faceswap
SHA-256FaceSwap是一款利用深度学习在图片和视频中识别并替换人脸的开源工具，提供图形界面和多模型支持。
开源深度学习换脸软件，支持多种模型，操作简单。
核心功能
- 完整的换脸流水线：提取、训练、转换
- 内置图形用户界面（GUI），无需命令行经验
- 支持多种深度学习模型（Phaze-A、Villain、DFL-H128等）
- 跨平台运行：Windows、Linux、macOS
- 包含自动人脸检测（MTCNN）和对齐（FAN）工具
避坑指南
- •需要NVIDIA GPU（支持CUDA）或AMD GPU（ROCm）才能获得较好性能；仅CPU运行速度极慢
- •软件可能被滥用于生成不当内容，开发者对此零容忍，请遵守伦理准则
- •训练模型需要大量高质量源图片，否则效果不佳
- •转换后的视频可能有明显瑕疵，需多次迭代训练
适用场景
- 影视制作中的特效换脸
- AI学习和深度学习实验
- 社交媒体创意视频制作
详细介绍
FaceSwap是一款开源深度学习软件，可识别并替换照片和视频中的人脸。它提供了完整的工作流程：人脸提取、模型训练和视频转换，支持图形界面和命令行操作。与DeepFaceLab等商业工具相比，FaceSwap的优势在于跨平台（Windows/Linux/macOS）、模块化设计、活跃的社区支持以及多种预训练模型（如Phaze-A、Villain）。它还集成了FAN对齐器和MTCNN检测器等自动化工具。项目强调伦理使用，明确禁止生成不当内容。拥有超过5.6万Star，是深度伪造领域最受欢迎的开源框架之一，适合AI学习、影视特效和实验性研究。
常见问题与排障 (1)
故障排除为什么手动对齐的人脸图像在训练期间会因“Error while reading image”而失败？
此问题是由 NumPy 1.x/2.x 兼容性变更导致的，该变更涉及整数 landmark 数据的存储方式。使用手动对齐工具编辑过的人脸可能会以某种格式写入，而该格式之后无法加载，即使错误消息提到特殊字符或图像损坏。
修复：
1. 将 Faceswap 更新到包含此修复的版本。
2. 删除受影响的已提取人脸图像。
3. 从源帧中重新提取它们。
仅重新编辑 landmark 并不能修复已受影响的文件。删除并重新提取人脸后，训练应能正常加载。
标签
快速上手
安装软件
打开下载的 dmg 文件，将应用拖入 Applications 文件夹
下载安装包（推荐从GitHub Releases或官网下载）
根据操作系统安装Python和依赖（详见INSTALL.md）
运行 python faceswap.py gui 启动图形界面
- 下载安装包（推荐从GitHub Releases或官网下载）
- 根据操作系统安装Python和依赖（详见INSTALL.md）
- 运行 python faceswap.py gui 启动图形界面
已提供 SHA-256 校验码，下载后可自行核对文件完整性
该校验码提取自 GitHub 官方 Release 页面
SHA256 校验码
4366bba43c32bfc200a3763abee142e1ea90ec9c7ce3c8261e7646c10223f307该校验码提取自 GitHub Release 页面，下载后请自行核对文件完整性
本平台所有 SHA-256 校验码均提取自项目在 GitHub 官方 Release 页面发布的文件，未做任何修改。你可以通过 GitHub Releases 页面自行验证。
开源透明
查看 GitHub 源码卸载说明
删除安装目录即可，如需完全清理，移除用户目录下的 .faceswap 配置文件夹（Windows: C:\Users\用户名\.faceswap，Linux/macOS: ~/.faceswap）。
无额外依赖
下载后即可直接使用，无需安装其他运行环境
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