Roop：一张图片完成视频换脸，无需数据集训练，本地+云端部署

之前介绍过Deepfacelab视频换脸：《AI换脸软件DeepFaceLab本地安装使用教程，AI视频换脸流程详细步骤讲解》和实时直播换脸软件Deepfacelive:《AI实时换脸软件DeepFaceLive使用简易教程，AI实时直播换脸，聊天应用换脸》，那些软件需要准备数据集，还要训练模型，准备时间比较长，今天再给大家介绍一款软件可以通过一张图片实现视频换脸，快速方便，省去了准备数据集和训练等步骤，然而换脸效果依然很棒，下面讲一下具体操作，不过要注意，本软件仅供学习研究和个人娱乐使用，切勿违规使用。Roop项目地址：https://github.com/s0md3v/roop，

第1步先配置环境

(1)搞ai软件肯定是离不开Python了，先安装Python环境，打开Python官网下载链接：https://www.python.org/downloads/，你是什么系统，就下载那个对应版本就可以。

我们下载Python 3.10.11稳定版

下载到电脑上之后，双击运行安装Python，先点击勾选add python.exe to path,在点击install now安装。

(2)安装git

git官网地址：https://git-scm.com/download

64位Windows版git程序文件链接：https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.40.0.windows.1/Git-2.40.0-64-bit.exe

全部默认安装就可以，一直下一步，完成安装。

(3)配置ffmpeg,首先打开ffmpeg官网：https://ffmpeg.org/download.html，下载对应系统的文件，这里以Windows为例

将压缩包下载到本地电脑上解压，然后打开bin文件夹，复制路径，

然后鼠标右键点击我的电脑-属性-高级系统设置-环境变量-选中Path点击编辑-新建，然后在输入框内输入上面的文件夹路径，然后确定。

这时在cmd里输入如下命令:

ffmpeg -version

出现详细信息就表示ffmpeg安装成功。

(4)接着安装visual studio 2022，微软链接：https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/，点击按钮【下载生成工具】，将应用程序下载到电脑上，然后运行安装。

开始安装的时候程序会自动下载一些文件，稍后就会进入程序选择界面，勾选【使用C++的桌面开发】和右侧【Windows 10 SDK】最上面的这个版本。

然后点击右下角【安装】按钮，注意硬盘容量。总共13.59GB，下载并安装所需时间比较长。

第2步克隆库

我们以安装在D盘为例，打开D盘，在地址栏里输入cmd，回车，打开命令提示符界面，然后输入如下命令：

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

先创建一个虚拟环境，打开roop文件夹，在地址栏里输入cmd，回车，在启动的命令提示符里输入如下命令，回车。

python -m venv venv

完成之后，roop文件夹内会出现一个venv文件夹。接着在命令提示符里输入如下命令，回车。

call .\venv\Scripts\activate

启动了虚拟环境之后，按官方步骤该运行安装依赖命令，也就是下面这条短的命令，但是安装过程中我遇到了关于torch的错误，所以建议先运行下面长的这条命令，安装完成之后，再运行短的这条命令，torch相关文件不会被重复下载安装，会直接跳过。这个过程需要下载安装大量的文件，如果提示connect链接问题，可开启全局科学上网解决。

pip install -r requirements.txt

pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

等到出现提示successfully installed……一大串白字信息的时候就表示安装完成了。

其实到这里就可以直接运行如下代码进行视频换脸了，首次启动会下载529M的模型文件，目前使用的是CPU，如果你显卡不高不想折腾了的话可以开始体验了。但是我们继续折腾，去开启GPU显卡处理功能。

python run.py

第4步安装CUDA

（1）这是NVIDIA显卡的操作步骤，其它显卡用不了，打开链接：https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive，作者建议的安装11.8版本，那我们就下载11.8版本，如下图选择，

安装程序下载下来之后，直接双击运行安装即可，安装选项选择精简版，安装完成关闭窗口即可。

（2）安装依赖

还在打开Python虚拟环境的cmd窗口中依次输入如下命令并回车，安装依赖，一条命令执行完再运行下一条命令。

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu

pip install onnxruntime-gpu

然后再输入如下命令即可启动roop操作窗口进行视频换脸了，

python run.py --execution-provider cuda

左侧点击select a face按钮选择一张待使用的人脸，右侧按钮select a target选择待转换的视频，点击start按钮会提示选择输出视频路径，选择完毕后即可开始转换。

也可以输入如下命令不启动roop操作窗口直接开始转换。1.png是待使用的人脸，a.mp4是待转换的视频，需要将1.png和a.mp4放到roop文件夹内

python run.py -s 1.png -t a.mp4 -o output.mp4 --keep-fps --keep-frames   --execution-provider cuda

看到显示100%就是转换完成了，找到output.mp4即可查看转换效果。

有个小技巧，就是你换脸的视频人脸区域不能太大，如果人脸面积太大的话换脸完成后的视频可能会比较模糊，也就是尽可能选择视频中人脸面积不能太大的视频。如下图所示，第二个视频会比第一个视频转换效果好。

Google colab云端部署教程链接：《Google colab谷歌笔记本配置运行图片视频换脸软件Roop教程及一键启动代码链接分享》

下面就可以尽情的折腾了。再次提醒这个软件仅供学习研究和个人娱乐使用，请勿违规使用。

原文：https://dyss.top/1035