以下是一些常用的 AI 换脸工具及相关操作方法：
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。
在显示区域，拖动背景图的一个角，将图片放大到适合的尺寸，比如覆盖视频窗口。并将数字人拖动到合适的位置:3.3增加字幕点击文本-智能字幕-识别字幕，点击开始识别：软件会自动将文字智能分段并形成字幕：至此，数字人视频就完成了。点击右上角的“导出”按钮，导出视频以作备用。如果你希望数字换成自己希望的面孔，比如这个：就需要用另一个工具来进行换脸了。
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：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）：