
这是一个针对Stable Diffusion webui(支持a1111、Vladmantic)开发的面部交换扩展项目,名为FaceSwapLab。项目由glucauze开发,从sdwebuifaceswap、sdwebuiroop演变而来,重写大量代码以提升性能与掩码管理能力,目前已达到较好的稳定度。
核心功能与特点
1. 面部单元(Face Unit)概念:类似ControlNet,可配置最多10个面部单元(默认3个),用于精细控制面部交换的不同参数。
2. 多版本兼容:支持a1111(Automatic1111)与Vladmantic(SDNext)两种Stable Diffusion webui版本。
3. 批量处理:支持批量处理图像,提升效率。
4. GPU加速:利用GPU资源优化性能。
5. Inpainting修复:支持“仅掩码区域”(only masked)与掩码内修复,改善面部交换后的衔接自然度。
6. 专属工具标签:提供FaceSwapLab标签页,包含构建检查点、比较面部、提取面部、批量处理等工具。
7. 设置整合:FaceSwapLab的配置项整合至Stable Diffusion的全局设置中,方便用户统一管理。
8. 面部重用(检查点):通过FaceTools标签创建面部检查点,复用已有面部特征;使用检查点时,会优先覆盖参考图。
9. 性别检测:可基于面部识别性别。
10. 面部组合(Blending):创建检查点时,可融合同一面部的多个版本,提升交换效果。
11. 保留原图:支持在交换前保存原始图像。
12. 多版本面部替换:允许使用同一面部的多个版本进行替换。
13. 面部相似度过滤:可对比面部与参考图/原图的相似度,筛选目标面部。
14. 面部提取:支持提取面部(可选择是否 upscale)。
15. 后处理改进:集成CodeFormer、GFPGAN、Upscaling等工具,优化交换后的面部细节。
16. Post Inpainting:针对交换后的面部,单独应用图生图的Inpainting修复。
17. Upscaled Inswapper:合并面部前,先进行上采样、锐化与颜色校正,提升最终效果。
18. API支持:提供带类型提示的API,方便开发者集成。
使用与安装
快速开始:
简单使用(类似Roop):① 上传参考面部图;② 选择面部编号;③ 启用功能;④ 在“全局后处理”中选择CodeFormer。
高级使用:针对交换的面部单独启用Upscaling与CodeFormer,或使用Inpainting优化细节。
检查点构建:通过工具创建面部检查点,复用面部特征以提升效率。
安装说明:详细步骤见项目文档(https://glucauze.github.io/sdwebuifaceswaplab/)。
注意事项
1. 道德与许可:不可用于有害目的;项目遵循AGPL3.0许可证;使用的InsightFace预训练模型仅可用于非商业研究。
2. 兼容性:旧版本Gradio可能存在兼容问题(如Issue 5),需确保依赖版本正确。
3. 文档与更新:变更日志(CHANGELOG.md)记录最新版本功能调整,建议定期查看;文档讨论区(Discussions)提供使用指南。
该项目聚焦面部交换的易用性与效果优化,适合需要在Stable Diffusion环境中快速实现面部替换的用户,目前仍在持续迭代以提升性能与功能。
相关导航


GitHub – microsoft/inshellisense: IDE style command line auto complete

GitHub – yihong0618/xiaogpt: Play ChatGPT and other LLM with Xiaomi AI Speaker

GitHub – EutropicAI/Final2x: a cross-platform image super-resolution tool

SparkAi-渐进式AIGC系统

GitHub – astriaai/headshots-starter
![GitHub – piddnad/DDColor: [ICCV 2023] DDColor: Towards Photo-Realistic Image Colorization via Dual Decoders](https://zaixiandaohang.com/wp-content/themes/onenav/assets/images/favicon.png)
GitHub – piddnad/DDColor: [ICCV 2023] DDColor: Towards Photo-Realistic Image Colorization via Dual Decoders
