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roop-unleashed 免训练视频换脸:5 步跑通,首跑 2GB 下载坑提前说
roop-unleashed 免训练视频换脸5 步跑通首跑 2GB 下载坑提前说【免费下载链接】roop-unleashedEvolved Fork of roop with Web Server and lots of additions项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/roop-unleashedroop-unleashed 是一个免训练的 AI 换脸工具放一张源脸加一个目标视频在浏览器里走完上传、预览、出片几步就能拿到换脸成片预训练模型免费参数全部可视化不用写一行代码。把整个流程想成去老照相馆翻拍交一张样照、挑一卷底片、试拍一帧、取片走人。下面按这个顺序带你走一遍。三条路线对比不训练模型的换脸差在哪市面上的换脸工具基本分两条路训练式方案要你先攒几百张照片、跑几小时训练换一个目标人物就得从头再来纯命令行工具功能齐全但每个参数都得翻文档拼字符串。roop-unleashed 走的是第三条路——模型现成、界面开在浏览器里、参数全可视化你只交两份文件剩下的机器自己干。四步搭好本地环境首跑 2GB 下载提前知悉第一步克隆并启动Windows 用户直接双击installer/windows_run.bat即可git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/roop-unleashed cd roop-unleashed pip install -r requirements.txt python run.py后面几件事提前盯住Python 要 3.9 以上用 NVIDIA 独显需要 CUDA 12.4 及以上系统装 FFmpeg否则终端直接提示 ffmpeg is not installed换完的视频也拼不出来首次运行会自动下载约 2GB 预训练模型3 个换脸模型、5 个增强器、遮罩与上色模型存到models目录断网就重启接着下之后每次启动都跳过这一步启动成功后浏览器自动打开7860端口的本地页面深色主题界面就位。不想跑本地也能用仓库里的 Dockerfile 走容器路线。从上传到出片的 5 步最短路径传源脸交样照把一张光线均匀、五官清晰的正脸照拖进Source Files区这是要变成谁的依据上传后每张脸各显示一张缩略图传目标挑底片把要改的视频或图片丢进Target Files长视频可先设起始帧和结束帧只试拍一小段试拍校准右侧Preview Image自动显示当前一帧拖动Frame Number滑块换帧确认画面里的人脸位置对得上、没偏开机印片点橙色Start进度条逐帧跑完成片出现在右侧同时写入 output 文件夹取片点输出区直接打开 output 文件夹拿成品。两个最常碰的参数Max Face Similarity Threshold管差多少还算认得出这张脸默认0.650 是必须完全一致才换、1 是不要求相似度只在换串人或换不上时才动它Action on no face detected管某帧没检测到脸怎么办默认保留原始帧事故帧多的视频改选Skip Frame或Use last swapped。多人同框逐个换7 种模式挑人它解决什么问题视频里三个人只想换其中一个全换不行只换第一张脸也不对。怎么操作Source Files支持一次传多张源脸每张脸单独显示缩略图用箭头调整替换顺序Specify face selection for swapping下拉框有 7 种模式First found只换检测到的第一张脸Selected face先在下方 Detected faces 缩略图里点选目标只换这个人All faces全换All female/All male按性别换All input faces和All input faces (random)用多张源脸轮流替换后者随机抽。一句话提醒配合Number of swapping steps1–5 步默认 1每加一步多一轮迭代相似度再提一档、耗时大致翻倍Face Management 页签还能把多张照片打包成.fsz人脸集下次直接拖进来复用。墨镜、帽子、口罩三层遮罩保住遮挡物它解决什么问题不遮罩的话换脸会把目标的墨镜、帽子、口罩一并覆盖掉出来一张戴着陌生装备的脸。怎么操作Advanced Masking区从省事到精细三层防护Clip2Seg 引擎文本框输入glasses,hat等关键词系统自动识别对应区域换完脸把遮挡物原样贴回去DFL XSeg 引擎不用打关键词做更细粒度的自动遮挡处理适合角度复杂的面部手动遮罩在Manual mask Image编辑框里直接涂抹把要保护的范围画出来。一句话提醒先勾Show mask overlay in preview确认遮罩贴合人脸再跑全片勾上Restore original mouth area可保留目标原有口型说话类视频尤其实用Offset Face Top/Bottom/Left/Right、Erosion Iterations、Blur size这几个滑杆是微调遮罩贴合度的只在边缘出问题时动。直播实时换脸摄像头接虚拟摄像头它解决什么问题线上会议或开播时希望摄像头画面里的脸实时换成源脸。怎么操作切到Live Cam页签选好转源脸点Start摄像头画面即刻变化。Fake Camera Resolution三档可选640x480、1280x720默认、1920x1080Use DFL Xseg masking默认已开启可再勾Restore original mouth area勾上Forward stream to virtual camera换脸画面会送入虚拟摄像头——Linux 用 v4l2loopbackmacOS/Windows 用 OBS 虚拟摄像头——会议和直播软件即可直接调用。一句话提醒换源脸或改参数后要重启实时流才生效不会即时应用。故障速查6 个常见现象对照表现象原因对策处理慢到个位数帧/秒没用上 GPUSettings里Provider选CUDA无独显就勾force_cpu首次启动卡在下载约 2GB 模型下载网络不稳等待或重启续传不行就手动下载模型放进models目录输出视频打不开缺 FFmpeg安装 FFmpeg 并加入系统 PATH某几帧无人脸报错人脸检测中断Action on no face detected改Skip Frame或Use last swapped长视频内存不足In-Memory 模式帧缓存过大Select video processing method改Extract Frames to media落盘或在Settings里设内存上限默认 0 为不限改完参数没变化部分设置需重启生效重启程序或重启实时流再验证进阶调优只动这三个设置 ⚡Specify Face Swap Model——管换脸基础模型InSwapper 128默认、ReSwapper 128、ReSwapper 256。什么时候动想要更细的五官细节换 256 档输出脸分辨率更高代价是更慢Select post-processing——管选哪个增强器给脸做二次精修的后处理模型Codeformer、GFPGAN、GPEN、DMDNet、Restoreformer默认None。什么时候动源图偏糊用 Codeformer通用平衡用 GFPGAN再用Original/Enhanced image blend ratio滑杆默认 0.65调混合比例越接近 1 越偏原换脸结果Subsample upscale to——管二次采样分辨率128px默认、256px、512px。什么时候动1080p 视频里脸占画面大时提一档脸更清晰耗时同步上升。其余编码、画质、线程数等设置保持默认即可。所有改动自动存进config.yaml下次启动原样恢复。顺带一提剪辑、拼接、抽帧、视频修复、老照片上色、ESRGAN/LSDIR 超分放大都在Extras页签一次包圆。收尾红线一行换他人肖像先取得本人同意公开发布必须标注AI 生成/深度伪造本项目仅限技术与学术用途。下一步很具体现在跑python run.py传第一张源脸在预览区挑一帧人脸最清晰的确认位置点Start——几分钟后第一个成片就躺在 output 文件夹里剩下的事交给预览框前的反复试参。【免费下载链接】roop-unleashedEvolved Fork of roop with Web Server and lots of additions项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/roop-unleashed创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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