无限换脸！AI一键换脸工具Roop震撼来袭，免费使用！（附详细教程）

AI领域的发展真是令人惊叹！前两天我们分享过让照片说话的AI项目，受到了广大用户的喜爱。而现在，AI领域又涌现出了一位大神s0md3v，他可以通过单张图片进行视频换脸。下图将展示这个示例，通过将左侧图像的脸部替换为右侧的寡姐，效果非常出色！现在就让我们一起拥抱这项技术，去体验一下吧！

Roop工具介绍

通过Roop，你只需要一张目标脸部的图像，无需数据集，无需繁琐的训练，就能够将拍摄的视频中的面孔快速替换为你选择的面孔，真正实现一键换脸的功能。Roop的目标是为快速发展的人工智能生成媒体行业做出有意义的贡献，帮助艺术家们完成一些令人激动的任务，例如自定义动画角色或将角色用作服装模型等。通过Roop，你可以开启创造无限可能的旅程!

详细安装步骤

如果你想在本地安装Roop，官方提供了两种选项: 基于CPU的安装和基于GPU的安装。由于GPU的处理速度较快，你可以先尝试使用GPU进行安装和部署。

首先，你需要安装Python。我建议下载Anaconda，这是一个方便整合Python环境的软件。你可以在以下地址下载:

https://wwwanaconda.com/download

安装Anaconda后，按照指示完成安装过程。安装完成后你就拥有了一个完整的Python环境。

接下来，我们需要安装Roop。请按照以下步骤进行操作:

1. 打开终端或命令提示符

2.创建一个新的虚拟环境 (可选，但建议)

这将创建一个名为roop_env的新虚拟环境，并使用Python 3.7版本。

激活虚拟环境：

在Windows上：

在macOS/Linux上：

安装Roop：

这将从PyPI（Python Package Index）下载并安装Roop。

安装所需的依赖项：

这将自动安装Roop所需的所有依赖项。

完成以上步骤后，你就成功安装了Roop。

为了配置CUDA的相关环境，你可以按照以下步骤下载和安装适用于你的平台的CUDA版本：

访问NVIDIA的官方网站：

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

在网站上浏览可用的CUDA版本列表，找到并选择适合你的操作系统和显卡的CUDA版本。

点击所选版本的下载链接，你可能需要登录或注册NVIDIA开发者帐号。

下载CUDA安装程序。由于文件比较大，约3GB左右，请确保你的网络连接稳定，并保持耐心等待下载完成。

下载完成后，运行CUDA安装程序，并按照提示进行安装。在安装过程中，你可以选择安装路径和其他选项。建议根据自己的需求进行选择。

完成安装后，CUDA环境就会配置好，你可以开始使用GPU进行加速操作，包括Roop等相关项目。

请注意，安装CUDA可能需要较长的时间和较高的系统要求。确保你的计算机满足CUDA的要求，并按照官方文档提供的说明进行操作。

当你下载完成CUDA安装包后，双击运行安装程序，并按照以下步骤进行安装:

打开下载的CUDA安装程序，通常是一个可执行文件 (.exe)在安装程序的欢迎界面上，点击“下一步”继续安装。

阅读并接受许可协议，然后点击“下一步”。

在选择安装类型的页面上，选择“典型(推荐)”或者“自定义”安装。如果你对CUDA安装选项有特定的要求，可以选择自定义安装以进行相关配置。

选择安装路径。默认情况下，安装程序会将CUDA安装在系统的默认目录下。如果你想更改

安装路径，可以点击“浏览”按钮选择其他目录

确认安装选项后，点击“安装”开始安装过程

安装程序会自动将CUDA文件复制到指定目录，并进行必要的配置和设置。安装过程可能需要一些时间，请耐心等待。

安装完成后，你可以选择是否运行一些附加的示例程序和工具。你可以根据需要选择是否运行这些程序。

点击“完成”按钮退出安装程序。

注意:在安装过程中，可能会弹出其他提示或需要进行一些配置选项。请根据安装程序提供的指引进行操作。

安装完成CUDA后，接下来需要配置CuDNN（CUDA深度神经网络库）。请按照以下步骤进行配置：

访问以下链接以下载CuDNN：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download。

在下载页面上，你需要登录或创建一个NVIDIA开发者帐户。

选择适用于你系统的CuDNN版本进行下载。请确保选择与你所安装的CUDA版本相对应的CuDNN版本。

下载完成后，解压缩下载的文件。

在解压缩的文件夹中，你将找到包含头文件（include）和库文件（lib）的文件夹。

复制头文件和库文件到CUDA安装目录的相应位置。通常，你可以将头文件复制到CUDA_Installation_Path/include目录下，将库文件复制到CUDA_Installation_Path/lib目录下。现在，CuDNN已经成功配置到你的系统中。

现在，我们已经下载并准备好了cuDNN压缩文件。接下来，我们将在C盘内进行配置。

打开C盘，在根目录下创建一个名为nvidia的文件夹

在~nvidia文件夹内创建一个名为cudnn的文件夹

进入cudnn*文件夹，创建一个文件夹，命名为8.7.0.84'，或者你选择的cuDNN版本号4.将下载的cuDNN压缩文件解压缩到刚刚创建的~8.7.0.84文件夹中

接下来，我们还需要解压补丁文件并将其放置在当前目录。

打开刚刚创建的cuDNN版本文件夹，即C:nvidia cudnn 8.7.0.84（根据你的选择进行命名）。

将下载的cuDNN补丁文件进行解压。

将解压后的补丁文件复制到当前的cuDNN版本文件夹中。

现在，你已经成功将补丁文件解压并放置在cuDNN的目录中。继续进行后续的配置步骤以完成环境设置。

为了正确配置cuDNN，我们需要将cuDNN的bin文件夹路径添加到系统的环境变量中。以下是添加环境变量的步骤：

按下 Win R 组合键来打开“运行”对话框。

输入 sysdm.cpl 并按下回车键，打开系统属性窗口。

在系统属性窗口中，点击“高级”选项卡。

在“高级”选项卡下，点击“环境变量”按钮，打开环境变量窗口。

在环境变量窗口的“系统变量”部分，找到名为 Path 的变量，并双击进行编辑。

在变量值的末尾，添加cuDNN的bin文件夹的路径。例如，如果cuDNN的路径是 C:nvidia cudnn 8.7.0.84bin，则将 ;C:nvidia cudnn 8.7.0.84bin 添加到变量值的末尾（注意使用分号分隔路径）。

点击“确定”保存更改，并关闭所有打开的窗口。

接下来，在命令提示符（cmd）中执行以下两条命令：

1.pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu

2.pip install onnxruntime-gpu

接着继续运行

pip install torch torchvision torchaudio --force-reinstall --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

至此，显卡所需的环境配置已经完成！

现在开始安装Roop。首先，你需要下载一个Git工具。然后，在你选择放置Roop的文件夹中，按照以下指令进行操作：

git clone https://github.com/s0md3v/roop.git

稍等片刻，Roop已成功下载到本地。

在该文件目录下的地址栏输入“cmd”，在弹出的命令提示窗口里，输入以下命令，用来安装Roop所需的文件:

pip install -r requirements.txt

然后在命令提示窗口中输入"python run.py"，即可运行Roop！