需要用到的網上公開專案鏈接：
生成紙片人立繪（需要神秘的上網工具）：https://waifulabs.com
將立繪轉換為live2d的專案代碼：https://github.com/pkhungurn/talking-head-anime-demo

以下為詳細操作步驟：

1.基本環境前置要求

想要安裝專案運行的環境，你的電腦需要有一些基本前提條件，

1.1 安裝visual studio

專案的運行需要dlib庫，而dlib庫需要先安裝cmake，如果你使用的是windows系統，那么你必須在電腦上安裝visual studio之后才能滿足cmake的前置條件，
下載visual studio：https://visualstudio.microsoft.com
反正這軟體可以白嫖

安裝完之后手動在cmd里面安裝cmake

pip install cmake

1.2 安裝cuda

專案要求必須使用GPU來運行pytorch，因此你必須安裝了相關的環境之后才能使用，關于這方面有很多的文章可以參考，
比如這位大佬的教程：
win10下pytorch-gpu安裝以及CUDA詳細安裝程序

1.3 安裝專案需要的庫

在完成了以上兩個步驟之后，就可以愉快地開始安裝大佬在專案中用到的庫了，具體的安裝方式大佬在git上也都寫得很明白了，
https://github.com/pkhungurn/talking-head-anime-demo
其中的Dependencies提供了單獨安裝各個庫的串列，Recreating Python Environment with Anaconda則提到了使用conda一鍵安裝環境的方法，

2. 適用于直播的代碼改動

2.1 試運行

在完成了talking-head-anime-demo這個專案的下載，并且按照git上的說明完成了匯入模型與配置環境之后，就可以試著運行了，
專案作者提供了兩個啟動命令，

python app/manual_poser.py

manual_poser.py用于啟動一個可以根據拉條改變動作的手控模型，

python app/puppeteer.py

puppeteer.py用于啟動一個實時面部捕捉的視窗，實作類似于facerig的同步表情，最后啟動的視窗中會有三個視窗：靜態原圖片、攝像頭真實影像、根據表情同步變化的live2d模型，
（PS：雖然本人在這一步并沒有遇到障礙，但是有一個朋友在這一步攝像頭無法正常作業，將puppeteer.py中第199行的

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

修改為

video_capture = cv2.VideoCapture(1,cv2.CAP_DSHOW)

之后，攝像頭得以正常運行，）

對windows系統來說，可以通過寫一個bat腳本的方法來雙擊啟動程式，而不用每次都在cmd打指令，因此可以在talking-head-anime-demo-master檔案夾中新建一個任意名字且后綴名為.bat的腳本檔案，
在檔案中寫入：

start cmd /k "python app/puppeteer.py"

雙擊檔案即等效于在cmd中輸入對應的命令，

專案作者已經在talking-head-anime-demo-master\data\illust中提供了幾張用于測驗的樣例圖片，因此可以直接測驗動態模型是否正常作業，

不過原作者給出的界面并不是很適合直接用于直播，因此還需要進行一些小小的改動，
以下改動可以在puppeteer.py的原檔案上進行，也可以在app檔案夾中新建一個名字不同的py檔案然后復制一份puppeteer.py的代碼進去，別忘了把自己啟動腳本中對應的檔案名也改了，

2.2 去除攝像頭真實畫面

在這三個視窗中，中間的真實攝像頭畫面恐怕是很多人最不希望看到出現在直播中的鏡頭了覺得自己萌萌噠的請無視這部分內容并體諒一下丑逼的自卑，雖然可以剪切掉，不過看見自己出現在視窗中就很不爽，
因此，在puppeteer.py或者你復制的檔案的代碼中做出以下改動：
將第56行改為：

if False:

洗掉或者注釋掉124-126行：

#self.video_capture_label.configure(image=photo_image, text="")
#self.video_capture_label.image = photo_image
#self.video_capture_label.pack()

大功告成，再也不用在視窗中央看見自己丑逼的臉了！

2.3 將背景設定為綠幕

既然是直播，那么自然方塊形的背景就很礙眼了，而專案作者并沒有設定視窗的背景顏色，因此需要對背景顏色進行一些改動，
經過幾次實驗之后，找到了正確修改動態模型背景顏色的方法，
在第160行更新圖片的原代碼中添加背景顏色：

self.posed_image_label.configure(image=photo_image, text="",bg="green")

當然，取決于立繪具體顏色也可以把背景設定為藍色、紅色等等……

2.4 OBS配置

終于完成了對專案代碼的改動，接下來使用著名的OBS軟體進行直播的配置，這個軟體是免費開源的，
OBS軟體下載地址：https://obsproject.com/download
關于如何使用，網上也有很多教程，新建場景，然后點擊下面的加號新建視窗捕獲，在視窗捕獲中選擇python.exe的視窗，此時已經可以看到全貌了，
確認之后，右鍵視窗捕獲的內容，點擊濾鏡，按新視窗中的加號為其添加濾鏡，首先添加一個裁剪濾鏡，只要留下綠色的輸出部分在畫面中就可以，裁剪之后，再添加一個色度鍵的濾鏡，過濾綠色，
于是，大功告成，只要再配置好相應直播網站的推流資訊，你就可以使用美少女紙片人的形象直播啦~

3. 立繪圖片調整

截止至上述步驟，使用的都是專案作者給的專案檔案中的測驗用圖，于是接下來就是要搞一張獨屬于自己的立繪，
仔細閱讀專案說明，專案作者給出了輸入圖片的格式要求：
1、圖片必須為PNG格式，
2、圖片的長寬大小必須為256 x 256，
3、人物頭部必須包含在中間的128 x 128像素中，
4、圖片必須有4個通道(RGBA)，即RGB三顏色圖層加上alpha透明度圖層，
5、不屬于角色身體的像素必須設定為(0,0,0,0)，

3.1 原始圖片素材獲取

原始圖片的生成給出了推薦使用的網站https://waifulabs.com，一個被稱之為老婆生成器的網站，不幸的是，這個網站處于墻外，因此想要使用這個網站會需要一些大家都懂的神秘工具，
整個網頁的操作非常直觀明了，看一眼就知道怎么用了，

3.2 圖片格式改動

不幸的是，當你捏完了自己的美少女立繪并且保存到本地之后，卻發現這個圖片是400x400的，而且各種意義上都和你需要的輸入圖片格式完全不符，
因此，這張圖片還需要一些后期加工才能真正派上用場，于是開始寫一個python腳本來將網站生成的圖片自動調整到與測驗用圖相似的形態你甚至連手動摳一下圖都不想干嗎，
新建一個adjust_png.py的檔案，并寫入代碼：

import numpy as np
import cv2
from scipy.spatial.distance import cdist


# ------------------------- start config -------------------------
# 配置RGB三色和小于多少的點被設定為不透明
# 根據具體圖片自行調配
threshold = 750
# 配置左側增加多少空白
L_add = 60
# 配置右側增加多少空白
R_add = 60
# 配置上方增加多少空白
U_add = 140
# -------------------------- end config --------------------------

# 獲取輸入檔案名
input_path = input("請輸入你的輸入檔案名（不包括后綴名）：") + ".png"
# 讀取圖片
img = cv2.imread(input_path,1)
while (img == None).all():
	print("圖片名錯誤，請重新輸入")
	input_path = input("請輸入你的輸入檔案名（不包括后綴名）：") + ".png"
	img = cv2.imread(input_path,-1)	

# 獲取輸出檔案名
output_path = input("請輸入你的輸出檔案名（不包括后綴名）：") + ".png"

# 將圖片擴大到與測驗樣圖類似的形態
# 左側擴展
L_expand = np.ones([img.shape[0],L_add,3], dtype="uint8")*255
img = np.hstack([L_expand,img])
# 右側擴展
R_expand = np.ones([img.shape[0],R_add,3], dtype="uint8")*255
img = np.hstack([img, R_expand])
# 上方擴展
U_expand = np.ones([U_add,img.shape[1],3], dtype="uint8")*255
img = np.vstack([U_expand, img])

# 修改為256x256
img = cv2.resize(img,(256,256))

# 新建alpha圖層
A = np.zeros(img.shape[:2], dtype="uint8")
for i in range(img.shape[0]):
	for j in range(img.shape[1]):
		# 對三色值之和小于閾值的點，設定為不透明
		if img[i][j].sum() < threshold:		
			A[i][j] = 255
		# 對透明的點，將三顏色都設定為0
		else:
			img[i][j][0] = 0
			img[i][j][1] = 0
			img[i][j][2] = 0

# 生成帶有透明圖層的四通道輸出圖片
(B, G, R) = cv2.split(img)
img = cv2.merge([B, G, R, A])

# 輸出圖片
cv2.imwrite(output_path,img)

4. 效果測驗

很好，一切都大功告成，接下來就是把自己新做的圖片

放入這個大佬的專案里面，然后生成可動模型，想必效果一定很……

Nice!
PS：之前的圖片修改代碼中出現了一個bug（忘了把全透明區域的三顏色通道也改為0），導致最終效果直逼鬼片，現在已經修復，