让照片动起来：LivePortrait 开源动画工具上手

想让静态人像照片做出指定的表情，过去离不开影视级的专业流程。2024 年开源社区围绕 LivePortrait 推出了一整套周边工具，其中 AdvancedLivePortrait-WebUI 把肖像动画能力做成了基于 Gradio 的网页界面：上传一张照片，拖动参数，就能在浏览器里编辑口型、眉毛和眨眼，让照片按你的意图动起来。

项目定位：给 LivePortrait 加一个好用的界面

AdvancedLivePortrait-WebUI 是为 ComfyUI-AdvancedLivePortrait 开发的独立图形界面。要理解它的位置，可以先看这条转化链：LivePortrait 论文提出算法，ComfyUI 插件把算法接入节点工作流，WebUI 再把工作流包装成普通人能直接上手的界面。

论文全名是 LivePortrait: Efficient Portrait Animation with Stitching and Retargeting Control（arXiv:2407.03168），核心思路是通过拼接控制与重定向控制两套机制，把驱动视频里的表情迁移到静态人像上，同时兼顾推理效率与画面自然度。社区随后把模型转换成 safetensors 格式分发（转换版本来自 ComfyUI-LivePortraitKJ 项目），人脸定位交给了 ultralytics 检测器，WebUI 则在这几层之上提供统一的参数面板。

能做什么

• 表情编辑：内置 AAA、EEE 等口型参数，眉毛动作与眨眼效果可以单独调节，组合起来就能编排一段完整的表情表演；
• 自动人脸检测：ultralytics 负责定位人脸区域，省去手动裁剪对齐的麻烦；
• 部署方式灵活：本地运行、Windows 一键脚本、Docker 容器、Colab 云端体验任选其一；
• 界面多语言：文案集中在 translation.yaml 文件里，提交翻译就能参与贡献。

安装与运行

本地运行要求 Python 版本在 3.9 到 3.12 之间，有 NVIDIA 显卡时体验最好：

git clone https://github.com/jhj0517/AdvancedLivePortrait-WebUI.git
pip install -r requirements.txt
python app.py

没有 NVIDIA 显卡的话，把依赖文件换成 requirements-cpu.txt 即可。Windows 用户更省事：项目自带三个 PowerShell 脚本，Install.ps1 负责创建虚拟环境并安装依赖，Start-WebUI.ps1 负责启动界面，Update.ps1 负责更新版本，右键以 PowerShell 运行即可。

习惯容器的用户可以走 Docker 路线：

docker compose -f docker/docker-compose.yaml build
docker compose -f docker/docker-compose.yaml up

构建完成后浏览器访问 localhost:7860 打开界面；使用非 NVIDIA 显卡的话，需要先按照自己的环境修改 docker-compose.yaml。完全不想折腾本地环境，也可以直接打开项目提供的 Colab Notebook 在云端试用。

值得关注的原因

一是门槛低。从论文到插件再到网页界面，创作者不需要读懂算法细节，装好环境就能给自己的人像照片做表情动画。二是场景广：社交媒体上的动态表情、虚拟主播的面部驱动、影视后期的表情预览、培训课程里的互动内容，都属于它的射程范围。三是它展示了 AI 开源生态的典型路径：一篇 arXiv 论文经社区插件化，再长出易用的图形界面，技术从实验室走到普通人手里，全程只用了几个月。

也有两点需要注意：首次运行要下载模型文件，网络不畅时要耐心等待；CPU 模式的推理速度明显偏慢，重要任务最好还是有独立显卡。另外，表情迁移的自然度很大程度取决于源照片质量，正脸、光线均匀、五官清晰的照片效果最好。

如果你手头正好有人物肖像素材想做动态效果，这个项目值得放进工具箱，从 Colab 体验开始成本最低。