怎么替换视频或图片中的人脸

安装时间比较长，要耐心等待。安装好之后，打开SD文件目录下的这个文件夹。在地址栏输入“cmd”，然后回车。在打开的dos界面里面，将这行代码“python-m pip install insightface==0.7.3--user”粘贴进来，就会自动开始安装insightface。如果这个阶段出现错误，建议去下载使用最新的秋叶4.2整合包（6月23号更新），下载包我已经更新到了云盘里，后台回复【SD】就可以下载。安装完成后，重新打开我们的启动器，后台会继续下载一些模型，此时一定要保证全程科学上网。完成这些后，我们的Roop插件就可以正常使用了。这个插件主要适用于真实的人脸替换，所以对二次元之类的人物作用不大。我们选用一个真实系模型“realisticVisionV20”，关键词描述的是一个老人举着气球。得到了一张如下的照片。接下来启用ROOP插件，选择你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，但是图像会很模糊；数值越高人物越不像，但是图像会很清晰。这个就取决于你的需求了，我使用0.5测试一下。最下面还有一个放大算法，可以使用一个模型放大你的图像，基本就相当于高清修复。设置好后，点击生成。可以看到，人脸部分的像素是偏低的，有点模糊。但是没有关系，我们可以将这张图发送到“图生图”，开一个比较小的重绘幅度。然后使用controlnet中的tile模型进行重绘。换脸完成，像不像你们自行评价吧~如果想要这个插件的话，可以添加我的公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。推荐使用最新的秋叶整合包，出错概率最小，另外，科学上网很重要。特别提醒，此插件谨慎使用，切勿触犯法律。

[heading1]创意工具箱[heading2]数字人口播配音[content]只需输入口播文案，选择期望生成的数字人形象及目标语言，即可生成数字人口播视频，让视频制作变得轻松高效！操作指引输入口播文案——选择目标语言——选择数字人角色——选择输出类型——点击开始生成[heading2]图片换脸[content]仅需上传原始图片和换脸图片，即可一键实现素材换脸，极大提高素材生成效率！操作指引上传原始图片——上传换脸图片——点击开始生成*图片大小上限5M，支持JPG、PNG格式[heading2]视频换脸[content]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[heading2]音频合成数字人[content]只需上传音频文件，即可基于音频合成对应的数字人视频，工具支持使用100+数字人模板，一键解决无素材冷启问题！操作指引：上传音频文件——选择数字人角色——选择输出类型——点击开始生成*注意：音频文件支持MP3和WAV格式，文件大小上限5M[heading2]AI配音[content]多语种（包含菲律宾语、印地语、马来语等小语种）智能配音，同时支持区分男声和女声，高效解决素材出海语言障碍问题！操作指引：输入需配音文案——选择音色——点击立即生成注意：输入的配音文案需和选择音色语种保持一致[heading2]AI字幕[content]智能识别视频语言并生成对应字幕，满足海外多国投放场景需求。操作指引：点击上传视频——开始生成——字幕解析完成——下载SRT字幕注意：支持MP4文件类型，大小上限为50M。

点击快捷工具中顶部的：JupyterLab，打开这个工具。这个工具提供了执行python程序的说明和控制服务器的终端使用。我们需要通过终端来启动facefusioin。此处是唯一需要一点技术能力的地方。点击顶部的+号选项卡，我们新打开一个终端窗口:点击终端区域，启动一个终端的选项卡：在打开的终端窗口中，输入3条命令做3件事情：1.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。2.进入facefusion目录，输入cd facefusion并按回车，进入程序目录3.启动facefusion。输入：p4.ython./run.py--execution-providers cuda cpu启动程序注意：后面的参数--execution-providers cuda cpu非常重要，如果不加cuda，则默认不使用GPU能力，推理将非常慢。当出现这个提示信息时，说明启动成功：4.2.3打开facefusion软件打开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：