用ModelScope实现AI视频换脸

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2023-10-30 02:17:10

前言

当下,视频内容火爆,带有争议性或反差大的换脸视频总能吸引人视线。虽然AI换脸在市面上已经流行了许久,相关制作工具或移动应用也是数不胜数。但是多数制作工具多数情况下不是会员就是收费,而且替换模板有限。以下在实战的角度,用ModelScope的图像人脸融合实现一下AI视频换脸。

流程

提供一段视频和一张替换的人脸图片,用opencv-python将视频根据帧率拆成图片,用FFmpeg提取视频里的音频为单独文件(mp3)。遍历目录下的每一帧的图片,通过ModelScope的人脸融合模型,传入新的人脸和帧率图片,得到替换过人脸的帧图片。最后再通过opencv-python将替换的人脸图片组合成新视频,FFmpeg添加提取出的音频文件。

环境

  1. Python3.7.16
  2. ModelScope1.4.2
  3. OpenCV-Python4.7.0
  4. FFmpeg12.2.0

代码部分

见下方代码块

报错汇总

当运行上面代码,如果出现Outputfiledoesnotcontainanystream,那就是分离音频或追加音频到视频的这两个地方报的错误,大部分情况下输出路径不正确或命令参数不对。还有一个错误我没有记录,就是让视频压根没有声音,再执行分离操作时也会报错。

效果演示

由于时间原因,没有用杨过的视频,就用没有声音的视频做了换脸演示。以后还要对换脸图片替换做多线程处理。

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关键词

AI换脸 ModelScope 人脸融合

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