”设置按钮，为视频相册配上一段动听的音乐，要不图片寂静无声的展示，多少失了色彩，可以选择MP3格式的音频或MP4格式的视频作为背景音乐都可以。

背景音乐添加完成之后，点击确定按钮回到软件主界面，此时点击预置方案进行设置视频相册的视频格式，可以直接根据播放设备选择格式，或者选择高清视频格式等。

现在可以在软件主界面上点击“start”按钮，然后开始转换PPT相册为视频相册，在转换的过程中我们可以上上网做点别的事情，等待视频相册的出炉。

当狸窝PPT转换器提示转换成功，就可以看到视频相册的输出目录，我们的视频相册就百分百制作成功了，赶快点击播放视频观看视频相册的效果吧！当然，在以上效果的制作中，你们可以不用完全跟着小编的方法制作，利用Powerpoint还可以制作出很多非常棒的动画效果，赶紧来动手尝试吧！

Escripts Transformer 2 for Mac是AEscripts系列中蛮受欢迎的一款三维卷轴扭曲变形照片墙AE脚本，ae脚本transformer支持安装在After Effect 2020、CC 2019、CC 2018、CC 2017、CC 2015等版本中使用，这次全新版本的ransformer脚本中还包含扭曲变形展开照片墙预设，多种不同的扭曲变形效果供你选择，还在找AE视频墙扭曲变形插件的朋友赶紧试试transformer吧！

Transformer 2 for Mac脚本介绍

AEscripts Transformer 2 for Mac是功能强大的素材转换和After Effects动画工具，可以将图层扭曲变形，制作多画面视频墙效果，包含5种预设(卷轴，环形，扭曲等)，而且还可以根据自己绘制的路径做扭曲，将大量图片视频制作成完全视频墙效果，真正的模拟***图层扭曲效果。

AE视频墙扭曲变形插件transformer功能特点

- 保存并加载多个转换属性

- 调整多个图层的大小

- 计算蒙版路径长度

- 偏移位置为网格或沿路径

- 随机位置

- 按行旋转

- 高级音序器

- 沿路径的弯曲和动画片段

- 素材复制器

- 画面分离器/切割器

- 制作全景或视频墙

- 从多个图层中选择关键帧

- 动画路径

- 预设浏览器

- 使用新的Transformer Pack进行扩展！

活跃

您可以使用蒙版将图像切割成任何形状的碎片

使用蒙版路径或变换属性创建屏幕墙

使用蒙版弯曲图像

日，当下炙手可热的快手宣布开源旗下明星产品可灵中一项重要技术项目LivePortrait。，该框架能够准确、实时地将驱动视频的表情、姿态迁移到静态或动态人像视频上，生成极具表现力的视频结果。如下动图所示：

LivePortrait的主要功能包括从单一图像生成生动动画、精确控制眼睛和嘴唇的动作、处理多个人物肖像的无缝拼接、支持多风格肖像、生成高分辨率动画等。这些功能不仅让LivePortrait在动画生成上更加灵活多变，也为用户提供了更多的创意空间。

并且，LivePortrait发布即可用，秉承快手风格，论文、主页、代码一键三连。LivePortrait一经开源，就得到了HuggingFace首席执行官Clément Delangue的关注转发，首席战略官 Thomas Wolf还亲自体验了功能，厉害了！

同时，LivePotrait获得了开源社区的广泛关注，短短一周多时间左右，在GitHub上总计收获了6.4K Stars，550 Forks，140 Issues&PRs，获得广泛好评，关注仍在持续增长中：

方法介绍

和当前主流基于扩散模型的方法不同，LivePortrait探索并拓展了基于隐式关键点框架的潜力，从而平衡了模型计算效率和可控性。

LivePortrait聚焦于更好的泛化性，可控性和实用的效率。为了提升生成能力和可控性，LivePortrait采用69M高质量训练帧，视频-图片混合训练策略，升级网络结构，并设计了更好的动作建模和优化方式。

此外，LivePortrait将隐式关键点看成一种面部混合变形 (Blendshape) 的有效隐式表示，并基于此精心提出了贴合 (stitching) 和重定向 (retargeting) 模块。这两个模块为轻量MLP网络，因此在提升可控性的同时，计算成本可以忽略。即使是和一些已有的基于扩散模型的方法比较，LivePortrait依旧很能打。

同时，在RTX4090 GPU上，LivePortrait的单帧生成速度能够达到12.8ms，若经过进一步优化，如TensorRT，预计能达10ms以内！

LivePortrait的模型训练分为两阶段。第一阶段为基础模型训练，第二阶段为贴合和重定向模块训练。

第一阶段：基础模型训练

在第一阶段模型训练中，LivePortrait对基于隐式点的框架，如Face Vid2vid[1]，做了一系列改进，包括：

高质量训练数据收集：LivePortrait采用了公开视频数据集Voxceleb[2]，MEAD[3]，RAVDESS [4]和风格化图片数据集AAHQ[5]。此外，还使用了大规模4K分辨率的人像视频，包含不同的表情和姿态，200余小时的说话人像视频，一个私有的数据集LightStage[6]，以及一些风格化的视频和图片。LivePortrait将长视频分割成少于30秒的片段，并确保每个片段只包含一个人。为了保证训练数据的质量，LivePortrait使用快手自研的KVQ[7]（快手自研的视频质量评估方法，能够综合感知视频的质量、内容、场景、美学、编码、音频等特征，执行多维度评价）来过滤低质量的视频片段。总训练数据有69M视频，包含18.9K身份和60K静态风格化人像。

视频-图像混合训练：仅使用真人人像视频训练的模型对于真人人像表现良好，但对风格化人像（例如动漫）的泛化能力不足。风格化的人像视频是较为稀有的，LivePortrait从不到100个身份中收集了仅约1.3K视频片段。相比之下，高质量的风格化人像图片更为丰富，LivePortrait收集了大约60K身份互异的图片，提供多样身份信息。为了利用这两种数据类型，LivePortrait将每张图片视为一帧视频片段，并同时在视频和图片上训练模型。这种混合训练提升了模型的泛化能力。

升级的网络结构：LivePortrait将规范隐式关键点估计网络 (L)，头部姿态估计网络 (H) 和表情变形估计网络 (Δ) 统一为了一个单一模型 (M)，并采用ConvNeXt-V2-Tiny[8]为其结构，从而直接估计输入图片的规范隐式关键点，头部姿态和表情变形。此外，受到face vid2vid相关工作启发，LivePortrait采用效果更优的SPADE[9]的解码器作为生成器 (G)。隐式特征 (fs) 在变形后被细致地输入SPADE解码器，其中隐式特征的每个通道作为语义图来生成驱动后的图片。为了提升效率，LivePortrait还插入PixelShuffle[10]层作为 (G) 的最后一层，从而将分辨率由256提升为512。

更灵活的动作变换建模：原始隐式关键点的计算建模方式忽视了缩放系数，导致该缩放容易被学到表情系数里，使得训练难度变大。为了解决这个问题，LivePortrait在建模中引入了缩放因子。LivePortrait发现缩放正则投影会导致过于灵活的可学习表情系数，造成跨身份驱动时的纹理粘连。因此LivePortrait采用的变换是一种灵活性和驱动性之间的折衷。

关键点引导的隐式关键点优化：原始的隐式点框架似乎缺少生动驱动面部表情的能力，例如眨眼和眼球运动。具体来说，驱动结果中人像的眼球方向和头部朝向往往保持平行。LivePortrait将这些限制归因于无监督学习细微面部表情的困难。为了解决这个问题，LivePortrait引入了2D关键点来捕捉微表情，用关键点引导的损失 (Lguide)作为隐式关键点优化的引导。

级联损失函数：LivePortrait采用了face vid2vid的隐式关键点不变损失 (LE)，关键点先验损失 (LL)，头部姿态损失 (LH) 和变形先验损失 (LΔ)。为了进一步提升纹理质量，LivePortrait采用了感知和GAN损失，不仅对输入图的全局领域，面部和嘴部的局部领域也施加了这些损失，记为级联感知损失 (LP,cascade) 和级联GAN损失 (LG,cascade) 。面部和嘴部区域由2D语义关键点定义。LivePortrait也采用了人脸身份损失 (Lfaceid) 来保留参考图片的身份。

第一阶段的所有模块为从头训练，总的训练优化函数 (Lbase) 为以上损失项的加权和。

第二阶段：贴合和重定向模块训练

LivePortrait将隐式关键点可以看成一种隐式混合变形，并发现这种组合只需借助一个轻量的MLP便可被较好地学习，计算消耗可忽略。

考虑到实际需求，LivePortrait设计了一个贴合模块、眼部重定向模块和嘴部重定向模块。当参考人像被裁切时，驱动后的人像会从裁图空间被反贴回原始图像空间，贴合模块的加入是为了避免反贴过程中出现像素错位，比如肩膀区域。

由此，LivePortrait能对更大的图片尺寸或多人合照进行动作驱动。眼部重定向模块旨在解决跨身份驱动时眼睛闭合不完全的问题，尤其是当眼睛小的人像驱动眼睛大的人像时。嘴部重定向模块的设计思想类似于眼部重定向模块，它通过将参考图片的嘴部驱动为闭合状态来规范输入，从而更好地进行驱动。

贴合模块：在训练过程中，贴合模块 (S) 的输入为参考图的隐式关键点 (xs) 和另一身份驱动帧的隐式关键点 (xd)，并估计驱动隐式关键点 (xd) 的表情变化量 (Δst)。可以看到，和第一阶段不同，LivePortrait采用跨身份的动作替代同身份的动作来增加训练难度，旨在使贴合模块具有更好的泛化性。

接着，驱动隐式关键点 (xd) 被更新，对应的驱动输出为 (Ip,st) 。LivePortrait在这一阶段也同时输出自重建图片 (Ip,recon)。最后，贴合模块的损失函数(Lst) 计算两者肩膀区域的像素一致损失以及贴合变化量的正则损失。

眼部和嘴部重定向模块：眼部重定向模块 (Reyes) 的输入为参考图隐式关键点 (xs)，参考图眼部张开条件元组和一个随机的驱动眼部张开系数，由此估计驱动关键点的变形变化量 (Δeyes)。

眼部张开条件元组表示眼部张开比例，越大表示眼部张开程度越大。类似的，嘴部重定向模块 (Rlip) 的输入为参考图隐式关键点 (xs)，参考图嘴部张开条件系数和一个随机的驱动嘴部张开系数，并由此估计驱动关键点的变化量 (Δlip)。

接着，驱动关键点 (xd) 分别被眼部和嘴部对应的变形变化量更新，对应的驱动输出为 (Ip,eyes) 和 (Ip,lip) 。

最后，眼部和嘴部重定向模块的目标函数分别为 (Leyes) 和 (Llip)，分别计算眼部和嘴部区域的像素一致性损失，眼部和嘴部变化量的正则损失，以及随机驱动系数与驱动输出的张开条件系数之间的损失。

眼部和嘴部的变化量 (Δeyes) 和 (Δlip) 是相互独立的，因此在推理阶段，它们可以被线性相加并更新驱动隐式关键点。

总结以及未来前景

LivePortrait的相关技术点，已在快手的诸多业务完成落地，包括快手魔表、快手私信、快影的AI表情玩法、快手直播、以及快手孵化的面向年轻人的噗叽APP等，并将探索新的落地方式，持续为用户创造价值。此外，LivePortrait会基于可灵基础模型，进一步探索多模态驱动的人像视频生成，追求更高品质的效果。

现在，无论你是想制作一段个性化的肖像视频，还是想给老照片赋予新的生命，LivePortrait都能帮你轻松实现。这不仅仅是一个工具，更是一个让创意无限扩展的平台。所以，别再让你的照片沉睡在相册里了，让LivePortrait唤醒它们，让它们动起来，讲述属于它们自己的故事。

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