一、facefusion安装

安装Winget

直接在微软商店内安装。

faceswapper?AI换脸工具:facefusion使用心得(前篇)

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:

faceswapper?AI换脸工具:facefusion使用心得(前篇)

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。