文章目录
- 1. 本文简介
- 2. 软件环境准备
- 软件下载及安装
- 代码下载
- 3. Conda环境
- 4. 加速环境
- 5. 依赖安装
- 6. 图片测试
今天给大家分享换脸facefusion 3.0.1使用方法。不仅可以对单张图片换脸，也可以对视频换脸。如果是单张图片的话，没有GPU速度也很快，也就不到1秒。我的cpu是5800X。
FaceFusion 是一款领先的面部操控平台，主要功能包括：
- 人脸交换：利用先进的 AI 技术，实现照片或视频中人脸的无缝替换。
- 图像增强：通过集成 GFPGAN 和 Real-ESRGAN 等模型，提升图像质量，恢复面部细节。
- 嘴型同步：在视频中同步嘴部动作，使替换后的面部更加逼真。
该平台适用于电影制作、广告设计和内容创作等领域，提供专业级的视觉效果
效果可以跳转到最后看一下。
github地址：https://github.com/facefusion/facefusion
1. 本文简介
本博客安装教程是在windows上安装的，因为大多数人用的都是win。其它系统的安装方法可查看：https://docs.facefusion.io/installation
所需软件及其环境
git
Miniconda
FFmpeg
Codec
python>=3.10（conda创建的环境）
这如果你电脑上没有这些软件也不要紧，下面我也会介绍相应的安装方法。
2. 软件环境准备
软件下载及安装
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git下载
winget install -e --id Git.Git解释：这条命令通过
winget安装 Git，这是一个版本控制工具，通常用于管理代码库（例如 GitHub）。-e选项表示精确匹配 ID，--id Git.Git指定了安装包的名称。 -
Miniconda下载
winget install -e --id Anaconda.Miniconda3 --override "/AddToPath=1"解释：这条命令通过
winget安装 Miniconda，这是一个轻量级的 Python 环境管理和包管理工具。Conda通常用于创建和管理 Python 虚拟环境和数据科学包。--override "/AddToPath=1"参数表示在安装过程中要将 Miniconda 添加到系统环境变量 PATH 中，这样你可以直接从命令行调用conda和python。 -
FFmpeg
winget install -e --id Gyan.FFmpeg解释：这条命令通过
winget安装 FFmpeg，这是一个用于处理音频、视频、多媒体文件和流的开源工具。它可以用于格式转换、剪切、合并等操作，是多媒体处理的强大工具。 -
Codec Pack
winget install -e --id CodecGuide.K-LiteCodecPack.Basic解释：这条命令通过
winget安装 K-Lite Codec Pack，这是一个常用的编解码器集合，用于确保你的计算机能够播放各种常见的音频和视频格式。Basic版通常足以播放大多数主流媒体文件。
代码下载
可以从以下两种方式下载代码：
github仓库、百度网盘
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github仓库：https://github.com/facefusion/facefusion
如果电脑上有git，直接使用git clone命令下载代码
git clone https://github.com/facefusion/facefusion如果没有git，那么可以下载压缩包
如果不能访问github，可以使用一些github的镜像。
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百度网盘
可能部分人无法访问github，我将代码上传到了百度云，可以直接下载。同时下载的文件中也包含之后需要的模型权重文件。
网盘链接：通过百度网盘分享的文件：facefusion
链接：https://pan.baidu.com/s/1FYhPV_M05xdJ2bE07bSugQ?pwd=vxcc
提取码：vxcc
3. Conda环境
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新建虚拟环境
conda create -n facefusion python=3.12 -
激活环境
activate facefusion
4. 加速环境
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CUDA
conda install conda-forge::cuda-runtime=12.4.1 conda-forge::cudnn=9.2.1.18 -
TensorRT
pip install tensorrt==10.5.0 --extra-index-url https://pypi.nvidia.com -
OpenVINO
conda install conda-forge::openvino=2024.3.0
5. 依赖安装
克隆仓库：
git clone https://github.com/facefusion/facefusion
之前应该都下载了，直接进入facefusion文件夹：
cd facefusion
进入之前下载的facefusion的文件夹，确保在该文件下路径下使用以下命令，因为install.py在该文件夹下。
使用如下命令安装依赖：
python install.py --onnxruntime {default, ...}
直接使用该命令无法运行的，后面括号是需要自己选择的，有几种模式 ‘default’, ‘cuda’, ‘openvino’, ‘directml’，如果电脑是N卡，使用cuda的方式安装，使用如下命令：
python install.py --onnxruntime cuda
应该需要较长的时间进行安装，因为依赖非常多。
安装完成之后，就可以使用如下命令打开网页端运行：
python facefusion.py run
第一次运行，应该会自动下载各种模型权重，权重默认保存在.assets文件夹内，大概需要下载如下权重：
如果通过百度云下载，这些模型权重也包括在内，就不会下载各种模型权重了，会直接运行，出现如下界面：
点击URL会直接在浏览器中打开如下界面，或者在浏览器中输入下面地址也可以：
http://127.0.0.1:7860/
如果英文不习惯，可以直接右键网页进行翻译，会显示中文。
因为默认是cpu，如果有cuda，可以选择cuda，这样会加速运行。对单张图片换脸的话，cpu也挺快的。
其他的内容如果感兴趣可以搜搜啥意思，然后自己进行调试。
如果只是随便玩玩，保持默认的就可以了。
6. 图片测试
SOURCE是原图片的脸，TARGET是目标的脸。就是把SOURCE的脸放在TARGET的脸上。
假如原图是吴彦祖，目标是大家的脸，运行之后，大家的脸都变成吴彦祖了，我是说大家都是吴彦祖。
只需要上传一个源图片和目标图片就可以，如果下载百度云的内容，文件夹images有几张图片可以进行测试。
我的图片如下：
输出的换脸图片如下：
哈哈哈哈，挺像胡歌的，很帅。
可以将图片调换一下，使用如下配置：
输出如下：
哈哈哈哈，很帅，有点像吴彦祖？
图片换脸就分享到这里，其他的大家可以自行摸索。
参考链接：https://github.com/facefusion/facefusion
https://docs.facefusion.io/installation
