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LivePortrait 输出视频出现黑框，如何通过关闭半精度推理解决？

【免费下载链接】LivePortraitBring portraits to life!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LivePortrait

用 LivePortrait 跑人像动画推理（命令行inference.py或 Gradio 界面app.py）时，正常结果是在animations/目录下生成一个 mp4 文件，视频内容依次包含驱动视频、输入图像或视频以及生成结果。如果在生成视频中出现黑框（black box），官方文档给出的处理方式是：关闭默认开启的半精度（FP16）推理，在命令中加上--no_flag_use_half_precision参数重新运行。本文只针对这一个现象，给出判断依据、修改方法和验证方式。

先确认现象与参数：黑框和半精度开关的关系

在动手之前，先确认你的问题属于文档描述的情形：

1. 现象：正常推理跑完了，但输出视频中出现黑色方块/黑框区域，而不是人脸内容。

2. 对应参数：LivePortrait 的推理参数flag_use_half_precision默认为True，即默认使用 FP16 半精度推理。该参数在 src/config/argument_config.py 中的注释写明了黑框的处理方式：

   flag_use_half_precision: bool = True # whether to use half precision (FP16). If black boxes appear, it might be due to GPU incompatibility; set to False.

   也就是说，文档把黑框归因为可能与 GPU 对半精度的兼容性有关，解决办法是把该值设为False。

3. 出处：这条修复建议在 assets/docs/changelog/2024-07-10.md 的 "Others" 一节中明确记录（原文：If you encounter a black box problem, disable half-precision inference by using--no_flag_use_half_precision），并关联了社区 issue #40、#48、#62。

如果黑框并非由推理产生（例如输入文件本身就有黑边），则不属于本文范围。

前提：确认推理环境可用

如果你还没有成功跑过一次推理，需要先完成项目 readme 中的环境准备：

• 系统已安装git、conda、FFmpeg；
• 用 conda 创建 Python 3.10 环境并安装依赖：

conda create -n LivePortrait python=3.10 conda activate LivePortrait pip install -r requirements.txt

• 预训练权重已下载到./pretrained_weights目录，目录结构参考 assets/docs/directory-structure.md：

huggingface-cli download KlingTeam/LivePortrait --local-dir pretrained_weights --exclude "*.git*" "README.md" "docs"

环境就绪的标志是：不带任何额外参数执行python inference.py能正常跑完并生成输出视频。

关闭半精度重新运行

主路径是命令行推理。在你原来的命令后追加--no_flag_use_half_precision即可，例如使用仓库自带示例：

python inference.py -s assets/examples/source/s9.jpg -d assets/examples/driving/d0.mp4 --no_flag_use_half_precision

其中-s指定源图像或视频，-d指定驱动视频或.pkl动作模板；换成你自己的输入时，只需保持这两个路径有效并在末尾保留--no_flag_use_half_precision。

如果你是通过 Gradio 界面使用，app.py解析的是同一套ArgumentConfig，参数同样适用，启动命令改为：

python app.py --no_flag_use_half_precision

注意这个参数要放在启动app.py时传入，而不是在网页界面里设置；传参后可以照常使用--server_port、--share、--server_name等其他 Gradio 参数。

验证结果

脚本成功运行后，会在animations/目录生成输出 mp4，文件内容包含驱动视频、输入图像或视频和生成结果三部分（readme 中给出的示例文件名为animations/s6--d0_concat.mp4；当前 ArgumentConfig 的默认源输入是assets/examples/source/s0.jpg，所以实际文件名取决于你传入的-s和-d）。

验证方式就是查看这个 mp4：如果之前的黑框不再出现，说明问题已通过关闭半精度解决。

限制与后续

• 文档只说明--no_flag_use_half_precision用于解决 black box 问题，没有列出具体受影响的 GPU 型号，也没有说明关闭半精度对推理速度的影响，因此不要据此推断性能变化。
• 不确定某个参数名或选项时，用python inference.py -h查看全部可用参数。
• 如果关闭半精度后黑框仍然存在，说明该现象不属于文档记录的这一情形，需要另行排查输入素材或环境问题。

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