AI技术不断发展，为我们带来了各种惊喜。最近，一位名叫s0md3v的大神在AI领域又有了新突破，他开源了一个令人惊叹的项目。这个项目可以通过单张图片实现视频换脸，简直让人难以置信！下图是项目主页展示的一个案例，成功将左图中的脸部替换成了右图中的寡姐，效果非常出色！
Roop是一款引人注目的一键换脸项目。这个项目官方给出了如下介绍：无需数据集、无需训练，只需一张目标脸部图像，你就能将拍摄视频中的面部替换为你所选择的面孔。Roop的目标是为快速发展的人工智能生成媒体行业提供有价值的解决方案，它将帮助艺术家们完成一些有趣而有挑战性的任务，如自定义动画角色或将角色用作时装模特等。
为了本地安装Roop，官方提供了两种选择：CPU安装和GPU安装。考虑到GPU的处理速度更快，我首先尝试了基于GPU的安装方式进行部署。
通过下载并安装Anaconda，我们可以轻松地设置Python环境并管理所需的依赖项。这将为我们在安装和运行Roop时提供更加便捷和流畅的体验。
你可以从以下地址
安装完成CUDA后，你可以按下"Windows+R"键组合打开运行窗口，并输入"cmd"来打开命令提示符窗口。在打开的窗口中，输入命令"nvcc -V"，然后按下回车键。
如果你看到类似于下图的内容，那就代表CUDA安装成功了：
在完成CUDA的安装后，接下来我们需要配置cuDNN（CUDA Deep Neural Network）框架。你可以通过以下链接下载cuDNN：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
请从链接中选择图中所示的版本（例如8.7版本），然后进行下载。
cuDNN是NVIDIA提供的一个用于深度神经网络的加速库。它能够提供高性能的深度学习加速功能，与CUDA配合使用可以大幅提升神经网络模型的训练和推理速度。
在继续配置cuDNN之前，确保你已经下载了一个补丁文件。你可以通过以下链接获取补丁文件：
https://huggingface.co/MonsterMMORPG/SECourses/resolve/main/cudnn 8.7.0.84.zip
请点击链接下载该补丁文件。
接下来，我们需要在C盘内进行一些配置。请按照以下步骤进行操作：
- 在C盘中创建一个名为"nvidia"的文件夹。
- 在"nvidia"文件夹内创建一个名为"cudnn"的子文件夹。
- 在"cudnn"文件夹内创建一个名为"8.7.0.84"的子文件夹。这里的"8.7.0.84"可以根据你下载的cuDNN版本来命名。
最后，将你下载的cuDNN压缩文件解压缩到刚刚创建的第三层文件夹中。
再将补丁文件也解压到当前目录：
为了让系统能够正确找到cuDNN的bin文件夹，我们需要将其路径添加到系统环境变量中。请按照以下步骤进行操作：
- 打开控制面板。
- 在控制面板中，选择"系统和安全"。
- 点击"系统"，然后选择"高级系统设置"。
- 在弹出的窗口中，点击"环境变量"按钮。
- 在"用户变量"或"系统变量"部分（根据你的需求选择），找到名为"Path"的变量，并选中
- 点击"编辑"按钮。
- 在编辑环境变量窗口中，点击"新建"按钮。
- 输入cuDNN的bin文件夹的完整路径（例如，C:nvidiacudnn8.7.0.84bin）。
- 点击"确定"保存所做的更改。
接下来，在cmd里运行以下两条命令：
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
pip install onnxruntime-gpu
之后再继续运行
pip install torch torchvision torchaudio --force-reinstall --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
非常好，显卡所需的环境配置已经完成了！
接下来，我们需要安装Roop。首先，我们需要下载一个Git工具。你可以从以下链接下载并安装Git工具：
https://git-scm.com/downloads
安装完成Git之后，你可以选择一个你想要放Roop的文件夹。在该文件夹内，按照以下步骤进行操作：
- 打开命令行或终端窗口。
-
输入以下命令：
git clone https://github.com/s0md3v/roop.git将Roop下载到你选择的文件夹中。
耐心等待片刻，Roop已经成功下载到本地了。
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
之后在窗口输入python run.py，就可以运行啦！
现在让我们试试Roop的效果来制作一个视频，使用两个明星：小丑（Joker）和李小龙。
稍等片刻后，得到替换结果：
可以看到效果还是挺赞，如果原视频更清晰一些，效果也许会更棒。兄弟们快紧试试吧~
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