【AI换脸】单图换脸VisoMaster1.6最新版N卡整合包

VisoMaster的主要功能.

· 高质量换脸：支持图片和视频的换脸操作，能生成自然退真的换脸效果。
· 直播换脸功能： 支持使用 DeepFaceLive 模型进行实时直措换脸，适用于无人直措等场景。
·多格式支持：支持多种输入和前出格式，方便用户处理不同类型的文件。
· GPU 加速: 通过 CUDA 技术加速处理， 显著提高运行效率。
· 自定义模型：用户可以根据需求自定义模型和进行微调，满是不同的换脸需求。
· 实时预览与效果调整：支持实时预览换脸效果，用户在处理过程中随时调整参数。
· 性能优化: 支持 TensorRT 引[擎优化。 降低显存占用, 提升处理速度,
· 面部精细调整：提供面部降异辑模式。 用户可以精确控制面部表情和细节。

VisoMaster的技术/原理

·基于深度学习的换脸技术
。 面部特征提取：VisoMaster 使用深度学习算法(如卷积神经网络，CNN） 来识别和提取人脸的关键特征，包
括眼睛、鼻子、嘴巴和面部降轮原等。这些特征点是换脸过程中对齐和融合的基础。
。 特征编码与迁移：系统对源人脸(待替换的面部) 和目标人脸 (新的面部) 进行待征编码，提取身份特征和
表情特征。然后将目标人脸的具份待征与源人脸的表情特征进行融合，生成新的面部陷像。
。 图像合成与优化： 生成的新人脸图像需要与原始视频或图片的背景进行合成。 VisoMaster 通过图像后处理技
术，如平滑处理和颜色校正，确保换脸后的图像自然逼真。

·生成对抗网络(GANs) 的应用
。 生成器与判别器： GANs 是 VisoMaster 的核心技术之一。 生成器负麦生成换脸后的图像或视频。 判别器则判
断生成的内容是否真实。 通过不断的对抗训练，生成器这渐生成越来越逼真的图像。
。 模型训练与优化: 为了达到高质量的换脸效果。 VisoMaster 的模型需要在大量多样化的人脸数据上进行训
练。以处理不同角度、光线和表情的变化。确保模型能生成自然且逼真的换脸效果。

VisoMaster的项目地址
· Github仓库: https://github.com/visomaster/VisoMasterc

VisoMaster的应用场景
· 影视制作: 电影制作国队可以用 VisoMaster 替换演员的面部表情。 适应不同的场景。 或者在后期制作中替换角色
的面部，实现特效或修复效果。
· 广告创意：广告公司可以用 VisoMaster 为广告视频替换人物面部。 实现创意效果， 比让不同的人物形象出现在
同一广告场景中。
· 视频创作：视频博主可以通过 VisoMaster 快速替换视频中的人物面部，制作有趣的待效视频，增加内容的趣味性
和吸引引力。
· 直播应用: VisoMaster 支持实时直措换脸功能, 可以使用 DeepFaceLive 模型进行无人直措，适用于虚拟主措、直
撸待效等场景。
· 创意内容制作：可以用于虚拟现实（VR） 体验、社交媒体内容创作等，帮助用户生成逼真且有趣的内容。

VisoMaster的使用方法：

图片换脸

1. 打开 VisoMaster。
2. 选择目标人脸文件夹：就是你要换脸的图片所在文件夹。
3. 选择输入人脸文件夹：就是你要替代上去的人脸图片所在文件夹。
4. 选择目标人脸：查找面部。 选择需要替换的人脸。
5. 交换面部。

视频换脸

1. 打开 VisoMaster。
2. 选择目标人脸文件夹：就是你要换脸的视频所在文件夹。
3. 选择输入人脸文件夹：就是你要替代上去的人脸图片所在文件夹。
4. 选择目标人脸：查找面部。 选择需要替换的人脸。
5. 交换面部。

需要注意的几个步骤：

• 选择输出文件夹：在设置中选择需要输出的文件夹。
• 录制按钮：点击后会输出到输出目录。
• 预览按钮：不会输出到输出目录，一般先预览再录制。

实时换脸

1. 连接网络摄像头，确保设备正常运行。
2. 在 VisoMaster 中选择目标视频/图像位置，勾选摄像头即可。

支持 DFM 模型换脸

• 准备 DFM 模型：自己训练好 DeepFaceLab 模型（DFM）或者从网上下载的 DFM 模型。
• 放置模型：将模型放到软件的目录下，路径在图片上显示。
• 选择交换模式：在软件中选择交换模式为 DFM，选择对应的 DFM 模型名。

● 更新

v0.1.5最新版本
通过按住Shift键修改器添加了批量选择输入面
添加了将处理后的帧发送到虚拟相机（OBS虚拟相机或Unity Capture）的选项，以便在外部应用程序中实时流式传输输出
其他错误修复/改进
v0.1.4
添加热键
F11：切换全屏
V： 将视频提前1帧
C： 将视频倒退1帧
D： 将视频提前30帧
A： 将视频倒退30帧
Z： 寻找视频的开头
空间：播放/暂停视频
R： 开始/停止录制
F： 添加/删除标记（Alt+F可删除）
W： 移动到下一个标记
Q： 移动到上一个标记
S： 切换交换面

0.1.3 版 最近的
添加了对从包含 Unicode 字符的路径加载图像文件的支持（非英语）
添加了用于加载目标/输入媒体文件夹的按钮
现在，在选择其他文件/文件夹时，会记住 Target、Input 和 Embeddings 的最后加载路径
现在，即使在保存时没有目标面，参数也会保存到工作区文件中
其他小错误修正/改进

0.1.2 版
修复使用 Dark-Blue 主题时不可见的元素
修复列表小部件上的自动滚动问题
解决参数面板中的间距问题
Move Face Compare 和 Mask View 切换到视频面板
“保存图像”选项现在可以直接将图像保存到输出文件夹
其他小错误修复/改进

v0.1.1最新版本
更改目标图像/视频时保留参数和设置
添加了自动交换功能
针对深色和浅色主题改进了工具提示✨
切换媒体时保留设置🔄
更新标签和窗口标题🏷️
改进的UI和性能⚡
默认线程设置为2以防止内存问题🚀
更改了一些默认值以解决性能问题
视频标记的小修复
修复了使用TensorRT引擎提供程序时的线程问题。
修复了面部修复器问题🎭
修复了轻微的视频滑块问题🎞️
许多其他次要和主要错误修复🛠️
现在为使用Nvidia GPU的用户提供Windows Installer
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● 运行脚本：
【调试器.exe】 带ROPE环境的命令行（已经带好ROPE所需PY等环境，支持PIP，可用于调试程序）
【启动器.exe】 启动ROPE

● 使用说明
解压好后放在磁盘根目录（推荐不强制），不要使用中文目录（必须）
双击代开【启动器.exe】（不要使用管理员方式，就直接双击就行）
等UI界面出现以后，把头像路径，目标视频路径、输出路径选择好。（如果未选好是黄色的）
路径都选好后，点击加载模型。等模型加载好后，分别选择人脸图片、目标视频、识别人脸
最后依次按：交换、录制、播放，等待视频播放完成。到输出目录即可查看替换好的视频。

● 常见错误：

大多数情况下可用以下命令解决OpenCV错误：
pip uninstall opencv-python opencv-python-headless
pip install opencv-python

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