一、FaceFusion 项目概述

FaceFusion 是托管于 GitHub 的开源人脸交换与图像增强项目，当前主流版本为 3.x，项目采用感知 - 对齐 - 迁移 - 融合完整技术链路实现人脸相关处理，区别于早期拼接式换脸方案，处理后画面边缘融合度更高。项目支持图片、视频素材人脸替换、面部画质修复、口型同步、表情驱动等多种 AI 图像处理功能，可基于 NVIDIA、AMD、Apple Silicon 多类硬件运行，支持 CUDA、TensorRT、ROCm、CoreML、CPU 多种运算后端。

二、核心功能介绍

1. 人脸替换处理器

支持图片、短视频素材的全脸替换，批量自动处理视频所有帧，无需逐帧手动拆分处理。

2. 画质增强类模块

1. face_enhancer：人脸专项增强，优化替换后面部模糊、马赛克问题；
2. frame_enhancer：全画面帧图像增强，对画质偏低的原始素材整体优化；
3. Pixel Boost：3.0 版本新增功能，优化人脸边缘细节表现。

3. 音频口型同步 lip_syncer

依托 wave2lip 模型，实现替换人脸与原视频人声口型匹配，适用于配音、数字人素材制作。

4. 表情与年龄调控

1. Live Portrait：通过参考图像 / 视频驱动目标人脸表情，实现简易数字人动态生成；
2. age_modifier：面部年龄参数调整，实现人脸年轻化、老年化修改。

5. 精细化人脸处理

1. 多人脸并行替换：同一素材内多张人脸可一次性批量替换；
2. 局部换脸：支持限定替换眼部、口鼻、半脸等局部面部区域；
3. frame_colorizer：黑白视频 / 图像自动上色处理。

6. 实时推流换脸

3.0 版本新增直播实时人脸替换能力，可对接直播采集源做实时画面处理。

三、硬件与系统运行环境

FaceFusion 支持 Windows、Linux、macOS 三大操作系统，硬件优先适配 NVIDIA 显卡，AMD、苹果 M 系列芯片可通过对应加速框架运行，不同硬件运行效率存在差异。

表格

配置项目	最低可用配置	推荐运行配置
显卡	NVIDIA GTX1060（6GB 显存）	RTX3070 及以上 N 卡
显存	6GB	≥8GB
运行内存	16GB	32GB
操作系统	Win10、主流 Linux 发行版	Win11、Ubuntu
Python 版本	3.10 及以上	3.10~3.12

补充说明：

1. NVIDIA 显卡：可选 CUDA 通用加速、TensorRT 高性能加速两种方案，TensorRT 显存占用更低、运算速度更快；
2. AMD 显卡：依托 ROCm 框架运行，Linux 环境兼容性优于 Windows 平台；
3. Apple M 系列：使用 CoreML 后端，整体处理速率低于同级别 NVIDIA 显卡；
4. CPU 运算：全平台通用，但图像处理耗时显著提升，7 秒短视频 GPU 秒级处理，CPU 通常耗时数分钟。

四、主流开源人脸工具横向对比

表格

对比项	FaceFusion	DeepFaceLab	Roop	Roop-Unleashed	Rope
开源属性	免费开源	免费开源	免费开源	免费开源	免费开源
是否需要自建模型训练	无需训练，预训练模型直接推理	必须手动采集样本训练模型	无需训练	无需训练	无需训练
上手难度	中等	偏高	偏低	中等	中等
最低显存门槛	6GB	2GB	4GB	4GB	8GB
视频素材处理	支持	支持	支持	支持	支持
实时直播换脸	3.0 版本支持	不支持	不支持	不支持	不支持
口型同步处理	原生集成	无原生功能	无原生功能	无原生功能	无原生功能
多人脸批量替换	原生支持	原生不支持	有限兼容	有限兼容	原生支持
项目维护状态	持续迭代更新	更新频次较低	官方停止维护	社区间断维护	持续更新
社区活跃度	高	中等	低	中等	中等

选型参考：

1. DeepFaceLab 适合愿意投入时间训练自定义模型、追求定制化人脸效果的用户；
2. Roop 原版已停更，仅适合简单少量静态图片处理；
3. Rope 在遮挡区域识别上表现优异，但硬件配置要求更高；
4. FaceFusion 集成功能全面、更新稳定，兼顾易用性与处理效果，适用多数常规素材处理场景。

五、两种部署安装教程

方案一：整合绿色包部署（新手推荐）

整合包已预配置 Python 运行环境、项目依赖与预训练权重，无需手动配置环境变量、安装依赖库。

1. 资源下载：https://pan.baidu.com/s/1HBo2zRm81QQBpB2SfRIMHA?pwd=5555 提取码: 5555 ；
2. 文件解压：下载压缩包总大小约 14G，选中全部压缩分卷，使用 7-Zip 执行「提取到当前文件夹」；
3. 程序启动：解压完成后，在根目录双击启动.bat批处理文件，脚本自动加载环境并拉起 Web 服务；
4. 访问页面：脚本执行完毕后，浏览器自动跳转http://127.0.0.1:7861，进入 FaceFusion 可视化操作界面。

方案二：源码手动部署（适合开发、自定义修改源码，Windows11 环境）

前置准备：本地提前安装 Git、Anaconda 软件，配置系统环境变量，打开 CMD 命令行执行如下指令：

bash

运行

# 切换自定义安装目录
cd D:\ai\self_use_package
# 拉取GitHub源码
git clone https://github.com/facefusion/facefusion.git
# 进入项目根目录
cd facefusion
# 创建独立Python3.12虚拟运行环境
conda create -n facefusion python=3.12 -y
# 激活虚拟环境
conda activate facefusion
# 安装CUDA、CUDNN运行依赖
conda install conda-forge::cuda-runtime=12.4.1 conda-forge::cudnn=9.2.1.18
# 安装TensorRT高性能加速库
pip install tensorrt==10.6.0 --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
# 一键安装项目全部依赖组件
python install.py --onnxruntime cuda --skip-conda
# 启动项目并自动打开浏览器
python facefusion.py run --open-browser

启动成功标识：终端输出Running on local URL: http://127.0.0.1:7860，在浏览器输入对应地址即可进入操作页面；首次启动程序会自动从 HuggingFace 下载各类 AI 预训练模型，需保持网络连通。

六、基础操作说明

1. SOURCE 区：上传需要替换的源人脸图片；
2. TARGET 区：上传待处理的原图 / 原视频素材；
3. PROCESSORS：按需勾选对应功能模块（face_swapper 人脸替换、face_enhancer 人脸增强、lip_syncer 口型同步等）；
4. EXECUTION PROVIDERS：硬件加速选型，N 卡优先选择 CUDA/TensorRT，无独立显卡选择 CPU；
5. OUTPUT PATH：自定义成品文件保存路径；
6. 参数配置完成后，点击 START 开始运算，处理完成后在输出目录查看成品文件。

法律重要提醒

本工具仅限本人合法素材的人像研究、个人创意制作使用，未经当事人授权，严禁利用本软件对他人肖像进行替换伪造，违规使用需承担相应法律责任。