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。
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
3. 安装OpenCV
pip install opencv-python
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)。
2. 代码部分
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。
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。
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 (略)
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。
