VisoMaster可以说是Rope的升级版，如果你熟悉Rope，上手VisoMaster将毫无难度。它是一款功能强大且简单易用的工具，专为图片和视频中的换脸与编辑设计。借助人工智能技术，VisoMaster能以最少的操作生成自然流畅的效果，无论是普通用户还是专业人士，它都是释放创意潜能的理想选择。
功能特点
换脸功能
- 多模型支持：兼容多种换脸器模型，满足不同需求。
- DFM兼容：无缝对接DeepFaceLab训练模型（DFM），提升专业性。
- 多脸交换：支持同时处理多张脸，每张脸可独立设置遮罩。
- 遮挡掩蔽：采用DFL XSeg Masking技术，确保复杂场景下的精准处理。
- 检测器适配：兼容主流人脸检测器和地标检测器，使用灵活。
- 表情恢复：智能转移原始表情，保持换脸后的自然生动。
- 面部修复：集成流行升级和增强模型，优化细节效果。
面部编辑器（LivePortrait模型）
- 表情与姿势调整：手动微调面部表情和姿势，打造个性化效果。
- 色彩微调：通过RGB调整功能，精细控制脸部、头发、眉毛和嘴唇的颜色。
其他强大功能
- 实时回放：保存前即可预览处理后的视频，确保满意再输出。
- 人脸嵌入：支持多个源人脸，提升换脸的准确度和相似度。
- 实时换脸：通过网络摄像头实现实时交换，可流式传输至Twitch、YouTube、Zoom等平台。
- 用户友好界面：操作直观，学习成本低。
- 视频标记：支持逐帧调整设置，确保每帧效果最佳。
- TensorRT加速：利用Nvidia GPU实现超快速处理，效率翻倍。
使用前提
- 操作系统：Windows 10 或 Windows 11。
- 硬件要求：配备8GB及以上显存的Nvidia GPU，并且安装了CUDA 12.4或者以上版本，查看本地是否安装CUDA也很简单，cmd命令行输入nvcc -V，会出现下图的cuda版本，如果没有显示，则可以去https://www.zhisk.com/1154.html安装对应的cuda版本
快速上手：一键整合包
为了让用户快速体验VisoMaster，我们提供了一键整合包。只需关注卫星公众号InnoTechX，发送vm即可获取下载链接。下载后解压并一键启动，轻松开启你的换脸之旅。
本地部署指南
如果你更倾向于手动本地部署VisoMaster，以下是详细步骤。注意：手动本地安装可能因依赖下载问题而耗时费力，请确保网络稳定。
- 准备环境：
- 下载并安装 Anaconda 用于虚拟环境管理。
克隆项目：
git clone https://github.com/visomaster/VisoMaster.git
cd VisoMaster
创建并激活Conda环境：
conda create -n visomaster python=3.10.13 -y
conda activate visomaster
安装CUDA和cuDNN：
conda install -c nvidia/label/cuda-12.4.1 cuda-runtime
conda install -c conda-forge cudnn
安装其他依赖项：
conda install scikit-image pip install -r requirements_cu124.txt
下载模型：
python download_models.py
运行程序：
python main.py
常见问题解答
如何进行图片换脸？
- 打开VisoMaster，选择目标人脸文件夹，就是你要换脸的图片所在文件夹
- 选择输入人脸文件夹，就是你要替代上去的人脸图片所在文件夹
- 选择目标人脸，查找面部
- 选择需要替换的人脸
- 交换面部
如何进行视频换脸？
同图片换脸一样，只需要选择视频所在文件夹。需要注意的就是下图标注的几个序号，
①如果要输入换脸后的视频，需要在设置里选择需要输出的文件夹。
②这个是录制按钮，点击了就会输出到输出目录
③预览按钮，不会输出到输出目录，一般先预览在再录制。
如何进行实时换脸？
- 连接网络摄像头，确保设备正常运行。
- 在VisoMaster中界面中，选择目标视频/图像位置勾选摄像头即可
如何支持DFM模型换脸？
- 自己训练好DeepFaceLab模型（DFM）或者从网上下载的DFM模型。
- 放到软件的目录下，路径在图片上。
- 软件中选择交换模式为DFM，选择对应的dfm模型名。具体操作顺序如下图 【原图】
如何换脸的时候同时编辑面部表情&姿势？
同图片视频换脸一样，再点击编辑面部即可，下图是在已经完成换脸的步骤下进行
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