随着AI技术的普及，AI相关项目越来越受关注和追捧，其中AI换脸无疑是最受欢迎的应用之一。我也看到了很多优秀的项目和工具推荐，今天要介绍的是Roop这个项目，话不多说先上我这边替换的效果。
整体效果还是不错的，主要是一键更换，不用做训练。
一、Roop简介
Roop是一个由Github用户s0md3v开发和维护的开源一键式人脸替换工具，目前最新稳定版本为1.3.2。
主要功能和特点
1、支持单张、多张图片以及视频的人脸替换处理。
2、配备简单易用的图形界面，一键式操作即可完成替换。
3、开源且免费。
4、支持Windows、Mac、Linux等多个操作系统。
5、硬件要求低，支持CPU或NVIDIA显卡运行，最低内存要求16G。
6、可离线运行。
……
项目地址： github.com/s0md3v/roop
二、Roop安装环境准备
2.1 安装Python
Roop是基于Python实现的，因此无论使用什么操作系统，都需要先安装Python环境。建议安装3.10.x及以上版本。这里不详细介绍安装步骤，你可以直接前往官网下载对应系统的版本进行安装。记得在安装过程中将Python添加到系统环境变量中。如有任何问题，欢迎留言或私信咨询~
Python下载地址：www.python.org/downloads/
目前我安装的版本是3.10.11
2.2 安装Git
我们需要使用git来获取Roop代码，这样在有新版本更新时，可以通过命令方便地拉取最新代码。
关于Git的安装，这里不做详细介绍。你只需要从Git官方网站下载软件并安装，保持所有配置选项为默认值安装即可。如果安装后在命令窗口找不到git命令，请检查Git是否已添加到系统环境变量中。
Git下载地址：git-scm.com/downloads
2.3 安装FFmpeg
安装Roop前需要安装FFmpeg（建议版本6.0及以上）。FFmpeg有多种安装方式，你可以选择最适合自己的方式安装。无论选择哪种安装方式，都必须将FFmpeg添加到系统环境变量中。
FFmpeg下载地址：ffmpeg.org/download.ht…
2.4 安装Visual studio 2022（Window用户）
如果你是Linux/Mac用户，这一步可跳过。 通过安装Visual Studio 2022来配置C++环境，这样可以确保后续项目顺利编译，避免遇到问题。如果你已经安装了C++环境，但在编译过程中出现C++相关错误，建议先卸载，然后按照本步骤重新安装。
visual studio 2022下载地址：visualstudio.microsoft.com/zh-hans/dow…
下载安装后，启动visual studio 2022，在顶部菜单栏中找到工具 → 获取工具与功能，在打开窗口中找到使用C++的桌面开发，勾选后在右侧根据自己的环境安装对应的SDK版本。
安装完成后，建议重启一次电脑。
到这里基本环境就已经配置好了，我们就可以使用CPU来运行roop了。如果你想用显卡进行GPU加速，就还需要安装CUDA11.8.0.
2.5 CUDA安装
如果你是没有英伟达显卡4G以上，或者不需要进行GPU加速的，这一步可跳过。
cuda11.8下载地址：developer.nvidia.com/cuda-11-8-0…
三、Roop安装
整个Roop的安装我们可以完整的按照项目给出的教程一步一步进行。官方文档：github.com/s0md3v/roop…
3.1 下载Roop代码
这里推荐使用git命令直接clone下源码进行编译安装，使用命令：
git clone https://github.com/s0md3v/roop
3.2 创建并激活虚拟环境
推荐通过虚拟环境进行项目编译，安装依赖包，使用虚拟环境的优势：
- 可以避免与其他项目的依赖包冲突
- 如果依赖包安装失败，只需删除虚拟环境并重新创建，即可重新开始安装
创建并激活虚拟环境命令：
// 在项目根目录执行
// 创建虚拟环境
python -m venv venv
// 激活虚拟环境
call venv\Scripts\active.bat
3.3 安装依赖包
安装依赖包，由于项目已经将依赖信息都记录在了requirements.txt文件，我们直接安装就行，具体命令如下：
pip install -r requirements.txt
需要注意的是，这一步经常有人因为各种原因报错，需要根据错误信息针对性解决。具体问题如何解决这里不做详细说明，有问题可以留言、评论私我交流。
小提示：
roop的requirements.txt默认的数据源是pypi.org/simple的，国内一般访问比较慢，为了提高依赖包安装速度，可以切换清华、阿里等源，上述截图中我用的就是阿里的。
3.4 运行Roop
如果仅仅使用CPU进行图片或者视频处理，可以使用以下命令：
python run.py
如果要使用GPU进行图片或者视频处理，可以使用以下命令：
python run.py --execution-provider cuda
如果要提高更换后的图片或者视频清晰度，可以使用以下命令：
//使用CPU
python run.py --frame-processor face_swapper face_enhancer
// 使用GPU
python run.py --execution-provider cuda --frame-processor face_swapper face_enhancer
如果处理后的视频出现人脸闪烁情况，可以使用以下命令优化：
//使用CPU，其中1.5可以根据实际情况调节，默认0.85
python run.py --frame-processor face_swapper face_enhancer --similar-face-distance 1.5
// 使用GPU，其中1.5可以根据实际情况调节，默认0.85
python run.py --execution-provider cuda --frame-processor face_swapper face_enhancer --similar-face-distance 1.5
如果视频中存在多张人脸，可以根据临时文件夹中的图片中的人脸，进行指定人脸替换。使用命令如下：
//使用CPU，2代表人脸在图片中从右往左数第几张脸的位置，从0开始数，10代表临时文件中图片的编号名称
python run.py --reference-face-position 2 --reference-frame-number 10
// 使用GPU，2代表人脸在图片中从右往左数第几张脸的位置，从0开始数，10代表临时文件中图片的编号名称
python run.py --execution-provider cuda --reference-face-position 2 --reference-frame-number 10
四、声明
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五、最后
欢迎大家一起来交流更多AI玩法，如果你有感兴趣的方向，也欢迎留言、私信交流学习~
