【源码】基于PythonONNX框架的简化版facefusion项目

项目简介

本项目是简化版的facefusion，运用Python语言，借助ONNX框架加载和调用深度学习模型来进行图像处理，实现了人脸调试、人脸替换、人脸增强和颜色重建等facefusion的主要功能。

项目的主要特性和功能

1. 人脸调试（face_debugger）：对输入图像或视频中检测到的人脸进行可视化展示，包含人脸框、关键点、年龄和性别等信息。
2. 人脸替换（face_swapper）：利用深度学习模型替换源图像中的人脸，并输出替换后的图像或视频。
3. 人脸增强（face_enhancer）：通过深度学习模型提升人脸图像质量，如清晰度、细节等。
4. 颜色重建（frame_colorizer）：为输入的黑白图像进行色彩重建，输出彩色图像。

安装使用步骤

安装依赖库

• Python 3.x
• OpenCV
• ONNX Runtime
• Gradio（用于构建交互式前端界面）

运行项目

1. 运行 front_end/default.py 文件以启动前端界面。
2. 用户通过界面选择处理功能（如人脸替换、人脸增强等），并上传图像或视频文件。
3. 后端根据用户选择调用相应处理模块对图像或视频进行处理，并将结果展示在前端界面。

注意事项

• 运行项目前，确保所有依赖库已正确安装。
• 项目性能受所使用模型规模和复杂性影响，大规模或复杂模型处理时间可能较长。
• 本项目为简化版facefusion，可能无法实现其全部功能，但已实现主要功能。
• 处理过程中，确保输出路径和临时路径正确，避免数据丢失或混淆。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】