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。