AI换脸入门之FaceFusion实战（三）

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“AI换脸入门之FaceFusion实战（三）”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

AI换脸入门之FaceFusion实战（三）：

一、前言：Roop是什么？能做什么？

Roop 是一款简单但强大的 AI 换脸工具，只需一张人脸图片，就能轻松完成视频换脸任务。它的核心目标是将源图像的身份特征（如面部特征）注入到目标图像中，同时严格保留目标图像的其他属性（如背景、姿势等）。与传统方法相比，Roop 能有效避免“属性泄露”问题（即源图像的特征干扰目标图像），从而生成高质量且时间一致性的视频。

无论是制作趣味短视频、电影特效，还是社交媒体上的创意内容，Roop 都能带来惊艳的效果。接下来，我们将一步步带你完成环境搭建和实际操作，助你快速上手！

二、环境搭建：从零开始配置Roop

1.下载代码
打开终端，运行以下命令克隆 Roop 的源码：

git clone –depth 1 https://github.com/s0md3v/roop.git
cd roop

2.创建并激活Python环境
Roop 需要 Python 3.10 的支持，因此我们需要先创建一个虚拟环境：

conda create -n py310 python=3.10 # 创建新环境
source activate py310 # 激活环境

3.安装依赖
安装项目所需的依赖库，建议使用国内镜像加速下载：

pip install -r requirements.txt

如果遇到依赖冲突，可以尝试以下命令：

pip install -r requirements.txt –use-pep517

或者手动调整依赖版本（如 numpy>=1.23.5）。如果需要配置镜像源，可以运行：

pip config set global.index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com

4.下载模型文件
Roop 依赖于预训练模型 inswapper_128.onnx，可以通过以下链接下载：
[https://huggingface.co/henryruhs/roop/resolve/main/inswapper_128.onnx](https://huggingface.co/henryruhs/roop/resolve/main/inswapper_128.onnx)

三、实战演练：用Roop生成你的第一段换脸视频

完成环境搭建后，就可以开始生成换脸视频了！以下是一个完整的命令示例：

cd roop
python run.py –execution-provider cuda
# 如果报错类似 ONNXRuntimeError CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED，需减少执行线程
# https://github.com/s0md3v/roop/issues/413
python run.py –execution-provider cuda –execution-threads 1

参数说明：

python run.py [options]
-h, –help show this help message and
exit
-s SOURCE_PATH, –source SOURCE_PATH select an source image
-t TARGET_PATH, –target TARGET_PATH select an target image or
video
-o OUTPUT_PATH, –output OUTPUT_PATH select output file or
directory
–frame-processor FRAME_PROCESSOR [FRAME_PROCESSOR …] frame processors (choices:
face_swapper, face_enhancer, …)
–keep-fps keep target fps
–keep-frames keep temporary frames
–skip-audio skip target audio
–many-faces process every face
–reference-face-position REFERENCE_FACE_POSITION position of the reference
face
–reference-frame-number REFERENCE_FRAME_NUMBER number of the reference
frame
–similar-face-distance SIMILAR_FACE_DISTANCE face distance used for
recognition
–temp-frame-format {jpg,png} image format used for
frame extraction
–temp-frame-quality [0-100] image quality used for
frame extraction
–output-video-encoder {libx264,libx265,libvpx-vp9,h264_nvenc,hevc_nvenc} encoder used for the
output video
–output-video-quality [0-100] quality used for the
output video
–max-memory MAX_MEMORY maximum amount of RAM in
GB
–execution-provider {cpu} [{cpu} …] available execution
provider (choices: cpu, …)
–execution-threads EXECUTION_THREADS number of execution
threads
-v, –version show program’s version
number and exit

运行命令后，按照提示上传一张源图片（需要替换的脸）和一个目标视频（需要换脸的视频），稍等片刻即可得到一段高质量的换脸视频！

$ python run.py –execution-provider cuda –execution-threads 1
Applied providers: [‘CUDAExecutionProvider’, ‘CPUExecutionProvider’], with options:
{‘CPUExecutionProvider’: {}, ‘CUDAExecutionProvider’: {‘device_id’: ‘0’, ‘gpu_mem_limit’:
‘18446744073709551615’, ‘gpu_external_alloc’: ‘0’, ‘gpu_external_free’: ‘0’,
‘gpu_external_empty_cache’: ‘0’, ‘cudnn_conv_algo_search’: ‘EXHAUSTIVE’, ‘cudnn_conv1d_pad_to_nc1d’:
‘0’, ‘arena_extend_strategy’: ‘kNextPowerOfTwo’, ‘do_copy_in_default_stream’: ‘1’,
‘enable_cuda_graph’: ‘0’, ‘cudnn_conv_use_max_workspace’: ‘1’, ‘tunable_op_enable’: ‘0’,
‘enable_skip_layer_norm_strict_mode’: ‘0’, ‘tunable_op_tuning_enable’: ‘0’}}
# …
find model: /home/john/.insightface/models/buffalo_l/w600k_r50.onnx recognition [‘None’, 3, 112, 112]
127.5 127.5
set det-size: (640, 640)
inswapper-shape: [1, 3, 128, 128]
100%|
██████████████████████████████████████████████████
███████████████████████████████████████| 336/336 [00:01<00:00, 185.49it/s] [ROOP.CORE] Creating temp resources... [ROOP.CORE] Extracting frames with 30.0 FPS... [ROOP.FACE-SWAPPER] Progressing... Processing: 100%|█| 336/336 [01:40<00:00, 3.33frame/s, memory_usage=04.94GB, execution_providers= ['CUDAExecutionProvider'], exec [ROOP.CORE] Creating video with 30.0 FPS... [ROOP.CORE] Restoring audio... [ROOP.CORE] Processing to video succeed!

四、插件安装与使用

如果你更喜欢通过图形界面操作，可以尝试安装 Roop 的插件版本：

1.安装插件
插件地址：[https://github.com/s0md3v/sd-webui-roop](https://github.com/s0md3v/sd-webui-roop)
或者直接在 Stable Diffusion 的 WebUI 中加载插件：
– 打开 WebUI，在“扩展”页面搜索“Roop”，点击安装并重启界面即可。

2.使用插件
插件的操作非常简单：

（1）上传需要换脸的图片。
（2）选择目标视频或图片，并指定要替换的脸序号（从 0 开始计数）。
（3）调整参数，比如放大倍率（Upscalarscale 建议设置为 1-1.8）、换脸算法模型等。
（4）点击生成，等待结果即可。

3.效果图

五、常见问题与解决方案

1.报错：ONNXRuntimeError CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
解决方法：减少执行线程数，例如：

python run.py –execution-provider cuda –execution-threads 1

2.生成效果不理想怎么办？
– 尝试调整放大倍率（Upscalarscale）。
– 更换不同的换脸算法模型（如 CodeFormer 或 GFPGAN）。
– 确保输入图片和视频的质量较高，避免模糊或低分辨率素材。

Roop 是一款功能强大且易于使用的 AI 换脸工具，无论是新手还是老手都能快速上手。不过需要注意的是，AI 技术的应用需遵守法律法规，避免不当使用带来的风险。

希望这篇教程能帮助你顺利上手 Roop！如果有任何问题，欢迎随时交流讨论。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“AI换脸入门之FaceFusion实战（三）”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！