一、facefusion安装
安装Winget
直接在微软商店内安装。
若遇到错误,请执行命令行:Source Reset
手动安装Python3.10.10:
1.使用命令行运行:winget install-e--id Python.Python.3.10
或直接从官网下载:Python Release Python 3.10.10| Python.org
安装PIP:
通过命令行运行:python-m ensurepip
安装Git:
命令行执行:winget install-e--id Git.Git
或访问Git官网下载:Git(git-scm.com)
安装FFmpeg:
命令行执行:winget install-e--id Gyan.FFmpeg
或从FFmpeg官网获取:FFmpeg
确保系统重启以使FFmpeg正常运行。
安装Microsoft Visual C++ 2015可再发行组件:
命令行执行:winget install-e--id Microsoft.VCRedist.2015+.x64
安装Microsoft Visual Studio 2022生成工具:
安装时选择“使用C++进行桌面开发”包。
命令行执行:winget install-e--id Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools--override"--wait--add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop--includeRecommended"
从GitHub官方下载Face Fusion:
访问:
使用CUDA加速:
安装Nvidia cuDNN:cuDNN Archive| NVIDIA Developer
解决cudnn_cnn_infer64_8.dll加载错误:访问NVIDIA Developer Forums
下载CUDA Toolkit 11.8:CUDA Toolkit 11.8 Downloads| NVIDIA Developer
Face Fusion安装步骤:
命令行执行:python-m venv venv
运行:python install.py
激活虚拟环境:call venv\scripts\activate.bat
在虚拟环境中安装依赖:pip install-r requirements.txt
启动Face Fusion:python run.py
如果需要,可手动从官网下载Face Fusion所需的8个模型进行安装。
访问模型仓库:facefusion/facefusion-assets: Next generation face swapper and enhancer(github.com)
若Face Fusion未显示CUDA选项,运行以下命令加速:
卸载onnxruntime和onnxruntime-gpu:pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
安装onnxruntime-gpu版本1.16.0:pip install onnxruntime-gpu==1.16.0
启动时添加CUDA选项:python run.py--execution-providers cuda
二、AI换脸工具:facefusion使用心得(前篇)
facefusion界面友好,操作简便,采用与sd一致的webui界面。
使用face_enhancer选项后,可以针对特定的人脸修复模型改善人像图像质量。不同模型适用于不同场景,选择时可通过face_debugger模式预览效果,确保最适宜的模型。
默认的inswapper_128模型适用于广泛的应用,无需额外调整。执行换脸任务时,注意设置VIDEO MEMORY STRATEGY以避免系统内存过载,确保硬件配置与内存使用上限相匹配。
TEMP FRAME FORMAT选项允许用户指定每帧图片格式,选择需考虑硬盘空间大小和处理速度。OUTPUT VIDEO ENCODER和OUTPUT VIDEO PRESET则涉及视频编码格式、速度与压缩效率的调整,影响视频质量与文件大小。
OUTPUT VIDEO QUALITY和OUTPUT VIDEO FPS则分别调整视频文件压缩质量与帧率,前者数值越高,文件质量越好但大小增加,后者决定视频播放流畅性,最大可设置为60fps。
综合以上设置,facefusion提供全面的自定义选项,适用于各种换脸需求,确保高效、高质量的视频生成。