能否用imgs+wavs进行A2ET训练

[HustZhenhua]

作者您好，我想对A2ET模型的训练进行复现，但是vox2数据集太大，预处理时间会很长，现在我这里有对vox2数据裁剪过的img和提取的对应的wav音频，请问能否完成对A2ET模型两种损失方式的训练？

[yuangan]

您好，感谢关注~ :blush:

理论上是可以的，只要根据预处理的代码准备好输入文件和输出文件，最后训练能收敛，能生成正常的talking-head视频就行。最好找几个视频处理一下训一训看看，有一些比如25fps (video)，16000Hz (wav)，256x256 (resolution)等这种条件需要仔细对齐，不然可能无法训练或收敛。如果有对不上的地方可以改一改预处理文件。具体训练过程可以参考log文件夹。

祝好~

[HustZhenhua]

作者您好，非常感谢您的回复！ 有几个问题想跟您再次确认一下：

1. 在训练A2ET模型时，mead数据是不需要的，以及voxselect.txt只是在A2ET第二阶段的训练中需要，所以可以在frames_dataset_transformer25.py中删除这部分输入对吗？ 2.我现有的数据是之前清洗并裁剪过的的vox2视频帧图片、poseimg数据以及对应音频，需要用预处理代码生成deepfeature32以及3D-latent 然后再进行训练吗？

[yuangan]

1. mead可以放进去吧，只是当成普通数据用，用不用问题应该也不大，A2ET只是训嘴部的。
2. 需要啊，不然你没法训练网络哇。可以去看看代码，会用到这些input，而且还得和帧的人脸表情匹配上才行。

[HustZhenhua]

非常感谢您的回复和工作，请问如果只完成了A2ET模型第一阶段的训练，该如何使用demo进行推断呢？我想验证一下我用小样本训练的结果能否生成正常的talking-head视频

[yuangan]

你好，这个问题稍微有点麻烦，你需要修改demo.py以实现这个目的。