FaceFusion
下一代面部交换和增强工具。
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安装
请注意,安装需要一定的技术技能,不推荐初学者尝试。如果您不习惯使用终端,我们的Windows安装程序可以让您在几分钟内完成安装。
使用方法
运行以下命令:
python run.py [options]
选项:
-h, --help 显示此帮助信息并退出
-c CONFIG_PATH, --config CONFIG_PATH 选择配置文件以覆盖默认设置
-s SOURCE_PATHS, --source SOURCE_PATHS 选择单个或多个源图像或音频
-t TARGET_PATH, --target TARGET_PATH 选择单个目标图像或视频
-o OUTPUT_PATH, --output OUTPUT_PATH 指定输出文件或目录
-v, --version 显示程序版本号并退出
杂项:
--force-download 强制自动下载并退出
--skip-download 跳过自动下载和远程查找
--headless 无用户界面运行程序
--log-level {error,warn,info,debug} 调整终端显示的消息严重性
执行:
--execution-device-id EXECUTION_DEVICE_ID 指定用于处理的设备
--execution-providers EXECUTION_PROVIDERS [EXECUTION_PROVIDERS ...] 使用不同的提供者加速模型推理(选项:cpu,...)
--execution-thread-count [1-128] 指定处理时的并行线程数
--execution-queue-count [1-32] 指定每个线程处理的帧数
内存:
--video-memory-strategy {strict,moderate,tolerant} 平衡快速帧处理和低VRAM使用
--system-memory-limit [0-128] 限制处理时可用的RAM
面部分析器:
--face-analyser-order {left-right,right-left,top-bottom,bottom-top,small-large,large-small,best-worst,worst-best} 指定面部分析器检测面部的顺序
--face-analyser-age {child,teen,adult,senior} 根据年龄过滤检测到的面孔
--face-analyser-gender {female,male} 根据性别过滤检测到的面孔
--face-detector-model {many,retinaface,scrfd,yoloface,yunet} 选择负责检测面部的模型
--face-detector-size FACE_DETECTOR_SIZE 指定提供给面部检测器的帧大小
--face-detector-score [0.0-0.95] 根据置信评分过滤检测到的面孔
--face-landmarker-score [0.0-0.95] 根据置信评分过滤检测到的标志
面部选择器:
--face-selector-mode {many,one,reference} 使用基于参考的跟踪或简单匹配
--reference-face-position REFERENCE_FACE_POSITION 指定用于创建参考面的面部位置
--reference-face-distance [0.0-1.45] 指定参考脸和目标脸的相似度
--reference-frame-number REFERENCE_FRAME_NUMBER 指定用于创建参考面的帧
面部遮罩:
--face-mask-types FACE_MASK_TYPES [FACE_MASK_TYPES ...] 混合和匹配不同的面部遮罩类型(选项:盒子,遮挡,区域)
--face-mask-blur [0.0-0.95] 指定施加的盒子遮罩模糊程度
--face-mask-padding FACE_MASK_PADDING [FACE_MASK_PADDING ...] 对盒子遮罩应用顶部、右侧、底部和左侧的填充
--face-mask-regions FACE_MASK_REGIONS [FACE_MASK_REGIONS ...] 选择区域面具使用的面部特征(选项:皮肤、左眉毛、右眉毛、左眼、右眼、眼镜、鼻子、嘴巴、上唇、下唇)
帧提取:
--trim-frame-start TRIM_FRAME_START 指定目标视频的起始帧
--trim-frame-end TRIM_FRAME_END 指定目标视频的结束帧
--temp-frame-format {bmp,jpg,png} 指定临时资源格式
--keep-temp 处理后保留临时资源
输出创建:
--output-image-quality [0-100] 指定图像质量,转换为压缩率
--output-image-resolution OUTPUT_IMAGE_RESOLUTION 根据目标图像指定输出图像分辨率
--output-video-encoder {libx264,libx265,libvpx-vp9,h264_nvenc,hevc_nvenc,h264_amf,hevc_amf} 指定用于视频压缩的编码器
--output-video-preset {ultrafast,superfast,veryfast,faster,fast,medium,slow,slower,veryslow} 在快速视频处理和视频文件大小之间取得平衡
--output-video-quality [0-100] 指定视频质量,转换为压缩率
--output-video-resolution OUTPUT_VIDEO_RESOLUTION 根据目标视频指定视频输出分辨率
--output-video-fps OUTPUT_VIDEO_FPS 根据目标视频指定视频输出帧率
--skip-audio 忽略目标视频的音频
帧处理器:
--frame-processors FRAME_PROCESSORS [FRAME_PROCESSORS ...] 加载一个或多个帧处理器。(选项:face_debugger, face_enhancer, face_swapper, frame_colorizer, frame_enhancer, lip_syncer, ...)
--face-debugger-items FACE_DEBUGGER_ITEMS [FACE_DEBUGGER_ITEMS ...] 加载一个或多个帧处理器(选项:bounding-box, face-landmark-5, face-landmark-5/68, face-landmark-68, face-landmark-68/5, face-mask, face-detector-score, face-landmarker-score, age, gender)
--face-enhancer-model {codeformer,gfpgan_1.2,gfpgan_1.3,gfpgan_1.4,gpen_bfr_256,gpen_bfr_512,gpen_bfr_1024,gpen_bfr_2048,restoreformer_plus_plus} 选择负责增强面部的模型
--face-enhancer-blend [0-100] 将增强的面部与之前的面部混合
--face-swapper-model {blendswap_256,inswapper_128,inswapper_128_fp16,simswap_256,simswap_512_unofficial,uniface_256} 选择负责更换面部的模型
--frame-colorizer-model {ddcolor,ddcolor_artistic,deoldify,deoldify_artistic,deoldify_stable} 选择负责为帧着色的模型
--frame-colorizer-blend [0-100] 将上色的帧与之前的帧混合
--frame-colorizer-size {192x192,256x256,384x384,512x512} 指定提供给帧着色器的帧大小
--frame-enhancer-model {clear_reality_x4,lsdir_x4,nomos8k_sc_x4,real_esrgan_x2,real_esrgan_x2_fp16,real_esrgan_x4,real_esrgan_x4_fp16,real_hatgan_x4,span_kendata_x4,ultra_sharp_x4} 选择负责增强帧的模型
--frame-enhancer-blend [0-100] 将增强的帧与之前的帧混合
--lip-syncer-model {wav2lip_gan} 选择负责同步嘴唇的模型
用户界面:
--open-browser 程序就绪后打开浏览器
--ui-layouts UI_LAYOUTS [UI_LAYOUTS ...] 启动一个或多个用户界面布局(选择:基准测试,默认,网络摄像头,...)
文档
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