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face替换工具Roop在Windows下的安装_roop安装依赖包命令

roop安装依赖包命令

一、Roop简介

官网介绍:

Take a video and replace the face in it with a face of your choice. You only need one image of the desired face. No dataset, no training.
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顾名思义,只需使用一张图片既可以实现对图片或者视频中人脸的替换,相比之前需要大量图片来进行训练的换脸工具来说,简单很多,降低了准备素材的成本。

二、安装准备

1、安装环境:

  • 操作系统:Win10
  • python版本:3.10.10

2、安装准备:

  • python虚拟环境(可选):virtualenv或者anaconda
  • 编解码库ffmpeg:http://ffmpeg.org/download.html
  • Microsoft Visual C++ 14(即Visual Studio 2015)或以上以及C++ build tools
  • Roop源码:https://github.com/s0md3v/roop/tree/main
    可以直接使用git命令进行下载:
git clone https://github.com/s0md3v/roop.git
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或者打包下载在这里插入图片描述

三、开始安装

1、python虚拟环境

使用虚拟环境的好处是可以为不同的工具软件创建不同运行环境,防止因工具所需的python包版本的不同而导致运行失败。在这里选用virtualenv,感觉比较轻量级,使用方便,所以在此简单介绍下该工具的安装。
如果安装python的时候同时安装了包管理工具pip,则只需要下面的两条命令即可安装好virtualenv。

pip install virtualenv 
pip install virtualenvwrapper # 这是对virtualenv的封装版本,一定要在virtualenv后安装
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安装完毕之后,就可以建立python的虚拟环境

virtualenv -p python3 roopenv #其中roopenv为虚拟环境的目录名称
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虚拟环境建立成功后,cmd如下显示
在这里插入图片描述
虚拟环境目录下的结构为:
在这里插入图片描述
运行虚拟环境目录下Script/activate命令,即可切换至建立的虚拟环境下,cmd窗口的提示符变成如下:
在这里插入图片描述
接下来便可以在这个虚拟环境下安装运行roop所需的python安装包。

2、安装ffmpeg

可以从http://ffmpeg.org/download.html页面进入下载ffmpeg的安装包(或者直接访问https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases进行下载),如果是64位win10系统的话,直接下载图中标注的安装包即可。
在这里插入图片描述
解压该安装包之后,将其直接放到某个路径下面即可,如下所示:
在这里插入图片描述
然后在环境变量中添加刚刚的安装路径
在这里插入图片描述打开cmd窗口,输入

ffmpeg -version
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如果出现以下类似内容,则说明安装成功
在这里插入图片描述

3、安装Visual Studio C++

一般在安装Visual Studio开发环境的时候选择安装了Visual Studio C++的相关选项即可。本机已安装VS2019,所以略去这一步。

4、Roop安装

进入到roop的源码目录,通过

pip install -r requirements.txt
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安装所需要的python软件包,一般情况下,可以顺利安装,如果pip下载软件包的速度慢的话,可以更换下pip的安装源(参考https://blog.csdn.net/peter_wjj/article/details/132125611)。
安装完成之后,可以执行

python run.py
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来运行roop,第一次运行的时候会下载相关模型,为了节省下载模型的时间,大家可以从这里进行下载。等模型下载完成之后,会出现下面的界面
在这里插入图片描述

点击“Select a face”选择想替换成的脸,点击“Select target”选择需要替换脸的源图片或者源视频,然后点击“Preview”就会出现替换后的预览结果,如果需要保存替换结果则需要点击“Start”,将会出现保存图片选项。
在这里插入图片描述
如果替换掉的是视频,需要打开“Keep target fps”选项,“Keep temporary frames”选项可以不开,如果打开该选项的话,会把换脸的中间过程给保存下来。

四、软件打包下载

这里可以下载Roop的相关代码和模型文件,只需要配置python环境即可运行使用。

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