AI换脸FaceFusion的安装和使用
原创AI换脸FaceFusion的安装和使用
原创
FaceFusion是一款可以直接换脸的项目，支持图片换脸和视频换脸，且不需要进行模型训练，是roop项目的迭代项目。
Github: https://github.com/facefusion/facefusion
安装
安装文档：https://docs.facefusion.io/installation
git clone https://github.com/facefusion/facefusion
conda create -n facefusion2 python=3.11 -y
conda activate facefusion2
cd facefusion
# 该命令运行中需要手动选择安装依赖的类型，建议选择cuda
python install.py
# pip install -r requirements
python run.py常见问题
FFMpeg依赖问题
若出现FFMpeg依赖找不到，则需要安装FFMpeg，
Conda install该方式的版本不一定是最新的。
conda install ffmpeg -y
ffmpeg -version也可以下载源码编译安装
wget http://www.ffmpeg.org/releases/ffmpeg-6.0.tar.xz
tar -xf ffmpeg-6.0.tar.xz
cd ffmpeg-6.0
#执行： ./configure --prefix=/usr/local/ffmpeg
#报错： nasm/yasm not found or too old. Use --disable-x86asm for a crippled build.
#安装： yum install yasm
./configure --prefix=/usr/local/ffmpeg
make && make install
cd /usr/local/ffmpeg/bin
./ffmpeg -version访问问题
若想非本机可访问，则需要修改如下代码，添加server_name属性。
# facefusion/uis/layouts/default.py
def run(ui : gradio.Blocks) -> None:
ui.launch(show_api = False, server_name='0.0.0.0')DNN库版本不一致
上传图片和视频后运行换脸报错，可能是本地cudnn和代码编译的版本不一致，需要升级本地cudnn版本。
2023-10-27 17:39:29.913787: E tensorflow/compiler/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:425] Loaded runtime CuDNN library: 8.2.1 but source was compiled with: 8.6.0. CuDNN library needs to have matching major version and equal or higher minor version. If using a binary install, upgrade your CuDNN library. If building from sources, make sure the library loaded at runtime is compatible with the version specified during compile configuration.查看本地cudnn版本
ls /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*在conda环境中安装高版本的CuDNN，你可以使用以下步骤：
首先，你需要确定你的CUDA版本。因为CuDNN的版本需要与CUDA版本兼容。你可以使用以下命令来查看CUDA的版本：
nvcc --version然后，你可以使用conda search命令来查找可用的CuDNN版本。例如，如果你的CUDA版本是11.0，你可以使用以下命令来查找可用的CuDNN版本：
conda search cudnn运行结果如下：
# conda search cudnn
Loading channels: done
# Name Version Build Channel
cudnn 7.0.5 cuda8.0_0 pkgs/main
cudnn 7.1.2 cuda9.0_0 pkgs/main
cudnn 7.1.3 cuda8.0_0 pkgs/main
cudnn 7.2.1 cuda9.2_0 pkgs/main
cudnn 7.3.1 cuda10.0_0 pkgs/main
cudnn 7.3.1 cuda9.0_0 pkgs/main
cudnn 7.3.1 cuda9.2_0 pkgs/main
cudnn 7.6.0 cuda10.0_0 pkgs/main
cudnn 7.6.0 cuda10.1_0 pkgs/main
cudnn 7.6.0 cuda9.0_0 pkgs/main
cudnn 7.6.0 cuda9.2_0 pkgs/main
cudnn 7.6.4 cuda10.0_0 pkgs/main
cudnn 7.6.4 cuda10.1_0 pkgs/main
cudnn 7.6.4 cuda9.0_0 pkgs/main
cudnn 7.6.4 cuda9.2_0 pkgs/main
cudnn 7.6.5 cuda10.0_0 pkgs/main
cudnn 7.6.5 cuda10.1_0 pkgs/main
cudnn 7.6.5 cuda10.2_0 pkgs/main
cudnn 7.6.5 cuda9.0_0 pkgs/main
cudnn 7.6.5 cuda9.2_0 pkgs/main
cudnn 8.2.1 cuda11.3_0 pkgs/main
cudnn 8.9.2.26 cuda11_0 pkgs/main 根据你的CUDA版本（nvidia-smi命令可查看）和需要的CuDNN版本，
你可以使用conda install命令来安装CuDNN。例如，如果你的CUDA版本是11.0，你想安装CuDNN 8.9.2.26，你可以使用以下命令：
conda install cudnn=8.9.2.26conda的库也可以
cp /install/anaconda3-env/envs/facefusion2/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.0/include/
cp /install/anaconda3-env/envs/facefusion2/include/cudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64/找不到DNN库
运行推断的时候报错如下：
DNN library is not found.下载最新的cudnn，根据cuda版本选择，如cuda11对对应的8.9.5
# https://developer.nvidia.com/cudnn
# 解压编译好的二进制文件夹压缩包
cp include/cudnn* /usr/local/cuda-11.0/include/
cp lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64/Web使用
上传图片和视频
中间SOURCE部分只能上传图片（想换的新脸），TARGET部分可以上传图片和视频（需要被替换的素材）。
右侧PREVIEW部分是换脸的预览图片效果。
右侧的REFERENCE FACE DISTANCE部分是原图和目标素材中的人脸相似程度，用的是欧式距离，值越小表示两者越相似，可以根据实际的相似情况调节该值让换脸更逼真。
默认情况下的换脸后会出现脸部模糊的现象，可以勾选左侧上方的face_enhancer，可以让脸部更高清。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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