AI换脸：FaceFusion大更新，包含很多实用功能！
一直有人催我更新这个项目，其实我一直有在更新！只是每次搞了一半，又发现更新了… 这次不管了，先更新了再说！相比上一次的1.3.1版，目前已经来到了2.1.2版本，期间跨了4个版本。
所以这一次更新内容有点多！
具体更新记录如下：
2.0.0
Add blendswap_256, simswap_256 and simswap_512_unofficial to the face swapper
Add gpen_bfr_256 and restoreformer to the face enhancer
High performance face detector using the retinaface or yunet models
Add ROCM and OpenVINNO support to the frame enhancers
Add support for webp images and webm videos
Add the best-worst and worst-best to –face-analyser-order
Introduce the face_debugger to visualize the bounding box, key points and face mask
Introduce the facefusion-pinokio repository to our GitHub organization
Introduce –face-mask-blur and –face-mask-padding arguments
Introduce –face-detector-size and –face-detector-score arguments
Extend face selector by one mode
Remove insightface dependency due handcrafted frame processing
Remove tensorflow and PIL dependencies duo handcrafted frame analysing
Simplify progress bar to reduce performance hits
Improve reference face UI for large amount of people
Webcam mode udp and v4l2 now with solid 25fps at 1080p
Seamless start and stop the webcam feed
Rename –face-recognition to –face-selector-mode
Rename –face-analyser-direction to –face-analyser-order
Fix output validation after processing
Apply fixed ranges to number based CLI arguments
Normalize the –reference-face-distance calculation to a 0-1 range
Normalize the –output-path even without specified –source-path
Set a 10 seconds timeout for download lookups
2.1.0
Add face occlusion masking
Add face region masking with selectable regions
Average source face from multiple images
Multi processing aware reference faces
Only process the reference with face enhancer
Introduce debug, info, warn and error log levels
Restore face alignment offset from retinaface
Enforce virtual environment via installer
Reduce the installer options according to platform
Add onnxruntime-rocm support to installer
Fix preview updates on slider release
Fix preview updates on face reference change
Fix similarity transformation for the face alignment
2.1.1
Remove falsy clear reference faces in preview
2.1.2
Add CUDA nightly to the installer
Refresh reference faces on frame processor change
Fix rounding issues of number based CLI arguments
这密密麻麻看起来还是有点难度，即便英语8级，能看懂每个单词，也未必知道它的含义。
不过没关系，这不有我这人工–智能啊。
我总结了一下，大致上可以概括为以下几点。
可调节的遮罩
添加了遮罩类型和调整参数。
引入这么多遮罩的目的是，解决抖动的发际线，模糊的耳朵，方形框的问题。
还可以通过遮罩控制执行精确的特征交换，即指定区域替换。比如只换嘴巴，眼睛，或者换半张脸。
这部分更新和Rope有点类似，但是个人感觉还是Rope实用性更强一点。
目前有三种遮罩类型，分别是box,occlusion,region。
每一种类型都有特殊的使用场景。
人脸调试器
帧处理器中增加了一个“人脸调试器”。这个东西并不参与正常的工作流程，但是对于视频制作有非常大的参考意义，尤其是引入了多种遮罩之后。没有调试器，就像是瞎子画画一样。
启用调试器之后，可以选择启用的项目有 bbox，kps，face-mask,score
换脸模型
原先只有一个换脸模型，现在已经扩展到三类五个换脸模型。原先默认的模型也提供两个模型，可以根据配置，效果，性能的需要进行自主选择。
从实际情况看，效果最好的还是Inswapper，其他都是来人间凑数的。
人脸增强模型
人脸增强模型已经囊括了目前主流的增强修复算法。包括了GPEN，
CodeFormer，GFPGAN, RestoreFormer。
虽然我坚信好东西，只要一到两样就够了，但是它要给那么多，我也是欣然接受。
哪怕你单纯把它当做一个图片修复工具，人脸修复工具，也是相当不错了。
多脸融合
人脸选择的地址支持选择多张照片作为换脸源。这样的好处，就是可以通过不同的图片，搭配出一张独一无二的脸。或者是通过多张不同角度的人脸，提升单个人物的换脸效果。这一点rope很早也支持了。FF现在也跟上了。
性能提升
通过大量的代码优化，减少了处理时间，特别是4k素材。流媒体网络摄像头可以在1080p下使用udp或v4l2保持稳定的25fps。
这一点，我还没有严格的测试验证，从我主观的感觉来看，现在的工作流下，换脸效率确实是有较大提升。
但是你也不要简单的认为一个普通电脑就能玩得转，提升是相对的，不要把问题看得太简单。
面向未来的代码库
这个主要是面向程序员的提升。
优化了项目结构，把第三方依赖完美融入了当前的系统。这一调整可以使得这个项目能够无缝集成各种模型，增加各种扩展。包括用于人脸检测的retinaface和yunet，以及用于人脸交换的blendswap_256, simswap_256和simswap_512等。
特征说完了，说一下怎么用。
使用演示
你首选需要准备一台中高配的电脑，带英伟达显卡，装Win11/10系统。
然后获取软件并解压。
根据你自己的需要打开“实时换脸” 或者“视频换脸” 程序即可。如果使用实时换脸，启动前记得准备好摄像头，自带的就不用管了。
双击exe后，跳出命令行窗口。
首次启动会消耗一些时间，当看到一个本地网址之后，就证明启动成功了。同时软件会调用默认的浏览器，并打开这个网址。
打开之后界面如下，然后下图顺序依次设置就可完成换脸。
① 选择帧处理器，这里一般只要勾选 交换器和增强器。
② 选择换脸模型，一般默认即可。
③ 选择人脸增强模型，一般默认，或者选一个你认为效果最好的。
④ 执行器，这里有显卡的选CUDA，没有的就默认CPU。不推荐使用CPU，太慢太卡。
⑤ 选择一张或者多张人脸作为换脸的源素材。
⑥ 选择一张图片或一个视频作为换脸的目标素材。
⑦ 换脸效果预览
当上面的步骤全部完成之后，就可以点击“开始”按钮了。
完整的软件包我已经制作好了，获取软件之后，正常解压即可使用。里面已经包含了17个模型，并且修改了模型验证逻辑，可以完全离线使用了，无限产出。
Tonyhub版相对原版做的修改如下：
1.做了人工翻译汉化
2.破除了NSFW限制
3.修复模型加载时的一些问题
4.添加自动打开浏览器功能
5.模型全部做了本地化处理
6.修改了主题色。
最重要的自然是可以一键离线运行，无需任何软件配置（电脑当然得自己准备）。
还有关于它的实时换脸功能，没法选择摄像头的这个问题，我已经忍不了了，准备动手给给它加上。
软件包见 “知识星球tonyhub”
老版本，发送“facefu” 即可直接获取！