refacer

Refacer：一鍵式深板多面交換工具

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Refacer，這是一個簡單的工具，可讓您只需單擊即可創建帶有多個面孔的深擊！該項目的靈感來自Roop，並由出色的Insightface提供支持。 Refacer不需要培訓 - 只有一張照片就可以去了。

配x請在使用此存儲庫中的代碼之前，請確保閱讀免責聲明。

示範

系統兼容性

Refacer已在以下操作系統上進行了徹底的測試：

作業系統	CPU支持	GPU支持
macOSX	✅	配x
視窗	✅	✅
Linux	✅	✅

該應用程序與CPU和GPU（NVIDIA CUDA）環境以及MacOSX（Coreml）兼容

配x請注意，由於內存管理的明顯問題，我們不建議在MacOSX上使用onnxruntime-silicon 。如果您設法為矽進行onnxruntime編譯，則該程序準備使用Coreml。

先決條件

確保已安裝ffmpeg並正確配置。互聯網上有許多指南可幫助您解決這一問題。這裡有一些（注意：我沒有創建這些指南）：

• 如何安裝ffmpeg

安裝

Refacer已經過測試，眾所周知可以與Python 3.10.9合作，但它也可能與其他Python版本一起使用。建議使用虛擬環境來設置和運行項目，以避免與您可能已安裝的其他Python軟件包的潛在衝突。

請按照以下步驟安裝Refacer：

1. 克隆存儲庫：

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

2. 下載Insightface模型：您可以手動下載Insightface從此鏈接創建的模型，並將其添加到項目文件夾中。另外，如果已安裝了wget ，則可以使用以下命令：

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

3. 安裝依賴項：

   • 對於CPU（與Windows，MacOSX和Linux兼容）：

   pip install -r requirements.txt

   • 對於GPU（僅與Windows和Linux兼容，需要帶有CUDA及其庫的NVIDIA GPU）：

   pip install -r requirements-GPU.txt

   • 對於Coreml（與MacOSX兼容，需要矽結構）：

   pip install -r requirements-COREML.txt

   有關安裝使用onnxruntime-gpu所需的CUDA的更多信息，請直接參考官方的ONNX運行時存儲庫。

有關使用InsightFace模型的更多詳細信息，您可以參考其示例。

用法

成功安裝了Refacer及其依賴項後，您可以使用以下命令運行該應用程序：

python app.py

然後，打開Web瀏覽器並導航到以下地址：

 http://127.0.0.1:7680

問題？

如果您有任何疑問或問題，請隨時打開問題或提交拉動請求。

識別模塊

此存儲庫中的recognition文件夾來自Insightface的GitHub存儲庫。您可以在此處找到原始源代碼：Insightface識別源代碼

該模塊用於識別和處理Refacer應用程序中的面部數據，從而實現其功能強大的DeepFake功能。我們感謝Insightface的工作和使其代碼可用。

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