refacer

Refacer：一键式深板多面交换工具

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Refacer，这是一个简单的工具，可让您只需单击即可创建带有多个面孔的深击！该项目的灵感来自Roop，并由出色的Insightface提供支持。 Refacer不需要培训 - 只有一张照片就可以去了。

配x请在使用此存储库中的代码之前，请确保阅读免责声明。

示范

系统兼容性

Refacer已在以下操作系统上进行了彻底的测试：

操作系统	CPU支持	GPU支持
macOSX	✅	配x
视窗	✅	✅
Linux	✅	✅

该应用程序与CPU和GPU（NVIDIA CUDA）环境以及MacOSX（Coreml）兼容

配x请注意，由于内存管理的明显问题，我们不建议在MacOSX上使用onnxruntime-silicon 。如果您设法为硅进行onnxruntime编译，则该程序准备使用Coreml。

先决条件

确保已安装ffmpeg并正确配置。互联网上有许多指南可帮助您解决这一问题。这里有一些（注意：我没有创建这些指南）：

• 如何安装ffmpeg

安装

Refacer已经过测试，众所周知可以与Python 3.10.9合作，但它也可能与其他Python版本一起使用。建议使用虚拟环境来设置和运行项目，以避免与您可能已安装的其他Python软件包的潜在冲突。

请按照以下步骤安装Refacer：

1. 克隆存储库：

   git clone https://github.com/xaviviro/refacer.git
   cd refacer

2. 下载Insightface模型：您可以手动下载Insightface从此链接创建的模型，并将其添加到项目文件夹中。另外，如果已安装了wget ，则可以使用以下命令：

   wget --content-disposition https://huggingface.co/deepinsight/inswapper/resolve/main/inswapper_128.onnx

3. 安装依赖项：

   • 对于CPU（与Windows，MacOSX和Linux兼容）：

   pip install -r requirements.txt

   • 对于GPU（仅与Windows和Linux兼容，需要带有CUDA及其库的NVIDIA GPU）：

   pip install -r requirements-GPU.txt

   • 对于Coreml（与MacOSX兼容，需要硅结构）：

   pip install -r requirements-COREML.txt

   有关安装使用onnxruntime-gpu所需的CUDA的更多信息，请直接参考官方的ONNX运行时存储库。

有关使用InsightFace模型的更多详细信息，您可以参考其示例。

用法

成功安装了Refacer及其依赖项后，您可以使用以下命令运行该应用程序：

python app.py

然后，打开Web浏览器并导航到以下地址：

 http://127.0.0.1:7680

问题？

如果您有任何疑问或问题，请随时打开问题或提交拉动请求。

识别模块

此存储库中的recognition文件夹来自Insightface的GitHub存储库。您可以在此处找到原始源代码：Insightface识别源代码

该模块用于识别和处理Refacer应用程序中的面部数据，从而实现其功能强大的DeepFake功能。我们感谢Insightface的工作和使其代码可用。

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