roop-unleashed 快速上手：3 步跑通免费免训练的 AI 换脸工具
roop-unleashed 快速上手：3 步跑通免费免训练的 AI 换脸工具
【免费下载链接】roop-unleashedEvolved Fork of roop with Web Server and lots of additions项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/roop-unleashed
roop-unleashed 是一款免费、免训练的 AI 换脸工具：模型现成、界面在浏览器里，你只需准备一张源脸照和一个目标视频，本地跑一条启动命令，就能在网页上完成从换脸到出片的完整流程。整个工具有 5 个功能页签、7 种人脸选取模式，默认服务开在 7860 端口，适合想在单机上快速出片、又不想碰训练脚本的新手。
它是什么：浏览器里的自助换脸机
传统换脸要么走训练路线（攒几百张照片、跑几小时训练），要么用纯命令行工具（每个参数翻文档）。roop-unleashed 的思路是把两者都省掉：换脸模型 InSwapper 预训练好，所有参数以滑杆和下拉框形式摊在网页上，你只负责"投料"——放一张"要变成谁"的照片、放一个"要改谁"的视频，结果直接落在本地 output 文件夹。唯一前提是你的电脑能装 FFmpeg，处理视频离不开它。
安装与启动：3 条命令从零到网页界面
Linux 上最短路径如下（Windows 双击 installer 目录里的windows_run.bat，macOS 执行sh runMacOS.sh，路径差异就这一句）：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/roop-unleashed cd roop-unleashed pip install -r requirements.txt python run.py启动后浏览器会自动打开 7860 端口的界面。这一步提前知道：首次运行会拉取约 2GB 的预训练模型，网络不稳时进度条会停住，换网络或耐心等待即可，之后每次启动都是秒进。依赖安装要求 CUDA 12.4 及以上；没有独显的机器不用慌，程序会自动回退到 CPU，只是处理速度明显变慢。
跑通第一个换脸：上传、预览、出片
以"把视频里的人脸换成另一张脸"为例，端到端四步：
- 传源脸：在 Face Swap 页签的 Source Images or Facesets 里放一张正脸照（光线均匀、五官清晰）。放完后上方输入区会出现缩略图，说明检测成功；
- 传目标：在 Target File(s) 里放一个 mp4 视频。右侧 Preview Image 会立即显示第 1 帧；
- 挑帧确认：拖动 Frame Number 滑块到任意帧，勾选 "Face swap frames"，预览区会显示该帧换完脸的效果——这一步就是在正式跑之前确认"换对了人"；
- 开跑取件：点橙色 Start，进度条跑完后，成品视频直接出现在页面下方并可在线播放，同时写入 output 文件夹，点 "Open Output Folder" 一键取件。
全部用默认参数就能出片，第一次体验不需要动任何设置。
决定成片质量的三个参数
默认配置能"跑通"，但要"好看"，这三个旋钮影响最大：
- 换脸模型：Specify Face Swap Model 提供 InSwapper 128、ReSwapper 128、ReSwapper 256 三档。256 档输出人脸分辨率更高，五官细节保留更好；代价是单帧耗时增加。对长视频，先小样验证速度再定档；
- 增强器：Select post-processing 有 Codeformer、GFPGAN、GPEN、DMDNet、Restoreformer++ 五个选项。原图偏糊选 Codeformer，追求通用平衡选 GFPGAN，DMDNet 仅支持 CUDA。配合同排的Original/Enhanced image blend ratio（默认 0.65）控制"增强痕迹"浓度——滑杆偏向 Enhanced 端会明显"磨皮"，偏向 Original 端则更接近原视频质感；
- 二次采样：Subsample upscale to 默认 128px，可调到 256px、512px。数值越大脸部越清晰，1080p 视频收益明显，但处理时间大致线性上涨。
另外两个常用阈值：Max Face Similarity Threshold 默认 0.65（0.0 表示必须完全一致，1.0 完全不设防），调低它让"不像源脸的帧"不触发替换，调高则更多帧被替换但可能误配；Number of swapping steps 提供 1–5 次迭代，步数越多相似度越贴近源脸，耗时相应加倍。所有改动写入 config 文件，下次启动自动恢复，不用反复设置。
实战场景：多人、遮挡与直播
多人同框时怎么逐个指定换谁
Source 区支持一次放多张源脸，Target 区上方的人脸缩略图可用 Move left/right 按钮调整替换顺序。Specify face selection for swapping 下拉框共 7 种模式：First found 只换检测到的第一张脸，All faces 全换，All female / All male 按性别筛，All input faces 依次轮流用多张源脸，Selected face 则让你在预览帧里点选具体某张脸——想精确控制"谁换谁"就选这个。配合 Face Management 页签，可把多张参考图打包成.fsz人脸集文件，建一个随时复用的素材库，之后直接拖进 Source 区即可。
墨镜、口罩、帽子压脸怎么补救
Advanced Masking 折叠区提供三层方案：
- 引擎选Clip2Seg，在文本框输入
glasses,hat,mask等关键词，系统自动识别遮挡区域并在换脸后原样贴回； - 引擎选DFL XSeg，适合头发、手这类与脸部交叠更复杂的情况；
- 点Toggle manual masking进入手动涂遮罩，直接在画面上刷出要保护的范围，最精准也最费手。
再勾选Restore original mouth area，可保留目标人物原有的嘴部动作，说话类视频尤其建议打开。遮罩的上下左右偏移、Erosion Iterations（1–3）、Blur size（10–50）都是滑杆，先用 "Show Mask Preview" 按钮看一眼遮罩范围再跑全片。
摄像头画面直接换脸
Live Cam 页签负责实时场景：选好源脸、点 Start，摄像头画面即被替换。勾上 "Forward stream to virtual camera" 后，画面会转发给虚拟摄像头——Linux 走 v4l2loopback，macOS/Windows 走 OBS 虚拟摄像头——会议和直播软件就能直接调用。分辨率三档：640x480、1280x720（默认）、1920x1080，同样支持 XSeg 遮罩与嘴部还原。唯一要注意的是：换源脸或改任何参数后，必须先 Stop 再重新 Start 才生效。
排障速查：先看这张表 ⚠️
| 现象 | 原因 | 对策 |
|---|---|---|
| 处理慢得反常 | 没走 GPU | Settings 页签把 Provider 选为 CUDA 后重启服务；无独显就开 Force CPU 避免报错 |
| 启动时模型下载卡住 | 网络中断，2GB 模型没拉完 | 检查代理，确认 models 目录可写，必要时手动下载放入 |
| 提示 "ffmpeg is not installed" | 系统缺 FFmpeg | 安装 FFmpeg 并加入 PATH，否则所有视频功能不可用 |
| 某几帧报无脸错误 | 目标帧确实没检测到人脸 | Action on no face detected 选 Skip Frame 或 Use last swapped |
| 长视频跑到一半内存爆 | In-Memory 模式帧缓存过大 | Select video processing method 改为 Extract Frames to media 落盘，或在 Settings 调低 Max. Memory to use |
处理长视频前的固定动作：用预览区拖到起点帧按 "Set as Start"、终点帧按 "Set as End"，先跑一小段验证参数，确认效果再全片开跑。
从合规到动手：先跑通再谈精修
换脸涉及真人肖像时先取得本人同意；公开发布务必标注"AI 生成/深度伪造"，本项目定位是技术与学术用途，责任在每一次具体使用。
下一步就这么做：把上面 3 条命令敲完，等浏览器弹出 7860 页面，丢进一张你自己的正脸照和一段 10 秒测试视频，点 Start 出第一个片——之后再回头调模型档位、增强器和阈值。
【免费下载链接】roop-unleashedEvolved Fork of roop with Web Server and lots of additions项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/roop-unleashed
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考