【Roop】换脸大升级，高清换脸，多人换脸，摄像头直播换...

vingoo

教学视频

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西瓜/抖音：https://www.ixigua.com/7270536343757947449?utm_source=xiguastudio
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前言

之前做过Roop v1.0版本的教程，现在Roop版本已经更新到1.3.2，比1.0效果大大提升，并且多了许多功能。
但是，roop的作者似乎出于道德压力已经宣布不会再继续更新这个项目了，不过耽误我们使用他留给我们的遗产。

前期准备一、 python环境

需要你的电脑安装python3.10以上的环境，没有的话移步python官网下载

二、 roop代码

可以点击此处下载roop代码，也可以在github中自行下载

GitHub roop地址： https://github.com/s0md3v/roop

三、安装ffmpeg

到ffmpeg下载6.0版本的压缩包，ffmepg不需要安装，压缩包里有对应的exe文件，下载后将exe文件键入环境变量。ffmepg官网下载地址

四、 Nvidia CUDA 安装 (如果你没有显卡或不用显卡 请忽略)

• 下载CUDA Toolkit 11.8 Downloads 根据自身操作系统进行选择
• 下载 cuDNN for Cuda 11.x 注意要选择 for CUDA 11.X 的
  

五、 一个在使用摄像头换脸时要用到的python脚本 (不使用本功能请忽略)

夸克链接：https://pan.quark.cn/s/c4f53c91bd6a

安装一、进入roop代码文件夹

安装pip插件

pip install -r requirements.txt
首次安装会下载一个模型inswapper_128.onnx，如果下载太慢可以在我的网盘中下载
夸克链接：https://pan.quark.cn/s/c4f53c91bd6a

二、使用 CPU

好处：安装简单
坏处：运行非常慢
只需运行

python run.py

就可以开始使用了。

三、使用 GPU

• 安装之前下载的 CUDA Toolkit 11.8
• 解压之前下载的 cuDNN for Cuda 11.x
• 将cuDNN for Cuda 11.x解压后中的 bin include lib 三个文件夹中的内容，依次对应的复制到 CUDA Toolkit 11.8 安装的目录中对应的 bin include lib 中。 我的CUDA Toolkit 11.8安装路径是 ： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8 请你再自己对应的安装路径去找
  

使用GPU需要用如下命令

python run.py --execution-provider cuda

不过我强烈建议你增加以下参数，你会得到更好的效果

--temp-frame-format jpg   省硬盘控件，加快速度--framw-processor face_swapper face_enhancer 人脸高清模型,使用时人脸可能出现闪烁--similar-face-distance 1.5  相似度 如果人脸出现闪烁，请调大此参数--reference-face-position 3   选择需要更换的人脸 从右开始--reference-frame-number 166   选择帧​

用这个命令

python run.py --execution-provider cuda --temp-frame-format jpg --frame-processor face_swapper face_enhancer