Ai 换脸形象照

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。

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

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

以下是关于 AI 换脸的相关内容： 实战方法： 1. 点击快捷工具中顶部的“JupyterLab”，打开这个工具。此工具提供执行 Python 程序的说明和控制服务器的终端使用。 2. 通过终端启动 facefusion。点击顶部的“+”号选项卡，新打开一个终端窗口，在终端区域启动一个终端的选项卡。 3. 在打开的终端窗口中，输入以下命令： 输入“ls”并按回车，查看文件列表。 输入“cd facefusion”并按回车，进入 facefusion 目录。 输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序。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。 4. 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。在 facefusion 软件界面上，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，点击可导出变量后的视频到本地。 方案： 1. 第一步打开谷歌浏览器，点击链接 https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击“open colab”就进到程序主要运行界面。在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”就行，无需安装，无需付费。点击红框对应的 URL 就会打开操作界面。 2. 第二步，点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频，保持默认参数，点击“START”就能生成。 此外，在宝玉日报 1 月 8 日的报道中，YouTube 爆款“Fake_Ortega”的内容结合了 AI 换脸和魔术揭秘，吸引了全球观众。

以下是关于 AI 换脸的详细步骤和相关信息： 整体流程： 数字人视频的制作大致分为三步，其中第三步是 AI 换脸。 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，转换成您指定宣传的形象，以便以自己的品牌形式宣传。 具体操作： 1. 点击快捷工具中顶部的“JupyterLab”，打开这个工具。此工具提供了执行 Python 程序的说明和控制服务器的终端使用。 2. 通过终端启动 facefusion。点击顶部的“+”号选项卡，新打开一个终端窗口。在终端区域，启动一个终端的选项卡。 3. 在打开的终端窗口中，输入以下 3 条命令： 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.py executionproviders cuda cpu”启动程序。注意：后面的参数“executionproviders 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。 4. 当出现相关提示信息时，说明启动成功。 5. 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，才能够通过 web 浏览器来访问 facefusion 提供的 UI 界面。 6. 在 facefusion 软件界面上，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。 7. 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，点击它可以导出变量后的视频到本地。 成本和时间： 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。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。 您还可以查看变脸前和变脸后的视频示例： 1. 变脸前的视频： 2. 变脸后的视频：

以下是关于视频换脸的相关信息： 视频换脸可以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： 1. 上传原始视频。 2. 上传换脸图片。 3. 点击生成。 相关工具及链接： 1. 【TecCreative】： 图片大小上限 5M，支持 JPG、PNG 格式。 2. Swapface（有免费额度）： https://swapface.org//home 需要下载电脑客户端使用，没有在线版，可以通过邀请好友、点评软件获取积分。 视频换脸是可以上传视频或者 gif 图，换脸可以识别图片、视频里的多张脸进行替换。 效果预览：左边原视频，右边换脸后效果。

以下是关于本地部署的 AI 模型制作智能体的相关信息： 阿里云百炼满血版 DeepSeek： 1. 开通满血版 R1 模型：在模型广场找到 DeepSeekR1 并进行授权。每个人会免费获得 100 万额度，过期未用则浪费。此模型由阿里云自主部署，并做了推理优化，性能强于多数本地部署版本。 2. 应用开发：新增模板，可从模板学习应用搭建。 3. 联网搜索：配置简单方便，结合 Deepseekr1 更强大，如搜索天气时会多方验证。 4. 新鲜的动态 few shot：可用于对模型某些表现不佳、易出幻觉的任务通过 prompt training 强行修正。 5. 工作流：用工作流让不同模型在同一任务创作。 行业变革中的智能体相关： Anthropic 的 Claude 3 拥有三个版本，最大规模的 Opus 适合复杂推理与自动化任务计划，其次的 Sonnet 适合个人助理及内容快速分析，如智能体任务，最快最便宜的 Haiku 可执行快速翻译、客服对话等任务。Meta、微软、Google、Apple 等均有可适配到移动终端上运行的开源模型。边缘算力竞争中，Apple、Google、高通等在终端占有量和芯片方面具有优势，PC 级别终端因智能集成复兴，未来可能有家用和办公用“智能体”终端诞生，Tesla EV 也在相关量级之上。 自制软件和赤脚开发者中的智能体相关： 大型语言模型可表现为智能体，能制定计划和决策以实现设定目标，可访问外部工具、数据库长期记忆等，并模仿逻辑思维模式。语言模型和智能体已部署到帮助专业开发人员的工具中，如 GitHub Copilot、Cursor 和 Replit，能读写代码、调试、创建文档和编写测试，使用此类工具可提高开发人员完成任务的速度。

在制造业领域，AI 有以下应用： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，能自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，可预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，能自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 总的来说，AIGC 技术正在制造业各环节得到广泛应用，从产品设计到生产管理再到客户服务，都能发挥重要作用，提高企业的效率和竞争力。 此外，在汽车行业，AI 的应用案例包括： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。 3. 个性化用户体验：AI 可根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI 能预测潜在的故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造过程中，AI 用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司使用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：AI 在电动汽车（EV）的电池管理和充电策略中发挥作用，优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：AI 支持的共享出行服务，如 Uber 和 Lyft，使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。

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。

以下是关于 AI 项目企业落地方向和案例的相关内容： AI 企业落地应用方面，有文章能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命的核心知识信息，从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，以通俗易懂但不失专业严谨的方式带你走入 AI 的世界。 Anthropic 在 AI Engineer Summit 2025 上分享了企业应用 AI 的最佳实践，并总结了常见错误。核心挑战包括如何入手、如何评估效果、技术选择困惑（如是否需要微调）。关键经验是评估先行，明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡，避免过早微调，先进行基础优化。案例方面，Intercom 通过评估优化 AI Agent Fin，使其处理 86%的客服请求，其中 51%无需人工介入。相关链接： 此外，还有用飞书+DeepSeek R1 搭建自动化 AI 工作流的相关内容。流程包括 URL 内容抓取➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写➝生成文章。飞书提供快速启动模板，支持翻译、OCR 等任务。工作流链接： 。 宝玉 Q&A 中提到处理大规模代码，可使用 XML 包裹，超大代码可上传 GitHub 供 AI 分析，AI 还可生成代码并搜索相关库。查看内容： 。ChatGPT 免费用户可使用 GPT4o mini 语音版，免费用户可体验自然对话节奏，Plus/Pro 用户享特权。

以下是关于 AI 大模型基础原理的简单通俗课程： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 深度学习是一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元（因层数多称为深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

要在图生图中保持幻想生物形象的一致性，可以参考以下方法： 1. 对于 Midjourney ，可以采用特定的名人或有特殊属性的人物形象，先确定好影片风格，比如皮克斯动画风格，然后确定好人物形象，如角色的发型、穿着等细节。 2. 利用 Midjourney 的新功能 Cref ，先跑一张主角的定妆照，在需要出现主角人物的地方扔进去 Cref ，以保持发型、人脸、衣服等的一致性。但需要注意的是，Midjourney 对亚洲人脸的 Cref 一致性，尤其是亚洲老人的一致性效果相对较差，且 Cref 在画面的审美和构图上有一定的破坏性，所以原则上能不用就不用，比如只有背影时，简单描述即可。 3. 生成动物形象，动物相对更容易保持一致性。

在图生图中保持生物形象一致性，有以下几种方法： 1. 对于人物和场景一致性问题，可以采用生成动物的方式，动物相对容易保持一致性。 2. 选择特定的名人或具有特殊属性的人物。 3. 确定好影片风格，如皮克斯动画风格。 4. 先确定好人物形象，如明确角色的发型、穿着等特征。 5. 使用 Midjourney 的新功能 Cref，在需要出现主角人物的地方，保持发型、人脸、衣服等特征。但需要注意的是，Midjourney 对亚洲人脸的 Cref 一致性效果相对较差，尤其对于亚洲老人，而且 Cref 在画面的审美和构图上有一定破坏性，原则上能不用则不用。例如只有背影时，简单描述特征即可。

以下是关于基于参考图片人物形象生成指定迪士尼风格图片的相关内容： 在 Midjourney 中，生成指定迪士尼风格的图片可以通过以下方式： 1. 角色参考（cref）：cref 的功能是保持图像角色的一致性。使用方法是在提示后添加 cref，并紧接着指向人物参考图像的 URL。您可以使用 cw 来调整参考图像对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 100。 2. 风格参考（sref）：sref 的功能是生成类似风格的图片，保持画风的一致性。使用方法是在提示后添加 sref，并紧接着指向风格参考图像的 URL。您可以使用 sw 来调整参考风格对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 1000。 如果想引用一张图，但只是把它作为新图的一部分，可以使用 sref 或 cref，并通过调整 sw 或 cw 的值来控制引用图像的影响程度。 生成一张 Disney 风格的头像的具体步骤如下： 1. 选一张比较满意的图片，在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”，然后点击上传文件，选取图片，然后在聊天框发送（记得点击回车或发送按钮）。 2. 图片会上传到服务器并生成一张唯一的链接，点击图片，然后点击在浏览器中打开，然后可以看到浏览器上方有一个链接，复制下来。 3. 使用这个链接加 prompt 提示词来发送给 Midjourney，Midjourney 会根据需求生成特定的图片，这就是 Midjourney 的以图绘图。 此外，在生成 3D 效果图时，如生成可爱的拟人小鹿角色，可以在即梦图片生成界面中导入参考图，参考选项为参考轮廓边缘，生图模型选择 图片 2.0，输入包含角色、细节描述、场景、风格材质等的提示词，生成图片。

以下是用自己训练的卡通形象 lora 生成元宵节放孔明灯海报的制作方法： 1. 关键词： 模型：dreamshaper_8 正关键词：,white,white_background,CGposterrender bsw <lora:电商新年海报 2024_v1.0:0.4>,gold,<lora:新年红包封面_v1.0:0.6>,new year,<lora:gcbottle:0.3> 中文的关键词：（杰作，高分辨率，高品质，高分辨率）中国建筑，红色主题，剪纸，中国结,纸灯笼，中国图案，金色，中国元素，红色背景 2. ControlNet 设置： 预处理器：depth_leres 模型:control_v11f1p_sd15_depth 权重：0.75 预处理器：softedge_pidinet 模型:control_v11p_sd15_softedge 权重：0.3 3. lora 资源： https://www.liblib.ai/modelinfo/bddf824e232f4124991c05a26027504d https://www.liblib.ai/modelinfo/983703dd48134e43983b84abfcb44308 第三个东方瓷器 lora 已经下架（请至 AGI 之路百度云下载） 链接:https://pan.baidu.com/s/10hYM8i2y2Li9OlT2oD1qOQ 密码:asub 您可以参考以上步骤进行制作，同时您还可以访问以下链接获取更多相关信息： 作者小红书：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5cfd0e600000000016029764?wechatWid=803c253b00ed4224d3a2adcd80b46ed7&wechatOrigin=menu 通往 AGI 之路小红书教程：http://xhslink.com/OOeHsy AI 春晚阶段性纪实：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MI0UwhfXJiRH9ak4dwxcwqPVnIh

以下是用自己的形象做卡通数字人的方法： 1. 简单提示词方法： 在聊天窗口输入/imainge找到/imagine prompt，然后把刚才的链接放进去，然后空格。 加一些提示词，这些提示词以英文逗号分隔，最后再加上设置参数。 设置参数： iw 1.5是设置参考图片的权重，数值越高与参考的图片越接近，默认是0.5，最大是2，可选择中间的某个值并调整。 s 500设置风格强度，个性化，艺术性，数字越大，更有创造力和想象力，可设置为01000间任意整数。 v 5是指用midjourney的第5代版本，这一代的最真实，目前v5需要订阅付费，不想付费可以使用v 4。 no glasses是指不戴眼镜，如果你不喜欢戴眼镜的图片，可以戴上这个设置，让它不戴眼镜。 完整的提示词如下simple avatar,Disney boy,3d rendering,iw 1.5s 500v 5。如果对生成的效果不满意，可以调整s和iw的值来进行多次尝试。 2. 剪映生成数字人方法： 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费的、适合的数字人形象，比如“婉婉青春”。 选择数字人形象时，软件会播放其声音，可判断是否需要，点击右下角的“添加数字人”，将其添加到当前视频中。剪映App会根据提供的内容生成对应音视频，并添加到当前视频文件的轨道中。 左下角会提示渲染何时完成，然后可点击预览按钮查看生成的数字人效果。 增加背景图片： 直接删除先前导入的文本内容，因为视频中的音频已包含文字内容。 鼠标点击下方代表文字的轨道，或点击软件中间文字内容，按删除键删去文字。 点击左上角的“媒体”菜单，并点击“导入”按钮，选择本地的一张图片上传。 选择一张图片上传，点击图片右下角的加号，将图片添加到视频的轨道上（会覆盖数字人）。 书架图片所在的轨道会在视频轨道的下面添加一条新轨道。 点击轨道最右侧的竖线，向右拖拽，直到视频的最后，与视频对齐。 背景图片所在的轨道若没选中，鼠标点击一下这个轨道即可。 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. 复杂提示词方法： 如果觉得简单提示词生成效果不好，可以选择更为复杂一点的提示词，比如：Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5。 不同照片生成：如果对照片风格不满意，可以换一张新的照片使用上面的提示词重新生成。 其他调整：如果觉得Disney风格的头像太过卡通，可以把提示词里面的Disney都换成Pixar，皮克斯头像风格相对更加现代化和真实一点。如果是女孩，可以把提示词里面的boy换成girl。每次会生成4张图片，如果对某一张图片满意，点击下方的U1~U4生成大图，如果对风格满意但是需要调整，点击下方的V1~V4进行修改。