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AI换发型技术

Answer

以下是关于 AI 换发型技术的详细介绍：

AI 换脸技术可以通过以下步骤实现：

  1. 选择开源、免费的解决方案 facefusion，其开源地址为：https://github.com/facefusion/facefusion 。
  2. 本机解决方案：
    • 此软件需要 Python 环境以及安装视频解码器等多个依赖软件，本地安装需要一定编程知识，可参考网站：https://docs.facefusion.io/ 。
    • 由于其运行推理计算速度非常依赖 GPU，若本地计算机没有 GPU 或 GPU 显存较小，执行速度会非常缓慢。例如，Macbook Pro M1 16GB 内存、集成 GPU 对 1 分 30 秒的视频换脸，需要 1300 秒。因此，不推荐本地化安装实现。
  3. 云服务解决方案：
    • 利用云厂商已提供的大模型运行环境和计算能力，如阿里云的 PAI 和 AutoDL。选择的是 AutoDL，其官网是：https://www.autodl.com/home 。
    • 注册完成后，在算力市场中选择能接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的算力设备。
    • 通过模型镜像启动 GPU 服务器：
      • 在算法社区查找 facefusion 镜像。
      • 点击右侧合适的镜像，创建实例并启动。
      • 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab，新打开一个终端窗口。
      • 在终端窗口中输入命令：
        • 查看文件列表，输入“ls”并按回车。
        • 进入 facefusion 目录，输入“cd facefusion”并按回车。
        • 启动 facefusion，输入“python./run.py --execution-providers cuda cpu”。
  4. 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开新的浏览器窗口，通过 web 浏览器访问其提供的 UI 界面。
  5. 在 facefusion 软件界面上传准备好的图片、视频，在右侧可看到预览效果，点击下方的开始按钮执行换脸处理。
  6. 执行完成后，在输出位置会出现处理后的视频，输出窗口右上角有下载按钮，可导出变量后的视频到本地。

本次 GPU 服务器的使用花费：

  1. 时间：大约 10 分钟左右。
  2. 制作数字人视频：免费。
  3. 数字人换脸：约 0.8 元。
  4. 数字人换脸时长：经实际测试 1 分 28 秒的视频，总转换时间在 200 秒。

以上是 AI 换脸技术的相关内容。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

实战： 每个人都可以用10分钟轻松制作AI换脸、AI数字人视频的方法！

打开facefusion软件，需要返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开一个新的浏览器窗口。这样，我们才能够通过web浏览器来访问facefusion提供的UI界面：在facefusion软件界面上（见上图），上传准备好的图片，视频后，在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮，执行换脸处理。执行完成后，在输出的位置，会出现处理后的视频，输出窗口的右上角有一个下载按钮，点击它你可以导出变量后的视频到本地。最后来看看效果：通过剪映制作的数字人视频：1.变脸前的视频：1.变脸后的视频：本次GPU服务器的使用花费：总成本：1.时间：大约10分钟左右2.制作数字人视频：免费3.数字人换脸：约0.8元4.数字人换脸时长：经实际测试1分28秒的视频，总转换时间在200秒，下方是运行facefusion的终端反馈的信息：如上图所示，GPU服务器此次整体运行时长所需花费0.97元，facefusion软件运行其实只占服务器运行时长的一部分，所以换脸的成本应该在0.8元左右。

实战： 每个人都可以用10分钟轻松制作AI换脸、AI数字人视频的方法！

这些已经制作好的镜像，包含了模型所需要的各种环境软件的安装，可以直接启动facefusion。点击右侧的这个镜像（左侧的试过，有问题不好使）：点击右下角的创建实例按钮。创建实例，并启动这个实例（就是启动一台服务器）。将会看到在容器实例列表中，刚才创建的实例。点击快捷工具中顶部的：JupyterLab，打开这个工具。这个工具提供了执行python程序的说明和控制服务器的终端使用。我们需要通过终端来启动facefusioin。此处是唯一需要一点技术能力的地方。点击顶部的+号选项卡，我们新打开一个终端窗口:点击终端区域，启动一个终端的选项卡：在打开的终端窗口中，输入3条命令做3件事情：1.查看文件列表。输入ls并按回车，显示当前位置所在目录下的文件列表。2.进入facefusion目录，输入cd facefusion并按回车，进入程序目录3.启动facefusion。输入：p4.ython./run.py --execution-providers cuda cpu启动程序注意：后面的参数--execution-providers cuda cpu非常重要，如果不加cuda，则默认不使用GPU能力，推理将非常慢。当出现这个提示信息时，说明启动成功：4.2.3打开facefusion软件

实战： 每个人都可以用10分钟轻松制作AI换脸、AI数字人视频的方法！

有多个AI产品可以实现换脸效果，这里介绍一个开源、免费的解决方案：facefusion开源地址：https://github.com/facefusion/facefusion4.1本机解决方案这个软件需要python环境，以及要安装视频解码器等多个依赖的软件，因此如果你想在本地电脑上安装，需要一定的编程知识。可以参考网站：https://docs.facefusion.io/说明来进行本地的安装。由于facefusion的运行推理计算的速度，非常依赖于GPU，因此如果本地计算机没有GPU或者GPU显存较小，那么执行的速度将会非常缓慢。我的笔记本是Macbook Pro M1 16GB内存，集成GPU。对一个1分30秒的视频换脸，需要1300秒。facefusion所以，无论从环境配置还是计算速度来说，都不推荐本地化安装实现。4.2云服务解决方案另一个可选的方案，是利用云厂商已经提供好的大模型运行环境和计算能力。比如阿里云的PAI和AutoDL。注：这种方案需要产生一定的费用。我选择的是AutoDL，其官网是：https://www.autodl.com/home注册完成后，在算力市场中，选择你能接受价格的算力服务器。建议选取GPU配置更高的算力设备。4.2.2通过模型镜像启动GPU服务器在算法社区查找facefusion镜像：

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stable diffusion底层技术
Stable Diffusion 的底层技术主要来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach 之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型，其原理包括以下几个步骤： 1. 使用新颖的文本编码器（OpenCLIP），由 LAION 开发并得到 Stability AI 的支持，将文本输入转换为向量表示，以捕捉文本语义信息并与图像空间对齐。 2. 采用扩散模型，将随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型，能从训练数据中学习概率分布并采样新数据。 3. 在扩散过程中，利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布，根据文本指导噪声图像向目标图像收敛，并保持图像的清晰度和连贯性。 4. 使用超分辨率放大器（Upscaler Diffusion Model），将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率，从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 此外，ComfyUI 的底层依赖 Stable Diffusion，去噪过程由 UNet 网络完成。UNet 是一种编码器解码器结构，能处理多尺度特征表示。在 ComfyUI 中，去噪的每个步骤通过模型推理模块实现，调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中很重要，允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件，在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现。跳跃连接是 UNet 的核心部分，能在不同尺度之间共享特征，在 ComfyUI 的节点网络中表现为中间过程数据的流转。切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制，在 ComfyUI 中可通过修改模型参数节点或自定义网络结构节点对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 Stable Diffusion 还具有以下优点： 1. 可以处理任意领域和主题的文本输入，并生成与之相符合的多样化和富有创意的图像。 2. 可以生成高达 2048x2048 或更高分辨率的图像，且保持良好的视觉效果和真实感。 它还可以进行深度引导和结构保留的图像转换和合成，例如根据输入图片推断出深度信息，并利用深度信息和文本条件生成新图片。
2025-04-15
学习AI怎么在工作中使用，提高工作效率，有必要从技术原理开始学习吗
学习 AI 在工作中使用以提高工作效率，不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议： 案例一：GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成，能使生成效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型，通过视觉理解技术识别网页元素，能执行点击和输入字符操作等，但目前存在一些功能尚未支持，如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二：对于教师来说，有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”，从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始，了解其优势短板，学习写好提示词以获得高质量内容，并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具，帮助解决日常工作中的常见问题，提高工作效率。 建议：您可以根据自身工作的具体需求和特点，有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率，可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手，掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用，了解技术原理会有一定帮助。
2025-04-15
AI相关的最前沿技术网站
以下是一些 AI 相关的前沿技术网站： 1. OpenAI：提供了诸如 GPT 等先进的语言模型和相关技术。 2. Google AI：涵盖了多种 AI 领域的研究成果和应用。 3. Microsoft Research：在 AI 方面有众多创新研究和技术展示。 此外，WaytoAGI 也是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯。在没有任何推广的情况下，WaytoAGI 两年时间已有超过 300 万用户和超千万次的访问量，其目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝等。
2025-04-15
，当前AI数字人发展的新态势，以及新技术和成果
当前 AI 数字人的发展呈现出以下新态势，并取得了一系列新技术和成果： 数字人简介： 数字人是运用数字技术创造的，虽现阶段未达科幻作品中的高度智能，但已在生活多场景中出现且应用爆发。业界对其尚无准确定义，一般可按技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要用于影视和直播带货，其表现质量与建模精细度及动捕设备精密程度相关，不过视觉算法进步使在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉关键点信息实现不错效果。 B 端变现与创业方向： B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。自媒体创业需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。游戏创业可做轻量化游戏，结合 AI 技术满足放松和社交需求，专注垂类赛道避免与大厂竞争。影视创业在 25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术。广告营销创业重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： AI 虚拟人从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，发展到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人。虚拟人产业链包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。未来 3 10 年，AI 虚拟人是 Web 3.0 的风口，提前布局有潜力的赛道可迎接机遇，但创业对创业者综合能力要求极高。 未来展望： 数字人未来有很多应用场景，如家庭中的数字人管家、学校中的数字人老师、商场里的数字人导购等。未来还会有很多技术突破，如将五感数据和躯壳控制参数作为输入，次世代算法可自我迭代升级和自行演化躯壳控制方式。通过 Dify 搭建数字人的开源项目可展现低门槛高度定制数字人的基本思路，数字人的核心在于 Agent 即灵魂，如何在 Dify 上编排专属数字人灵魂值得体验。期望随着数字人的多模态能力接入、智能化水平升级、模型互动控制更精确，AI 既能提供高质量信息，也能关注用户情绪。
2025-04-14