Nanosaur2-670M
well9472 · 工具包
用一个 670M 参数的小型扩散模型,根据文字提示生成插画,在 ComfyUI 中运行。这是一个低预算的研究模型,适合想试用或训练自己 LoRA 的人。
把视频片段里的一张脸换成另一张脸,用 InsightFace 换脸模型加一个简单的 Streamlit 页面。可以在 Hugging Face 的浏览器里用,也可以在你自己的电脑上跑。
InsightFace-Face Swapper-on Video 是一款工具包,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download zerovic/InsightFace-Face_Swapper-on_video --repo-type space --local-dir InsightFace-Face_Swapper-on_video cd InsightFace-Face_Swapper-on_video
这个 Space 能把视频片段里的一张脸换成另一张脸。换脸由 app.py 里的一个小型 Streamlit 应用来驱动,模型文件 inswapper_128.onnx 就放在同一个仓库里。你可以在浏览器里用,也可以把它复制到自己的电脑上运行。
适合剪辑或试玩视频的人,想不搭整套流程就快速试一下换脸。想看一个围绕 ONNX 模型的简短 Streamlit 例子的开发者,也会觉得有用。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 视频剪辑 | 业余剪辑者 | 在短片里放入一张替身的脸 | 正式剪辑前,先在测试片段上试一张不同的脸 |
| 教育 | 计算机视觉的学生 | 研究换脸模型怎么处理动态画面 | 用应用跑一段视频,再和原片对比 |
| 软件 | Python 开发者 | 阅读 app.py,把思路用到自己的工具里 | 复制这个 Space,再换掉输入片段 |
如果你从不处理视频或图片里的人脸,可以跳过它。
| 用途 | 适合谁 | 你得到什么 |
|---|---|---|
| 给片段换脸 | 视频爱好者 | 同一段视频,里面换上了另一张脸 |
| 测试换脸模型 | 学生和开发者 | 一个可以查看、也能在本地运行的演示 |
开始之前你需要的东西很少。
pip install -U huggingface_hub hf download zerovic/InsightFace-Face_Swapper-on_video --repo-type space --local-dir InsightFace-Face_Swapper-on_video cd InsightFace-Face_Swapper-on_video pip install streamlit==1.39.0 pip install -r requirements.txt streamlit run app.py
在线使用时,打开这个 Space 的页面,直接在里面操作。在自己的电脑上,就在项目文件夹里运行下面这条命令,再打开 Streamlit 显示的页面。
streamlit run app.py
你打开这个 Space,给应用一段短视频,再给它你想放进去的那张脸。应用会返回换好脸的视频片段。
如果你是新手,先在浏览器里打开这个 Space 的页面,拿一段短视频试一次。这一步不用安装任何东西,很快就能看到换脸的效果。
如果你熟悉这个领域:换脸模型是仓库里的一个 ONNX 模型文件,旁边只有一个 app.py,线上版本跑在基础的 CPU 硬件上。CPU 主机没有显卡来加快视频处理,所以较长的片段可能要等一阵子。
来源给出的限制很少,所以请自己检查结果。
把视频片段里的一张脸换成另一张脸,用 InsightFace 换脸模型加一个简单的 Streamlit 页面。可以在 Hugging Face 的浏览器里用,也可以在你自己的电脑上跑。
由 zerovic 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:这个 Space 能把视频片段里的一张脸换成另一张脸。换脸由 app.py 里的一个小型 Streamlit 应用来驱动,模型文件 inswapper_128.onnx 就放在同一个仓库里。你可以在浏览器里用,也可以把它复制到自己的电脑上运行。
适合谁:适合剪辑或试玩视频的人,想不搭整套流程就快速试一下换脸。想看一个围绕 ONNX 模型的简短 Streamlit 例子的开发者,也会觉得有用。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
视频剪辑 | 业余剪辑者 | 在短片里放入一张替身的脸 | 正式剪辑前,先在测试片段上试一张不同的脸
教育 | 计算机视觉的学生 | 研究换脸模型怎么处理动态画面 | 用应用跑一段视频,再和原片对比
软件 | Python 开发者 | 阅读 app.py,把思路用到自己的工具里 | 复制这个 Space,再换掉输入片段
如果你从不处理视频或图片里的人脸,可以跳过它。
用在哪里:
用途 | 适合谁 | 你得到什么
给片段换脸 | 视频爱好者 | 同一段视频,里面换上了另一张脸
测试换脸模型 | 学生和开发者 | 一个可以查看、也能在本地运行的演示
如何设置:开始之前你需要的东西很少。
pip install -U huggingface_hub
hf download zerovic/InsightFace-Face_Swapper-on_video --repo-type space --local-dir InsightFace-Face_Swapper-on_video
cd InsightFace-Face_Swapper-on_video
pip install streamlit==1.39.0
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py
如何使用:在线使用时,打开这个 Space 的页面,直接在里面操作。在自己的电脑上,就在项目文件夹里运行下面这条命令,再打开 Streamlit 显示的页面。
streamlit run app.py
示例:你打开这个 Space,给应用一段短视频,再给它你想放进去的那张脸。应用会返回换好脸的视频片段。
新手与专家:如果你是新手,先在浏览器里打开这个 Space 的页面,拿一段短视频试一次。这一步不用安装任何东西,很快就能看到换脸的效果。
如果你熟悉这个领域:换脸模型是仓库里的一个 ONNX 模型文件,旁边只有一个 app.py,线上版本跑在基础的 CPU 硬件上。CPU 主机没有显卡来加快视频处理,所以较长的片段可能要等一阵子。
打开 Space,或在本地运行 streamlit
给应用一段视频和一张脸
app.py 加载 inswapper_128.onnx 模型
视频里的脸被换掉
你拿回换好脸的视频
注意事项:来源给出的限制很少,所以请自己检查结果。
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
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用一个 670M 参数的小型扩散模型,根据文字提示生成插画,在 ComfyUI 中运行。这是一个低预算的研究模型,适合想试用或训练自己 LoRA 的人。
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