部署roop实现视频人脸替换

最新推荐文章于 2024-09-13 14:46:52 发布
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分类专栏： AI 文章标签： AI
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/watson2017/article/details/136330643
本文介绍了一种名为Roop的技术，它能仅凭一张人脸图像实时替换视频中的人脸。步骤包括下载CUDNN库，安装依赖如onnxruntime，配置GPU支持，并通过命令行启动项目实现视频生成。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

roop只需要一张人脸的图像，就可以替换视频中的脸。不需要数据集和模型训练。

下载对应版本的cudnn

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archiveicon-default.png?t=N7T8https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive解压后的三个文件夹拷贝到cuda的目录

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

下载源码

git clone https://github.com/s0md3v/roop

安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置GPU加速

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
pip install onnxruntime-gpu==1.17.0

启动项目

python run.py --execution-provider cuda

 界面展示

生成视频

 

基于Roop-Unleashed-Gradio的AI视频换脸规避NSFW
Mr数据杨
07-16 1624
人脸交换技术的不断发展，给我们带来了无限的可能性和创意。这款Gradio应用以其强大的功能和用户友好的界面，使得人脸交换变得简单而高效。从图片到视频，从简单的编辑到复杂的处理，每一个模块都精心设计，满足用户的不同需求。此外，实时摄像头和人脸管理功能的加入，使得该应用更加全面和实用。无论是用于娱乐、教育，还是其他专业领域，这款应用都将是您不可或缺的工具。期待未来的技术进步，带来更多惊喜和可能。
SD扩展 Roop图片换脸和API调用
Mr数据杨
10-07 3184
通过 sd-webui-roop 插件的应用，用户能在本地环境中高效、便捷地完成高质量的人脸替换操作。结合 Stable Diffusion 的强大功能，这款插件不仅扩展了图像生成的可能性，还以简易的配置和自定义参数，确保用户能够根据个人需求实现最佳效果。插件的各类功能和参数设置，为普通用户与开发者提供了广泛的灵活性。借助 API 接口，开发者还可以进一步实现自动化和扩展应用，使其在人脸替换领域拥有更广泛的应用潜力。
在GPU服务器中部署roop实践
dujinyan_du的博客
04-02 1858
本文主要记录在GPU服务器中部署roop实现图片视频换脸功能。
继续探索Roop（单张图视频换脸）的各方面：比如喜闻乐见的“加速”
Shion's bla bla blog
06-06 8557
这个项目变化太快了……
AI脸部替换Roop-Unleashed，一键整合包教程
m0_72580657的博客
09-07 7449
Roop-Unleashed是一个无须训练模型的深度伪造工具，专为图像和视频的面部替换而设计。它通过简洁的浏览器界面提供用户友好且跨平台的使用体验，无论用户是业余爱好者还是专业人士，都能快速上手。它无需复杂的设置即可实现高效的处理和转换，使图像和视频的编辑变得更加轻松和便捷。
简单介绍Roop（类似SimSwap）项目
Shion's bla bla blog
06-01 8369
又是一个好玩的项目，没有整合包，从仓库开始一步步完成环境搭建并使用。
AI绘图的场景应用：文生图、图生图
qq_41314882的博客
03-15 5825
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
人脸替换（FaceSwap）的一些思考
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人脸识替换（FaceSwap）的一些思考 最一开始，我使用了openCV（一个机器学习视觉库）的一个比较专业的tutorial（之前人脸检测也是使用了这个）中提供的一种人脸替换的方式。主要思路是，假设脸A要替换为脸B，先检测出脸A和脸B的脸部标记（facial landmarks，包括眼睛、鼻子、嘴巴等等诸多特征点的位置），针对脸B所有特征点构造一个凸包，凸包（外边界）上的点两两连接，可以划分出很...
星海智算：【Stable-Diffusion-roop】部署教程
2402_84709675的博客
09-13 524
Stable Diffusion是一个基于深度学习的开源人脸识别和合成框架。它利用生成对抗网络（GAN）技术，通过训练大量的人脸数据，实现了高质量的人脸合成与换脸效果。Roop换脸插件则是Stable Diffusion框架下的一个重要扩展，提供了更加便捷和高效的换脸功能。一般在Stable Diffusion本地部署后，用户需要自己下载模型，并安装插件，但在星海算力云平台已经为用户将Roop插件安装好，只需要启动应用就可以便捷使用Roop插件带来的功能。可以在扩展插件面板看到已有插件。
Roop：单图离线版软件包及使用方法！
托尼不是塔克
06-05 6743
其实这东西都挺好的，又快又方便，几乎没有任何硬件要求，点一点就可以搞定了。照片肯定是要选有人脸，清晰，完整，正面的图片（路径和文件名不要有中文，不要有中文，不要有中文）。既然是离线版，肯定要考虑到“局域网”用户，所以我想了个办法，先把东西放在压缩包里，点一下，会自动把文件放到指定位置。处理大概分了三个阶段，第一阶段是视频分割，然后处理，最后是合成。还有一个问题，roop刚上的时候是没有限制涩涩的，但是很快就加入了NSFW的检测。通过事先的设置，或者最后的路径提示，找到视频，打开，就可以看到效果了。
AI绘画：Roop插件的使用详解！
托尼不是塔克
06-26 4629
roop插件有哪些特性，如果安装，已经在上一篇讲的非常详细了。不知道你们装得怎么样了？今天，来详细的说一说roop插件的使用。首先呢启动我们的Stable-Diffusion-WebUI，然后确保插件已经启用！选择好模型，查看插件情况，一切准备就绪就可以进入下一步。Roop的插件使用，我们一下几个角度来切入。
基于Springboot+Vue的酒店管理系统！新鲜出炉，可商用，带源码
m0_68103666的博客
03-29 586
新年了给大家分享一套的源码，在实际项目中可以直接复用。
AI换脸技术大比拼，Roop和DFL多维度对比！
s_develop的博客
08-18 3797
所以如果你要求不高，直接使用roop的默认清晰度，无论做视频还是实时换脸，都非常便捷。这里用“阿祖”年轻人时候的素材，然后外加了50%左右的形变，做到了是是而非的感觉。希望星球的朋友能获得独一份的内容，同时公众号上订阅我的人也能获取到很多新技术，新工具。在上面视频中，左边是Roop启用增强后的效果，右边是DFLive的效果。本来左边是我，右边是换脸后。为了防止我的脸再次上B站法制栏目，我就用Roop把左边脸也换了，顺带一起做了个人脸增强。而且我发现一个现象，roop是能改变脸型的，就是保持src的脸型。
StableDiffusion模型推荐系列（黏土风格）
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07-19 1129
Hello，大家好！最近几天，一直刷到黏土风格的图片，感觉非常火爆呀，那么今天我来分享几个模型让你体验无限生成黏土世界的乐趣。
罗普(roop): 快速简易的脸部互换扩展插件安装及使用指南
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罗普(roop): 快速简易的脸部互换扩展插件安装及使用指南 sd-webui-rooproop extension for StableDiffusion web-ui项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sd-webui-roop 一、项目介绍 罗普(roop)是一款基于StableDiffusion Web UI设计的高效脸部互换工具。此工具旨在简化...
2023年最新Stable Diffusion下载+安装+使用教程（超详细版本），收藏这一篇就够了！
weixin_58753619的博客
12-19 2538
本文讲解的是用“整合包”来**本地部署**安装及使用Stable Diffusion WebUI，你不需要懂太多的计算机知识，而且用整合包对新手也是比较友好的，磁盘需要预留100G~200G空间才能玩。
AI绘画Stable Diffusion | 手把手教你用roop一键换脸
A1353192296的博客
04-14 1456
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
笔记--Linux环境下无法使用GPU
whwhjy的博客
10-27 1922
pytorch环境下，torch.cuda.is_available()返回False
roop
最新发布
03-16
<think>好的，用户想了解Roop的安装配置和使用说明。首先，我需要整理现有的引用资料。引用1提到项目地址，引用2有目录结构和配置文件的信息，引用3则区分了GPU和CPU版本的运行方法。 用户的问题集中在安装、配置和使用上，所以需要分步骤说明。首先应该介绍系统要求，特别是Python版本和依赖项。然后详细说明安装步骤，包括克隆仓库、安装依赖库，可能还要处理PyTorch的安装，因为引用3提到了GPU和CPU的区别。接下来是配置部分，需要解释目录结构和配置文件，这部分引用2有相关内容。然后使用教程部分，应该包含示例代码和命令行参数说明，可能还要注意输入输出格式的要求。常见问题部分需要涵盖错误处理，比如缺少库或NSFW过滤问题，引用1提到没有NSFW过滤，可能需要提醒用户注意。最后，相关引用要正确标注。 需要注意用户可能不熟悉Python环境配置，所以步骤要详细，比如使用conda创建虚拟环境。同时，区分GPU和CPU的步骤很重要，引用3特别提到这点，所以需要分开说明。另外，引用1的项目地址可能需要检查是否正确，用户给出的链接是gitcode.com的镜像，可能需要确认是否有官方源，但用户提供的引用中没有其他来源，所以直接使用该地址。 最后生成相关问题时要围绕安装、配置、使用和常见问题展开，确保覆盖用户可能遇到的后续疑问。</think>### Roop 安装与使用教程 #### 一、系统要求 - Python 3.8+ 环境（推荐使用conda管理） - 支持CUDA 11.3+的NVIDIA显卡（GPU版本）或集成显卡（CPU版本）[^3] - 内存建议8GB以上 #### 二、安装步骤 1. 克隆项目仓库： ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/roo/roop cd roop ``` 2. 创建虚拟环境： ```bash conda create -n roop python=3.8 conda activate roop ``` 3. 安装依赖库： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 4. 根据硬件选择安装： ```bash # GPU版本（需提前安装CUDA） pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 # CPU版本 pip install torch torchvision torchaudio ``` #### 三、项目结构说明 ``` roop/ ├── core/ # 核心算法模块 ├── configs/ # 配置文件目录[^2] ├── inputs/ # 输入文件存放路径 ├── outputs/ # 生成结果目录 └── webui.py # 主启动文件 ``` #### 四、使用教程 1. 启动程序： ```bash # GPU加速版本 python webui.py --gpu # CPU版本 python webui.py --cpu ``` 2. 基础操作流程： ```python from core.swapper import process_video process_video( source_path="inputs/source.jpg", target_path="inputs/target.mp4", output_path="outputs/result.mp4" ) ``` 3. 命令行参数说明： ```bash --input-dir 指定输入目录 --output-quality 设置输出质量（1-100） --keep-frames 保留中间帧图像 --keep-fps 保持原始帧率 ``` #### 五、注意事项 1. 输入文件要求： - 源图像：$1024 \times 1024$像素的清晰人脸照片 - 目标视频：建议$1080p$分辨率以下 - 文件格式支持：`jpg/png/mp4/mov` 2. 常见问题处理： - 报错`Missing dependencies`：重新运行`pip install -r requirements.txt` - 显存不足：添加`--frame-processor 1`参数限制显存使用 - 输出模糊：调整$$ \text{output\_quality} = 95 \pm \Delta q $$参数
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