基于ROOP的Based9Based版本，没有NSFW过滤器，没有错误 ;)

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Roop

选择一个视频，并将其中的人脸替换成你选择的人脸。你只需要一张所需人脸的图片。无需数据集，无需训练。

安装

请注意，安装需要技术技能，不适合初学者。请不要在GitHub上提出平台和安装相关的问题。我们有一个非常有帮助的。

基础 - 更可能在你的电脑上运行，但会比较慢

加速 - 释放CPU和GPU的全部潜力

使用方法

使用参数启动程序：

python run.py [选项]

-h, --help                                                                 显示此帮助信息并退出
-s SOURCE_PATH, --source SOURCE_PATH                                       选择源图像
-t TARGET_PATH, --target TARGET_PATH                                       选择目标图像或视频
-o OUTPUT_PATH, --output OUTPUT_PATH                                       选择输出文件或目录
--frame-processor FRAME_PROCESSOR [FRAME_PROCESSOR ...]                    帧处理器（选项：face_swapper, face_enhancer, ...）
--keep-fps                                                                 保持目标帧率
--keep-frames                                                              保留临时帧
--skip-audio                                                               跳过目标音频
--many-faces                                                               处理每个人脸
--reference-face-position REFERENCE_FACE_POSITION                          参考人脸位置
--reference-frame-number REFERENCE_FRAME_NUMBER                            参考帧号
--similar-face-distance SIMILAR_FACE_DISTANCE                              用于识别的人脸距离
--temp-frame-format {jpg,png}                                              用于帧提取的图像格式
--temp-frame-quality [0-100]                                               用于帧提取的图像质量
--output-video-encoder {libx264,libx265,libvpx-vp9,h264_nvenc,hevc_nvenc}  用于输出视频的编码器
--output-video-quality [0-100]                                             用于输出视频的质量
--max-memory MAX_MEMORY                                                    最大RAM使用量（GB）
--execution-provider {cpu} [{cpu} ...]                                     可用的执行提供程序（选项：cpu, ...）
--execution-threads EXECUTION_THREADS                                      执行线程数
-v, --version                                                              显示程序版本号并退出

无界面模式

使用 -s/--source、-t/--target 和 -o/--output 参数将以无界面模式运行程序。

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许可证

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致谢

• 感谢deepinsight的insightface项目，提供了精心制作的库和模型。
• 感谢本项目使用的所有库背后的开发者

文档

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