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一、介绍
这次介绍SD中换脸插件roop的安装，只需提供一张照片，就可以实现一键换脸，效果还行；这里分享一下安装的步骤，以及使用教程。
2.1 准备安装环境
Visual Studio 2002安装
打开网址：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/
下载后，启动安装，只要勾选C++桌面开发即可，如果不想放在默认的C盘，也可以修改下指定盘。
本来也需要Python环境，但是秋叶整合包里面已经安装过了，所以无需再额外安装Python环境，只需要环境变量里面把Python相关环境配置上即可。
2.2 设置环境变量
这里搜索找到设置环境变量的地方
在下方的系统变量里面找到path，点击编辑，然后添加3条记录，分别是对应python和刚才安装的Visual Studio 2022的
因为秋叶整合工具里面就自带了python，所以我们不需要重新去下载python，直接找到你安装的秋叶整合包目录，把\python 和 python\Scripts 这2个目录配置进来，然后上移到最顶部即可。
这样做的目的是为了下一步可以安装需要的依赖。
另外Visual Studio 2022的路径我也配置了，安装roop不知道是否需要，这边是我以前安装另外一个语义分隔插件的时候必须要的，所以先配置了。
我这里配置的是：
D:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.36.32532\bin\Hostx86\x64
你们的话找到你们自己安装该软件的地址配置进来即可，14.36.32532 这个是对应你安装的版本号，自己对照一下。
设置好环境变量后，记得确定保存。
2.3 安装insightface
上面环境变量配置好了后，就可以按照insightface环境了（如果会安装失败，可以先重启电脑让上面环境变量设置生效）
打开cmd，输入 ：pip install insightface==0.7.3
最后提示 Successfully就说明安装成功
如果安装报错了提示如下错误：
可以执行命令重新安装pip：
python -m pip install --upgrade --force-reinstall pip
安装好了，执行命令查看pip是否安装成功：
pip -V
这样就说明成功了，然后可以重新执行上面安装 insightface 的命令了。
2.3 web-ui上安装roop插件
上面安装好了后，就可以登录web-ui 插件扩展那边，选择在线安装
输入：https://github.com/s0md3v/sd-webui-roop
安装成功后，重启Web-ui即可。
在线安装不行的话，就去源码下载安装
https://github.com/s0md3v/sd-webui-roop
解压后放到路径\sd-webui-aki-v4.2\extensions下即可。
2.4 覆盖2份文件
官网有提示说要下载inswapper_128.onnx模型放到<webui_dir>/models/roop/ 目录中。
下载地址：https://huggingface.co/henryruhs/roop/resolve/main/inswapper_128.onnx
另外还需要覆盖2个文件，在C盘用户目录下， DuDuMD是你的用户名
这2个文件正常在下一步开启代理后也可以下载到，但是比较久，我这边提供出来大家可以自行下载覆盖即可。
2份文件网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1a-U8higGOu2YR7iMIALKag?pwd=fy6b
2.5 设置系统代理
上面执行完2.4这步骤后，需要你在秋叶这个整合工具设置里面开启代理设置，这样才能下载全需要的依赖包。
步骤如下：
打开秋叶的整合包工具，打开下面设置，找到代理设置，代理服务器地址改成 http://127.0.0.1:端口
这里的端口看你自己使用的科学工具对应的是多少，比如我这里是10809。
参考的教程一般说这里端口是7890这是不大严谨的，要根据每个人mofa工具那边设置的http代理端口去设置。
你找不到自己http代理端口的话，也可以直接window搜索 代理服务器
这样重启web-ui的时候，才会去下载对应的依赖包。
三、使用教程
使用起来也很简单，可以文生图，也可以图生图，文生图测试，步骤如下：
1：文生图先出一张满意的图，获取到seed值，回填到种子seed那边
2：然后往下拉找到roop v0.02选项，勾中启用
3：上传你想换的人脸图像，最好精度高一点，清晰一些，面部没有被遮挡的头像照片。
4：.Comma separated face number(s) 想要替换图像中的 第几张脸 从0开始 比如一张图像有两个脸 填0,1的话就是将两张脸都替换，Restore Face选择 GFPGAN, Restore visibility为图像可见度，越低越像越模糊，越高越不像越清晰，一般选择 0.7~0.8，需要放大的话，选择放大算法，并且调整Upscaler scale值。
然后就正常点击出图，首次启用的时候也需要安装个文件，所以需要等待一会。
弄3张对比图：
第一张是参考的头像照片
第二张是文生图弄的图
第三张是通过roop插件制作出来的图
四、提高精度
上面制作的第一张图后，发现细节很模糊，耳朵地方都是锯齿感挺严重的，所以又重新制作了第二份，应该清晰度更强了，这里把如何提高精度步骤也分享一下：
1：把第一次roop插件换脸生成的图，发送到图生图。
2：重绘幅度0.1即可，其他参数不变，这里就可以看到精度提高了，模糊的地方也清晰了。如果还会发现模糊，可以调整采样方法。
3：然后把生成的图发送到附加功能，放大倍数，你可以选择2倍或者4倍都行。
文生图出来的分辨率是：1024x1536 大小1M
放大两倍后的分辨率是：2048x3072 大小5M
五、总结
上面就是roop换脸插件的安装步骤以及简单使用教程，可以看到效果还行，效果的好坏感觉就是取决于你提供的头像照片的清晰度以及高解析度，就是面部特征要明显不要被其他东西遮住太多，参考头像图的角度最好和你文生图的角度要一致，这样效果会比较理想。
下面是其他大佬总结的换脸技术的档次，可以参考
AI换脸技术（AI写真）五阶从低到高依次为：
1.Minjourney的 InsightFaceSwap插件
2.MJ喂图+ InsightFaceSwap或者/使用SD的roop
3.SD roop+ ADetailer + controlnet tile模型+ UItimate SD upscale + 放大算法至8K
4.SD + Lora or Dreambooth组合训练
5.以上 + PS精修
本文这里算是第三档位置，至于Lora炼丹的话，需要提供20多张各个角度的脸的照片当作素材，稍微会麻烦一点，所以简单点的需求用roop操作起来会方便很多，感觉做证件照方便多了。
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