如何用 ModelScope 实现 “AI 换脸” 视频-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了如何用 ModelScope 实现 “AI 换脸” 视频。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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，用阿里 ModelScope 的图像人脸融合实现一下 AI 视频换脸。

如何用 ModelScope 实现 “AI 换脸” 视频

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. Python 3.7.16

2. ModelScope 1.4.2

3. OpenCV-Python 4.7.0

4. FFmpeg 12.2.0

环境安装

1. Python 虚拟环境添加

conda create -n modelscope python=3.7 && conda activate modelscope

2. 安装 ModelScope，使用了国内镜像源

pip install modelscope --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 安装 OpenCV

pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 安装 FFmpeg

因为单是图片用不上，所以安装方法放在下面视频换脸里

图片换脸

1. 素材准备

我这里分别准备了一个画面里出现正脸，侧脸和两张脸的图片，然后分别用一张图片替换，最后运行代码查看效果。(可能是模型原因，感觉光看图片的换脸好像相差不大，倒有点像只是开了个美颜，也有可能是俩演员有点像，认真看还有有点不同)。

如何用 ModelScope 实现 “AI 换脸” 视频

2. 代码部分

import cv2
from modelscope.outputs import OutputKeys
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

image_face_fusion = pipeline(Tasks.image_face_fusion, 
                       model='damo/cv_unet-image-face-fusion_damo')
template_path = '181.jpg'
user_path = 'face.jpg'
result = image_face_fusion(dict(template=template_path, user=user_path))

cv2.imwrite('result.png', result[OutputKeys.OUTPUT_IMG])
print('finished!')

如何用 ModelScope 实现 “AI 换脸” 视频

视频换脸

1. FFmpeg 安装

如果是 windows10 可以按我下面的选择，shared 是动态版本，不带的是静态版本，所有的功能都集合在一起。

如何用 ModelScope 实现 “AI 换脸” 视频

2. FFmpeg 环境配置

下载后解压会生成一下目录，将 bin 文件放入电脑环境变量中，然后通过 ffmpeg -version 查看是否安装成功。

如何用 ModelScope 实现 “AI 换脸” 视频

3. FFmpeg 用法

3.1. 从视频中抽取音频 (输入视频和输出音频的地址可以是相对路径)

ffmpeg -i videos\11.mp4 -q:a 0 -map a audio\audio.mp3

3.2. 将独立音频文件添加到视频里 (接收输入视频，输入音频，输出新视频)

ffmpeg -i videos/ldh.mp4 -i audio/audio.mp3 -c:v copy -c:a aac -strict experimental videos/new_ldh.mp4

4. 开始编码

from pathlib import Path
import cv2
import os

def video2mp3_img(video_path, save_path):
    def video_split(video_path, save_path):

        if not os.path.exists(save_path):
            os.makedirs(save_path)
        cap = cv2.VideoCapture(video_path)
        i = 0
        while True:
            ret, frame = cap.read()
            if ret:
                cv2.imwrite(save_path + '/' + str(i) + '.jpg', frame)
                i += 1
            else:
                break
        cap.release()
    if not os.path.exists(save_path):
        os.makedirs(save_path)
        
    # 视频分割
    video_split(video_path, save_path)
    
    # 视频转音频
    os.system("ffmpeg -i {} -q:a 0 -map a {}/audio.mp3".format(video_path, save_path))

def face_replace(user_path=""):

    from pathlib import Path
    import cv2
    from modelscope.outputs import OutputKeys
    from modelscope.pipelines import pipeline
    from modelscope.utils.constant import Tasks
    import os
    os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'

    def my_function(img_path):
    
        image_face_fusion = pipeline(Tasks.image_face_fusion, model='damo/cv_unet-image-face-fusion_damo')
        template_path = img_path
        filename = os.path.splitext(os.path.basename(img_path))[0]
        
        # 替换面部依赖
        result = image_face_fusion(dict(template=template_path, user=user_path))
        cv2.imwrite(f'video_imgout/{filename}.jpg', result[OutputKeys.OUTPUT_IMG])
            
    threads = []
    BASE_PATH = os.path.dirname(__file__)
    
    for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(r"D:\3code\3Python\modelscope\mv_face_change-main"):
        for filename in filenames:
            print(filename)
            if filename.endswith('.jpg'):
                file_path = Path(os.path.join(dirpath, filename))
                print(file_path)
                my_function(str(file_path))

def img2mp4(video_path, save_name):
    BASE_PATH = "D:\3code\3Python\modelscope\mv_face_change-main"
    img = cv2.imread("video_img/0.jpg")
    imgInfo = img.shape
    size = (imgInfo[1], imgInfo[0])
    
    files = []
    for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(r"D:\3code\3Python\modelscope\mv_face_change-main\video_imgout"):
        for filename in filenames:
            fileName = Path(os.path.join(dirpath, filename))
            files.append(os.path.join(dirpath, filename))
    
    files = [file.replace('\\', '/') for file in files]
    files.sort(key=lambda x: int(x.split('/')[-1].split('.')[0]))
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    videoWrite = cv2.VideoWriter(r"D:\3code\3Python\modelscope\mv_face_change-main\videos\ldh.mp4", fourcc, 25, size)  # 写入对象 1 file name  3: 视频帧率
    for i in files:
        print(i)
        img = cv2.imread(str(i))
        videoWrite.write(img)
    
    # 将video_img中的音频文件添加到视频中
    os.system("ffmpeg -i {} -i {} -c:v copy -c:a aac -strict experimental {}".format("videos/ldh.mp4", "audio/audio.mp3", "videos/newlest_ldh.mp4"))

if __name__ == '__main__':
    BASE = os.path.dirname(__file__)
    video_path = os.path.join(BASE, "videos/demo.mp4")  
    save_path = os.path.join(BASE, "video_img")         

    # 视频  ==> imgs
    video2mp3_img(video_path, save_path)
    
    # 人脸替换
    face_replace(user_path='zsy.jpg')
    
    # imgs ==> 视频
    img2mp4(video_path, save_name='zsy')

5. 报错汇总

当运行上面代码，如果出现 Output file does not contain any stream，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。这个是我上班时随便拿的视频测试 (因为不能戴耳机，刚好视频就是没声音的)，所以使劲测使劲报错，换了视频就好了，关键是错误提示也没说是视频没声音。

6. 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。

如何用 ModelScope 实现 “AI 换脸” 视频