效果图
然后配合人脸修复软件，可以达到这种效果：
项目地址
s0md3v/roop: one-click deepfake (face swap) (github.com)
安装
下载 python 的 3.10.11 版本
https://www.python.org/getit/
安装依赖库
使用对应版本 pip 安装 requirements.txt 里的依赖库，需要要求网络环境比较好，只要出现报错就重装 python 或者卸载一遍删除 Lib 里下载过的包，然后重新安装。
python3 -m pip install -r requirements.txt
然后执行
python3 run.py
这个时候需要科学上网，他会下载一些东西。
在 windows 终端中，可以使用如下命令设置你已有的科学上网代理（替换自己代理）。
set http_proxy=http://127.0.0.1:10809
待一切就绪后，执行 python3 run.py 会出现 UI 界面：
选择需要替换的照片以及被替换的照片或视频，点击 start 即可实现替换。
一些错误解决办法
有可能会出现如下报错：
解决办法：
全局搜索 insightface.app.FaceAnalysis，然后替换改行代码：
#FACE_ANALYSER = insightface.app.FaceAnalysis(name='buffalo_l', providers=roop.globals.providers)
FACE_ANALYSER = insightface.app.FaceAnalysis(name='buffalo_l', root='~/.insightface/models')
替换之后，重新运行即可正常使用。
其他错误可以到该项目的issues中去搜索关键字即可，地址如下：
Issues · facebookresearch/audiocraft (github.com)
GPU 加速
如果你是英伟达的话，需要安装 CUDA 以及 cuDNN
CUDA 下载链接
https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive
cuDNN 下载链接
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
安装完 cuda 并且下载了 cudnn，请把 cudnn 的文件按照对应的文件加添加到 cuda 的安装目录中，默认的安装路径如下：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8
复制好了后将他们添加到环境变量中：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp
安装依赖库：
python310 -m pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
python310 -m pip install onnxruntime-gpu==1.15.1
运行：
python310 run.py --execution-provider cuda