如何进行AI换脸，AI换脸从 “0“ 到 “1” 详细教程 ——从配置环境开始

news2025/1/16 1:45:12

后续文章读起来可能会影响观看可以前往鄙人博客查看：http://www.anyuer.club/?id=199
前言：
本人吃计算机这口饭的，说实话AI换脸很火的时候自己却没碰，挺吃亏的，最近时间比较充裕，整理了一下AI换脸的一个简单的流程，从 “0” 到 “1” 开始吧

1.环境
win10

64位

NVDRTX 3060

2.打开GPU图形设置
win10设置打开搜索——图形设置

image.png点击开启

image.png

3.环境配置
本AI换脸采用的GAN（计算机生成对抗网络），其中比较优秀的开源工具有 DeepFace (本文采用)

DeepFace ：https://github.com/iperov/DeepFaceLab
windows环境下提供两个下载地址，大家可以按照自己的配置按需下载（均需要翻墙）：

mega ：https://mega.nz/folder/Po0nGQrA#dbbttiNWojCt8jzD4xYaPw
yandex : https://disk.yandex.ru/d/7i5XTKIKVg5UUg
当然了，如果你翻不起墙或者不方便，我这边提供一个RTX 3060的版本

链接：https://pan.baidu.com/s/14dOUh0iaONHHK3jyXtIRbw?pwd=yuer
提取码：yuer
4.安装工具环境
下载完成以后即为如此一个应用程序，直接双击打开

image.png

选择好了路径，直接extract即可，之后好像没啥了，如果有啥一路点确认即可

image.png

5.识别项目结构
我们要做的事情很简单，从一个001.mp4里面提取面部，再把提取出来的脸替换到002.mp4里面去，我们把001.MP4取名为源视频，002.MP4取名为目标视频

—DeepFaceLab_NVIDIA_RTX3000_series
--------_internal
--------workspace #工作路径
----------------data_dst #目标视频图片存储路径——后面会讲到
----------------data_src #源视频图片存储路径——后面会讲到
----------------model #模型保存——后面会讲到
----------------data_dst.mp4 #如上文002.MP4
----------------data_src.mp4 #如上文001.MP4
--------(.*).bat
6.所做事情大概是干什么
从源视频抽帧——把视频一帧一帧换成图片

从抽出来的图片里面提取出面部信息

从目标视频抽帧——把视频一帧一帧换成图片

从目标视频抽出来的帧提取面部信息

利用算法进行训练比如GAN（计算机生成对抗网络等等）

训练完成以后生成面部图片

生成出来的面部进行替换，生成N张图片

把图片合起来，即为生成的视频

还是很空洞，没关系实操一遍就好很简单！

6.2) extract images from video data_src.bat
强调一下是从 2)开始的，大家不用去运行第一个，后面会讲！

运行bat脚本——2) extract images from video data_src.bat

Enter FPS (?:help):
这是让你输入FPS，好像是帧数，如果记不起来可以像我一样，啥都不输入，直接留白，然后回车就会有默认值 0

Output image format (png /jpg ?:help) :
这个是抽帧，看你抽成png 还是 jpg ，你可以输入，但也可以像我一样，留白，啥都不输入，回车也会有默认值png

image.png

所以事情处理完成以后就会出现Done的字样，这个时候再点击关闭就好了

进入文件夹worksho–>data_src 会有很多图像，对！没有错，就是抽出来的人脸

image.png

6.3) extract images from video data_dst FULL FPS.bat
运行脚本——3) extract images from video data_dst FULL FPS.bat

Output image format ( png/jpg ?:help ) :
这个很简单，直接输入刚才选择的类型即可，如果你完全按照我的操作来的，这里直接留白输入回车即可

同样出现了done的字样即为完成

image.png

进入文件夹worksho–>data_dst 也会有很多图像

image.png

6.4) data_src faceset extract.bat
运行脚本——4) data_src faceset extract.bat

Choose one or several GPU idxs (separated by comma).

[CPU] : CPU
[0] : NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU

[0] Which GPU indexes to choose? :
默认留白，输入回车即可

[wf] Face type ( f/wf/head ?:help ) :
默认留白，输入回车即可

[0] Max number of faces from image ( ?:help ) :
默认留白，输入回车即可

[512] Image size ( 256-2048 ?:help ) :
默认留白，输入回车即可

[90] Jpeg quality ( 1-100 ?:help ) :
默认留白，输入回车即可

[n] Write debug images to aligned_debug? ( y/n ) :
默认留白，输入回车即可

image.png

655和654是人脸图片数量

6.5) data_dst faceset extract.bat
运行脚本——5) data_dst faceset extract.bat

Choose one or several GPU idxs (separated by comma).

[CPU] : CPU
[0] : NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU

[0] Which GPU indexes to choose? :
默认留白，输入回车即可

[wf] Face type ( f/wf/head ?:help ) :
默认留白，输入回车即可

[512] Image size ( 256-2048 ?:help ) :
默认留白，输入回车即可

[90] Jpeg quality ( 1-100 ?:help ) :
默认留白，输入回车即可

出现done就完成了

和上一步非常相似，但是如果你进入到

workspace\data_dst\aligned_debug看图片就会看到一些比较新鲜的图片——很明显把人脸突出强调了对吧

image.png
在这里插入图片描述

6.6) train Quick96.bat
运行脚本——6) train Quick96.bat

deepface采用了不少的训练模式，这种就是相对来说不那么吃配置，见效稍微快一点的

Running trainer.

[new] No saved models found. Enter a name of a new model :
这里取个名字，建议取个简单的，主要是自己用来区分，我取名为 yuer 回车输入了

Running trainer.

[new] No saved models found. Enter a name of a new model : yuer
yuer

Model first run.

Choose one or several GPU idxs (separated by comma).

[CPU] : CPU
[0] : NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU

[0] Which GPU indexes to choose? :
默认留白，输入回车即可

当它运行到一定程度以后

image.png

会出现一个新的小窗口，这窗口就是在不停的利用GAN进行训练

这里就是生成图片的预览啦，点击这个窗口，按P可以刷新

上面有介绍，但是我也看不懂了看了个大概

s：保存生成的预览图片
p：刷新生成的预览图片
enter：退出模型训练
image.png

训练了大概三分钟，这个效果还是相对来说不错的

image.png

这个时候可以按enter 退出了

退出以后cmd窗口也会出现done

image.png

6.7) merge Quick96.bat
运行脚本——7) merge Quick96.bat

这次看脚本名字就知道，生成 快速96 ，很明显这次是要生成点图片了。就是将训练的图片换过去，生成新图片

Running merger.

Choose one of saved models, or enter a name to create a new model.
[r] : rename
[d] : delete

[0] : yuer - latest
:
这里可能你出现的不是yuer，因为名字是自定义的，但是latest告诉你的是上一次的训练模型，也就是quick96

可以直接回车，也可以输入0，因为0是默认值

Running merger.

Choose one of saved models, or enter a name to create a new model.
[r] : rename
[d] : delete

[0] : yuer - latest
:
0
Loading yuer_Quick96 model…

Choose one or several GPU idxs (separated by comma).

[CPU] : CPU
[0] : NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU

[0] Which GPU indexes to choose? :
默认留白，输入回车即可

Running merger.

Choose one of saved models, or enter a name to create a new model.
[r] : rename
[d] : delete

[0] : yuer - latest
:
0
Loading yuer_Quick96 model…

Choose one or several GPU idxs (separated by comma).

[CPU] : CPU
[0] : NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU

[0] Which GPU indexes to choose? :
0

Initializing models: 100%|###############################################################| 4/4 [00:00<00:00, 8.87it/s]
====================== Model Summary ======================
== ==
== Model name: yuer_Quick96 ==
== ==
== Current iteration: 734 ==
== ==
-------------------- Model Options --------------------
== ==
== batch_size: 4 ==
== ==
--------------------- Running On ----------------------
== ==
== Device index: 0 ==
== Name: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU ==
== VRAM: 3.41GB ==
== ==

[y] Use interactive merger? ( y/n ) :
切记，这里输入 n，虽然输入y也可以，但是我不会

[y] Use interactive merger? ( y/n ) : n
Choose mode:
(0) original
(1) overlay
(2) hist-match
(3) seamless
(4) seamless-hist-match
(5) raw-rgb
(6) raw-predict

[1] :
默认留白，输入回车即可

Choose mask mode:
(0) full
(1) dst
(2) learned-prd
(3) learned-dst
(4) learned-prdlearned-dst
(5) learned-prd+learned-dst
(6) XSeg-prd
(7) XSeg-dst
(8) XSeg-prdXSeg-dst
(9) learned-prdlearned-dstXSeg-prd*XSeg-dst

[1] :
默认留白，输入回车即可

[0] Choose erode mask modifier ( -400…400 ) :
默认留白，输入回车即可

[0] Choose blur mask modifier ( 0…400 ) :
默认留白，输入回车即可

[0] Choose motion blur power ( 0…100 ) :
默认留白，输入回车即可

[0] Choose output face scale modifier ( -50…50 ) :
默认留白，输入回车即可

Color transfer to predicted face ( rct/lct/mkl/mkl-m/idt/idt-m/sot-m/mix-m ) :
默认留白，输入回车即可

Choose sharpen mode:
(0) None
(1) box
(2) gaussian

[0] ( ?:help ) :
默认留白，输入回车即可

[0] Choose super resolution power ( 0…100 ?:help ) :
默认留白，输入回车即可

[0] Choose image degrade by denoise power ( 0…500 ) :
默认留白，输入回车即可

[0] Choose image degrade by bicubic rescale power ( 0…100 ) :
默认留白，输入回车即可

[0] Degrade color power of final image ( 0…100 ) :
默认留白，输入回车即可

[16] Number of workers? ( 1-16 ?:help ) :
默认留白，输入回车即可

image.png

6.8) merged to mp4.bat
运行脚本——8) merged to mp4.bat

最后一步生成视频，把刚才的图片合并成视频

[16] Bitrate of output file in MB/s :
默认留白，输入回车即可

出现done以后

image.png

7.查看生成的视频
workspace文件夹下的result.MP4就是生成的视频文件

因为我是为了写博客，所以训练的时间不够长生成出来的视频效果不太好，大家训练的时候，训练个三五天，生成出来的视频杠杠好！

image.png

8.一些细节

  1. clear workspace.bat——该脚本是用来清理掉之前已经建立的模型，和 workspace 文件夹下面的 data_src 和 data_dst文件夹的所有内容的

如果你在6.7)卡着很久都不动

Use interactive merger? ( y/n ) :
这里你不输入n，输入y

[16] Number of workers? ( 1-16 ?:help ) :
留白回车

等到程序输出完以下信息后

image.png

会出现这个窗口

image.png

按一下Tab，会出现以下预览，这个时候，再Tab回去关闭窗口，cmd控制台窗口也关，再重新运行6.7)脚本，输入n就好了

image.png

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