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AI 换脸换装

Answer

AI 换脸换装是一种基于人工智能技术的应用,它可以将一个人的面部特征和外貌替换为另一个人的面部特征和外貌。以下是一篇关于 AI 换脸换装的文章:

AI 换脸换装的方法和应用

一、整体流程介绍

数字人视频的整体制作流程,大致分为三步:

  1. 创建视频内容:通过输入文稿内容,确定数字人播出的内容。
  2. 生成数字人:通过工具,以及视频内容生产数字人形象及播放语音。
  3. AI 换脸:通过 AI 工具,将数字人的脸,转换成你指定宣传的形象,以便以自己的品牌形式宣传。

二、AI 换脸的方法

打开 FaceFusion 软件,需要返回实例列表,点击自定义服务按钮,会打开一个新的浏览器窗口。这样,我们才能够通过 web 浏览器来访问 FaceFusion 提供的 UI 界面。在 FaceFusion 软件界面上(见上图),上传准备好的图片,视频后,在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮,执行换脸处理。执行完成后,在输出的位置,会出现处理后的视频,输出窗口的右上角有一个下载按钮,点击它你可以导出变量后的视频到本地。

三、AI 换装的方法

要实现 AI 换装,需要使用到一些图像处理和计算机视觉技术。具体来说,可以通过以下步骤实现:

  1. 数据准备:首先需要准备一些包含不同服装的图片数据,这些图片可以从互联网上下载,也可以通过拍摄得到。
  2. 模型训练:接下来需要使用深度学习模型对这些图片进行训练,以学习不同服装的特征和样式。可以使用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)等模型进行训练。
  3. 图像处理:在得到训练好的模型后,需要对输入的图片进行处理,以便模型能够识别和理解图片中的服装信息。可以使用图像分割、特征提取等技术进行处理。
  4. 模型预测:最后,使用训练好的模型对输入的图片进行预测,以得到换装后的图片。可以使用图像生成、图像融合等技术进行预测。

四、AI 换脸换装的应用

AI 换脸换装技术可以应用于多个领域,如影视制作、虚拟现实、游戏等。在影视制作中,可以使用 AI 换脸换装技术来替换演员的面部特征和外貌,以实现特效和角色转换。在虚拟现实和游戏中,可以使用 AI 换脸换装技术来实现角色自定义和换装功能,以提高用户体验和自由度。

五、总结

AI 换脸换装是一种基于人工智能技术的应用,它可以将一个人的面部特征和外貌替换为另一个人的面部特征和外貌。通过使用深度学习模型和图像处理技术,可以实现高质量的 AI 换脸换装效果。这项技术可以应用于多个领域,如影视制作、虚拟现实、游戏等,以提高用户体验和自由度。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

实战: 每个人都可以用10分钟轻松制作AI换脸、AI数字人视频的方法!

此时,书架图片就会在视频轨道的下面,添加一条新轨道:为了让图片在整个视频播放的时候都显示,可以点击这个轨道最右侧的竖线,向右拖拽,直到视频的最后,也就是和视频对齐:此时,背景图片所在的轨道是选中状态。如果没选中,鼠标点击一下这个规定即可。在显示区域,拖动背景图的一个角,将图片放大到适合的尺寸,比如覆盖视频窗口。并将数字人拖动到合适的位置:3.3增加字幕点击文本-智能字幕-识别字幕,点击开始识别:软件会自动将文字智能分段并形成字幕:至此,数字人视频就完成了。点击右上角的“导出”按钮,导出视频以作备用。如果你希望数字换成自己希望的面孔,比如这个:就需要用另一个工具来进行换脸了。

实战: 每个人都可以用10分钟轻松制作AI换脸、AI数字人视频的方法!

打开facefusion软件,需要返回实例列表,点击自定义服务按钮,会打开一个新的浏览器窗口。这样,我们才能够通过web浏览器来访问facefusion提供的UI界面:在facefusion软件界面上(见上图),上传准备好的图片,视频后,在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮,执行换脸处理。执行完成后,在输出的位置,会出现处理后的视频,输出窗口的右上角有一个下载按钮,点击它你可以导出变量后的视频到本地。最后来看看效果:通过剪映制作的数字人视频:1.变脸前的视频:1.变脸后的视频:本次GPU服务器的使用花费:总成本:1.时间:大约10分钟左右2.制作数字人视频:免费3.数字人换脸:约0.8元4.数字人换脸时长:经实际测试1分28秒的视频,总转换时间在200秒,下方是运行facefusion的终端反馈的信息:如上图所示,GPU服务器此次整体运行时长所需花费0.97元,facefusion软件运行其实只占服务器运行时长的一部分,所以换脸的成本应该在0.8元左右。

实战: 每个人都可以用10分钟轻松制作AI换脸、AI数字人视频的方法!

数字人视频的整体制作流程,大致分为三步:1.创建视频内容。通过输入文稿内容,确定数字人播出的内容。2.生成数字人。通过工具,以及视频内容生产数字人形象及播放语音。3.AI换脸。通过AI工具,将数字人的脸,转换成你指定宣传的形象,以便以自己的品牌形式宣传。

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2025-03-06
关于换脸的AI
以下是关于 AI 换脸的详细介绍: AI 换脸可以通过以下步骤实现: 1. 选择云服务解决方案,如 AutoDL(官网:https://www.autodl.com/home )。注册完成后,在算力市场中选择能接受价格且 GPU 配置较高的算力服务器。 2. 通过模型镜像启动 GPU 服务器:在算法社区查找 facefusion 镜像,选择合适的镜像启动。 3. 启动实例并打开相关工具:点击右下角的创建实例按钮,创建并启动实例。点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具,新打开一个终端窗口,在终端窗口中输入命令执行相关操作。 4. 打开 facefusion 软件:返回实例列表,点击自定义服务按钮,通过新的浏览器窗口访问 facefusion 提供的 UI 界面。 5. 在 facefusion 软件界面上传准备好的图片、视频,在右侧可看到预览效果,点击下方的开始按钮执行换脸处理。 执行完成后,在输出位置会出现处理后的视频,输出窗口右上角有下载按钮可导出视频到本地。 本次 GPU 服务器的使用花费情况: 1. 时间:大约 10 分钟左右。 2. 制作数字人视频:免费。 3. 数字人换脸:约 0.8 元。 有多个 AI 产品可以实现换脸效果,这里介绍的开源、免费的解决方案是 facefusion,其开源地址:https://github.com/facefusion/facefusion 。但本地化安装需要一定编程知识,且对计算机配置有要求,执行速度可能较慢,因此不推荐本地化安装。
2025-03-04
我想通过ai换脸,把一张网图的照片变成我的脸,该怎么办
以下是将网图照片换成您的脸的一些方法和步骤: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 选中图像进入扩展功能界面,自动提取面部信息。 上传想要替换到图像的图片。 参数方面:提示词框会自动根据图像进行填充,无需手动填写;重绘风格选择与放大图像相对应的风格,会提升换脸效果,其余参数默认即可。 2. 【SD】无需 Lora,一键换脸插件 Roop: 勾选相关项目,确保包含 Python 和 C++包。 更改到您想要安装的位置,点击右下角的安装。 安装时间较长,需耐心等待。 安装好后,打开 SD 文件目录下的相关文件夹,在地址栏输入“cmd”,然后回车。 在打开的 dos 界面里,粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码,自动开始安装 insightface。 若此阶段出现错误,建议下载最新的秋叶 4.2 整合包(6 月 23 号更新),后台回复【SD】即可下载。 安装完成后,重新打开启动器,后台会继续下载一些模型,全程需保证科学上网。 启用 ROOP 插件,选择想要替换的人物照片,面部修复选择“GFPGAN”。右边的参数数值越低,人物会越像,但图像会很模糊;数值越高人物越不像,但图像会很清晰,可根据需求设置,如使用 0.5 测试。最下面还有放大算法,可使用一个模型放大图像,相当于高清修复。设置好后点击生成。若人脸部分像素偏低、有点模糊,可将图发送到“图生图”,开一个较小的重绘幅度。 需要注意的是,AI 换脸存在一定的法律风险。除上述诈骗、寻衅滋事、编造、传播虚假信息罪外,AI 换脸技术既然要对“人脸”进行更换,其民事侵权风险自不言而明,相对应地构成侮辱、诽谤罪及制作、贩卖、传播淫秽色情物品罪的案例亦会出现。就民事侵权而言,《民法典》第一千零一十九条明确规定,“任何组织或者个人不得以丑化、污损,或者利用信息技术手段伪造等方式侵害他人的肖像权。未经肖像权人同意,不得制作、使用、公开肖像权人的肖像,但是法律另有规定的除外。”因此,一旦换脸技术所生成之人脸系自然人的肖像,那么未经他人同意,使用他人肖像的行为当然侵犯了自然人的肖像权。在刑事犯罪方面,行为人使用他人肖像进行 AI 换脸旨在侮辱、诽谤、恶意丑化他人,并在网络上肆意传播,该行为就极有可能涉嫌刑法上的侮辱、诽谤罪。此外,现阶段还存在大量行为人利用 AI 换脸技术专门进行违法犯罪活动,其中较为典型的是诈骗罪和制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪或传播淫秽物品罪。
2025-03-03
Ai 换脸形象照怎么换
以下是关于 AI 换脸形象照的相关信息: 法律风险: AI 换脸技术存在民事侵权风险。《民法典》规定,未经肖像权人同意,使用他人肖像的行为侵犯肖像权。 在刑事犯罪方面,使用他人肖像进行 AI 换脸旨在侮辱、诽谤、恶意丑化他人,并在网络上肆意传播,可能涉嫌侮辱、诽谤罪。此外,还存在利用该技术进行诈骗罪和制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪或传播淫秽物品罪等违法犯罪活动的情况。 制作方法: 可以通过某些工具生成数字人,在显示区域调整背景图和数字人的位置,增加字幕,完成后导出备用。若要换脸,需使用其他工具。 例如星流一站式 AI 设计工具,选中图像进入扩展功能界面,自动提取面部信息,上传想要替换的图片,选择重绘风格等参数即可。
2025-02-27
Ai 换脸形象照
以下是关于 AI 换脸的相关信息: 应用场景:包括 ai 写真换脸、工作流、自媒体、设计、电商、修复老照片等。在节目单中,也有 AI 换脸在视频与影视方面的应用,如春晚开头、AI 这一年等节目。 法律风险:民事方面,未经肖像权人同意使用其肖像可能侵犯肖像权。刑事方面,使用他人肖像进行 AI 换脸旨在侮辱、诽谤、恶意丑化他人并在网络上肆意传播,可能涉嫌侮辱、诽谤罪,此外还存在利用该技术进行诈骗罪和制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪或传播淫秽物品罪等违法犯罪活动的风险。
2025-02-27
ai换脸 常用工具
以下是一些常用的 AI 换脸工具及相关操作方法: 1. facefusion 工具: 云服务解决方案: 选择 AutoDL 平台(官网:https://www.autodl.com/home ),注册后在算力市场中选择能接受价格且 GPU 配置较高的算力服务器。 在算法社区查找 facefusion 镜像,点击右侧合适的镜像(左侧的可能有问题)。 点击右下角的创建实例按钮,创建并启动实例(即启动一台服务器)。 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具,通过终端输入以下命令: 查看文件列表:输入“ls”并按回车,显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录:输入“cd facefusion”并按回车,进入程序目录。 启动 facefusion:输入“python./run.pyexecutionproviders cuda cpu”(注意后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要,如果不加“cuda”,默认不使用 GPU 能力,推理将非常慢)。 当出现提示信息时,说明启动成功。 打开 facefusion 软件,返回实例列表,点击自定义服务按钮,会打开新的浏览器窗口,通过 web 浏览器访问 facefusion 提供的 UI 界面,上传准备好的图片、视频,在右侧可看到预览效果,点击下方的开始按钮执行换脸处理。 本机解决方案: 该软件需要 python 环境及安装视频解码器等多个依赖软件,需要一定编程知识,可参考网站 https://docs.facefusion.io/ 进行本地安装。 由于 facefusion 的运行推理计算速度非常依赖 GPU,若本地计算机没有 GPU 或 GPU 显存较小,执行速度将会非常缓慢。 2. 开源地址:https://github.com/facefusion/facefusion
2025-02-16
我想做视频换脸
以下是关于视频换脸的相关信息: TecCreative 工具: 自动识别视频中的人脸,并将其替换为选择的脸部,实现在视频中快速、精确地替换人物的脸部。 操作指引:上传原始视频——上传换脸图片——点击生成 Viggle 工具: 图片+动作视频转视频、图片+文字动作描述转视频、文字转视频,可完成视频换脸。 功能: /mix: 将角色图像混合到动态视频中 /animate: 使用文本运动提示为静态角色设置动画 /ideate: 纯粹从文本创建角色视频 /character: 通过文本提示创建角色并将其动画化 /stylize: 使用文本提示符重新设计角色的样式并将其动画化 操作指引: /mix: 1. 上传一张字符清晰的图片 2. 上传一段清晰运动的视频 /animate: 1. 上传一张字符清晰的图片 2. 描述你想让你的角色做的动作 /ideate: 1. 描述你想要创造的角色 2. 描述您希望角色执行的动作 /character: 1. 描述你想要创造的角色 2. 从四个结果中选择一个图像 3. 描述您希望角色执行的动作 /stylize: 1. 上传一张字符清晰的图片 2. 描述你想改变角色的任何地方来重新塑造它 3. 从四个结果中选择一个图像 4. 描述你想要角色做的动作 提示词地址:https://viggle.ai/prompt AI 摊主速成脑暴会: 视频换脸项目,积分:60 积分
2025-02-12
抠图换装
以下是关于抠图换装的相关内容: 在 SD 中,画蒙版存在一定难度。在 SD 里用鼠标涂画笔工具少且不稳定,精确绘制困难;在 PS 里画蒙版虽简单但流程麻烦,需不停导入导出图片且有人可能不会 PS。 对于大多数人,能在一个软件解决就不开第二个。基于此,介绍 SD 中的抠图神器 Segment Anything,它是基于深度学习算法的图像分割工具,能将图像像素分配到对应区域,实现精准边缘识别,自动检测提高分割效率。 另外,GFPGAN 可进行面部修复,找一张模糊人像,将其参数拉到 1 即可。背景去除需安装插件 REMBG,安装地址是 https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebuirembg.git 。安装重启后有选项框,测试抠图效果不错但有黑边,可通过点击 Alpha matting 调整参数如 Erode size:6、Foreground threshold:143、Background threshold:187 去掉黑边,还能直接生成蒙版。此外,还有专门做服装抠图的模型,方便换装处理,也有专门给动漫抠图的模型。 在 MJ 应用中,提到做一些秀气女性角色时,style expressive/style cute 有一定效果。出图靠量累积,实现基本统一画风后可进一步抠图换底。非人生物的 OC 出图成功率低,如 2 号机器人生成方便,3 号神秘人难做,可先绘制符合部分要求的图像再局部重绘。7 号泰迪熊先生同理,MJ 出的泰迪熊多为全身像,可扩展出身体。
2025-03-03
ai 换装怎么换职业妆照
以下是关于 AI 换装换职业妆照的步骤: 1. 来到图生图中,若图片已进入“上传重绘蒙版”但因 bug 看不见,错误时可手动保存蒙版。 2. 进行换衣步骤,提示词输入“蓝色毛衣”,将蒙版区域内容处理改为“填充”,尺寸改为和图像一致,重绘幅度设为 1。但由于蒙版区域较大,AI 填写内容时可能出现与之前的手衔接不上的问题。 3. 可通过降低重绘幅度或添加 openpose 来控制人物身体,得到正确姿势。 4. 除图生图的局部重绘外,还可使用 controlnet 的局部重绘功能,控制模式选择“更注重提示词”,具体使用哪个可自行试验选择效果好的。
2025-02-27
AI模特换装
以下是关于 AI 模特换装的相关信息: 字节发布的新模型 SeedEdit 可对图片进行编辑,包括模特服装颜色的更换。例如输入“Change the blue Nike tracksuit to black Nike tracksuit”,SeedEdit 能迅速响应并完成换装。 在达摩院中可以直接进行 AI 模特虚拟换装的测试,网址为:https://damovision.com/?spm=5176.29779342.d_appmarket.6.62e929a4w3xGCR ,其支持虚拟换装和姿态编辑。 AI 模特换装的应用广泛,在电商平台上,很多衣服的效果图已由 AI 生成,AI 模特无需像真人一样辛苦换装和摆姿势。
2025-02-21
换装
以下是关于 AI 换装的相关知识: 【SD】商业换装如此简单,Segment Anything 保姆级教学 如果在使用过程中发生错误,可能需要部署使用环境,傻瓜安装教学模式如下: 1. 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 2. 安装 VisualStudioSetup.exe,选择 C++的桌面开发安装。若安装过 roop 可跳过此步骤。 3. 拷贝 ninja,打开 ninja 文件包,把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 4. 拷贝 python,打开 python 文件包,把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 5. 拷贝模型,SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了,放到对应的文件夹即可。 6. 重启,装好了,重启电脑,即可运行。 此软件最大的作用是帮助快速高效生成蒙版,从而进行人物的换装或者图片中元素的替换。若想获取插件安装包,可添加公众号【白马与少年】,回复【SD】。 ComfyUI 换装服饰一致性 此工作流可用于电商服饰行业、换装、虚拟试穿等场景,在提升效果的同时简化了工作流,没有繁琐的依赖和环境,更多使用了原生的节点。 工作流的整体思路是: 首先,生成适合服装的模特。很多时候换装效果不好、有违和感是因为服装和人物不匹配,所以要先抽卡抽到满意的模特,可加入 Redux 模型,强度不用太高,让提示词生效。 第二步,开始进行高精度的换装。先进行预处理的工作,拼出来 mask,然后重绘 mask 区域。 高精度换装前的准备: 1. 将模特身上的衣服分割出来。 2. 拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 使用的是 Flux 的 fill 模型,提示词书写的格式为:这是一组图片,左边是衣服,右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里,把权重的调整为最大。 【SD】商业换装如此简单,Segment Anything 中 GroundingDINO 模型分割 有时需要更精确的蒙版,如人物的眼睛或身上的配饰等,单靠 SAM 模型很难得到想要的蒙版,此时需要使用 GroundingDINO。 启用 GroundingDINO,AI 会自动下载模型,若无法下载可去云盘直接下载,放到特定文件目录下。在检测提示词中输入“eye”,AI 可根据语义分割自动检测出眼睛部分,并设置好蒙版。还可通过预览箱体得到眼睛编号,选择调整单一眼睛。 例如,只想调整左边眼睛,勾选 1 即可。选择想要修改的蒙版,上传到重绘蒙版当中,添加提示词“闭眼”并生成。还可给人物换背景,加载生成的背景蒙版,大模型选择 revAnimated_v122,正向提示词:简单背景、花、国画、工笔。蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好,可放入图生图中使用 tile 模型做整体细化,还能给人物衣服添加国风元素。最后可到 PS 使用创成式填充修复头发。
2025-01-14
换装
以下是关于 AI 换装的相关知识: 【SD】商业换装如此简单,Segment Anything 保姆级教学 如果在使用过程中发生错误,可能需要部署使用环境,傻瓜安装教学模式如下: 1. 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 2. 安装 VisualStudioSetup.exe,选择 C++的桌面开发安装。若安装过 roop 可跳过此步骤。 3. 拷贝 ninja,打开 ninja 文件包,把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 4. 拷贝 python,打开 python 文件包,把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 5. 拷贝模型,SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了,放到对应的文件夹即可。 6. 重启,装好了,重启电脑,即可运行。 这个软件最大的作用,就是帮助我们快速高效地生成蒙版,从而进行人物的换装或者图片中元素的替换。若想获取插件安装包,可以添加公众号【白马与少年】,回复【SD】。 ComfyUI 换装服饰一致性 此工作流可用于电商服饰行业、换装、虚拟试穿等场景,在提升效果的同时简化了工作流,没有繁琐的依赖和环境,更多使用了原生的节点。 工作流的整体思路是: 首先,生成适合服装的模特。很多时候换装效果不好、有违和感是因为服装和人物不匹配,所以要先抽卡抽到满意的模特,再进入第二步。 第二步,开始进行高精度的换装。先进行预处理的工作,拼出来 mask,然后重绘 mask 区域。 模特生成:先生成与衣服匹配的模特,这里可以先不关注衣服的相似度,先抽出满意的模特。加入 Redux 模型,强度不用太高,让提示词生效,Reduxprompt 节点风格细节等级(1=27×27 最强,14=1×1 最弱)。 服装高精度处理: mask 的处理:高精度换装前要做两个工作,一是将模特身上的衣服分割出来,二是拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 提示词格式与 Redux 权重:使用 Flux 的 fill 模型,提示词书写格式为这是一组图片,左边是衣服,右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里把权重调整为最大,就可以对 mask 位置的服装进行进一步处理,还原原来的服装细节并得到需要的模特。 【SD】商业换装如此简单,Segment Anything 中 GroundingDINO 模型分割 有时需要更精确的蒙版,如人物的眼睛或身上的配饰等,单靠 SAM 模型难以得到想要的蒙版,此时需要使用 GroundingDINO。启用 GroundingDINO,AI 会自动下载模型,若没有魔法可去云盘直接下载,放到特定文件目录下。在检测提示词中输入“eye”,AI 可根据语义分割自动检测出眼睛部分并设置好蒙版,还可通过预览箱体得到眼睛编号,选择调整单一眼睛。选择想要修改的蒙版,上传到重绘蒙版中,添加提示词生成图片。还可给人物换背景,加载生成的背景蒙版,选择大模型和正向提示词,蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好,可放入图生图中细化,再用 PS 创成式填充修复头发。
2025-01-10
ai换装,目前主流工具有哪些
目前主流的 AI 换装工具包括:InterAlia(https://interalia.vcflab.org/)。需要注意的是,虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。
2025-01-02