roop 单张图片一键换脸

工程简介

该工程实现的功能为：提供单张源人脸图像，可实现一键替换目标视频中的人脸，输出替换人脸后的视频，替换前后效果见上述动图。

该工程基于tkinter库设计了简洁的GUI界面，用以选取源人脸图像和目标视频，操作简介。
程序的使用有两种方式：CPU方式和GPU方式。CPU方式环境安装简单，但运行较慢，GPU方式环境安装相对而言较为复杂，但运行速度非常之快。
项目地址：https://github.com/s0md3v/roop

免责声明

本文只对roop工程进行介绍，不承担任何责任，请读者合理合法的使用工程。以下为源工程的免责声明：
比这更好的 deepfake 软件已经存在，这只是我为了学习 AI 而创建的一个业余项目。用户在使用自己的脸之前必须征得相关人员的同意，并且在网上发布内容时不得隐瞒这是一个深度造假的事实。我不对最终用户的恶意行为负责。
为了防止误用，它有一个内置的检查功能，可以防止程序在不合适的媒体上运行。

程序安装

本文只介绍Windows系统下的程序的安装与使用，Linux和MacOS用户请参考源工程。

CPU版本

1.安装python3.10以上，需要安装有python的pip工具。建议采用conda创建虚拟环境进行安装。
2.安装ffmpeg多媒体处理工具，并设置环境变量。
3.安装Visual Studio（包括桌面开发C ++），尽可能安装较为新的版本（本人测试VS2019可以）。
4. 下载仓库：https://github.com/s0md3v/roop，进入roop目录并执行命令 pip install -r requirements.txt 安装所需的依赖库。（需要能够访问github,如果不能访问可从文末的资源包中免费下载）
5. 从以下网站中下载此文件并将其保存在roop目录中。如果文件名不是inswapper_128.onnx，请将其重命名。镜像1 镜像2 镜像3 镜像4
（访问上述网站需要魔法，也可在我提供的资源包中获取inswapper_128.onnx。获取链接见文末，免费获取。）

GPU版本

本文仅针对Nvidia显卡的用户，A卡请参考源工程。
1.安装CPU版本所需要的工具环境（见上一小节）。
2.安装CUDA和对应的CUDNN。主要CUDA和CUDNN一定要匹配。
3.安装GPU版本的pytorch和onnxruntime-gpu。注意pytorch的安装需要和CUDA版本对应。

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install onnxruntime-gpu

程序运行

1.运行python程序
CPU版本运行：

python run.py

GPU版本运行：添加gpu的选项

python run.py --gpu

除了–gpu选项，程序还提供了其他的选项。

-h, --help：显示帮助信息并退出。
-f SOURCE_IMG, --face SOURCE_IMG：指定要替换的人脸图片的路径。
-t TARGET_PATH, --target TARGET_PATH：指定要被替换的目标图片或视频的路径。
-o OUTPUT_FILE, --output OUTPUT_FILE：指定输出文件的路径。
--gpu：使用 GPU 进行加速处理。
--keep-fps：保持原始视频的帧率。
--keep-frames：保留处理过程中生成的帧的目录。
--max-memory MAX_MEMORY：指定程序可以使用的最大内存（以 GB 为单位）。
--max-cores CORES_COUNT：指定程序可以使用的最大 CPU 核心数。
--all-faces：替换视频中的所有人脸。

注意：这里建议选择–max-memory和–max-cores两个选项，否则可能导致内存或者CPU核心爆掉，出现页面文件太小的error。其中–max-memory代表制定程序可以使用的最大内存（以 GB 为单位）我选用的是8，–max-cores代表程序可以使用的最大 CPU 核心数，我采用的是4。
例如：

python run.py --gpu --max-memory 8 --max-cores 4

2.提供GUI界面进行操作

点击Select a face 选择一张人脸图像，再点击Select a target选择一段视频，点击Start选择合成视频的输出文件夹，等待程序运行完成，即可获得换脸后的视频。
3.踩坑记录
在程序的运行过程中会自动下载一些文件，但是可能会出现许可证允许、网速太慢等问题导致下载失败。
如果下载失败，可从文末的资源包中下载后放到制指定的文件夹中。

• buffalo_l.zip:解压，将*.onnx文件放入C:\Users\你的用户名.insightface\models\buffalo_l\目录中,该目录需要在运行程序后自动生成。
• open_nsfw_weights.h5：放入C:\Users\你的用户名.opennsfw2\weights\目录中

资源包

链接：https://pan.baidu.com/s/1jtDz5ftf3f_C3_x4u3pCvg
提取码：45te
资源列表：

1. roop-main.zip:工程源文件，解压后进行运行。
2. inswapper_128.onnx：需要放入roop目录中。
3. buffalo_l.zip：程序运行时下载的文件，需解压后放入C:\Users\你的用户名\.insightface\models\buffalo_l\目录中
4. open_nsfw_weights.h5：程序运行时下载的文件，放入C:\Users\你的用户名\.opennsfw2\weights\目录中