AI

LocalAI为AI开发者本地AI工具 https://github.com/mudler/LocalAI
https://www.e-m-o.ai/
Raphael号称永久免费、无限生成的AI绘画工具
https://raphael.app/zh
https://viggle.ai/zh/home 视频生成有免费额度
https://minimaxi.com/ 大模型对话

https://bigesj.com/ai-ppt/?hmmd=justthink

字节跳动免费AI文生图产品：Dreamina#

官方网址：https://dreamina.jianying.com

改图https://img.logosc.cn/ai-edit#

AI智绘#

https://www.liblib.art/

rope#

项目地址： https://github.com/Hillobar/Rope?tab=readme-ov-file 更多消息： https://heehel.com/category/ai-news 工具箱： https://heehel.com/ai-tools#ai-3d discord社区邀请： https://discord.com/invite/EcdVAFJzqp

Rope 是一款视频编辑工具，不仅能够替换视频中的单个人物照片，还支持同时替换多个人物，无论视频中有两个或三个人物。其本地离线版本无需订阅或联网即可使用，为用户提供了更大的灵活性和隐私保护。然而，需要注意Rope对电脑显卡有一定要求，建议使用较高性能的显卡以确保顺畅的使用体验。此外，Rope还具备自动遮罩模型，能够智能识别头发、手、眼睛、茶杯等遮挡物体，避免人脸替换后出现异常情况，使得替换效果更加逼真。

有需要的可以下载更新一下试试，具体更新内容有：

几乎是之前 Rope 性能的两倍。
更快的 GFPGAN（由腾讯应用研究中心开发的一种面向实际应用的人脸修复算法）。
现在可以调整遮挡遮罩尺寸。
添加实验性功能以调整面部交换区域放置和面部比例。

Rope 免费开源的AI一键换脸安装和使用教程-Rope free and open source AI one-click face-changing...

一、依赖软件安装#

1、安装python3.10.6 https://www.python.org/downloads/rele... 2、安装ffmpeg (1)命令窗口用安装指令 winget install -e --id Gyan. FFmpeg (2)下载压缩包手动配置 https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/ 3、Nvidia显卡安装CUDA11.8 https://developer.nvidia.com/cuda-11-...

二、 Rope安装#

(1)下载Rope压缩包 https://github.com/Hillobar/Rope (2)创建虚拟环境 python -m venv venv (3)激虚拟环境 call venvscriptsactivate.bat (4)安装依赖包 pip install -r requirements.txt (5)下载换脸模型 https://github.com/Hillobar/Rope/wiki

三、 Rope.bat一键运行#

以上是传统的手动安装过程，不仅复杂而且容易出错，涉及网络设置、命令输入、虚拟环境配置等多个环节，往往让人感到繁琐且耗时。

四、AiStarter全自动安装#

AiStarter，这一切都变得简单。只需简单的三步：点击‘下载’，完成‘安装’，然后‘启动’。就是这么简单，一切复杂的过程都被AiStarter智能化地解决了。我相信，每一位热爱AI的朋友都应该把时间花在真正的创造上，而不是繁琐的安装过程。

五、功能介绍#

点击启动就能一键运行进入Rope的操作界面

要使用Rope进行视频换脸

首先我们要准备好三个文件夹（用英文命名文件夹，不要有中文路径）

先新建一个文件夹

就命名为face文件夹

这个文件夹里存放的是换脸照片

再新建一个文件夹起名为video

把要换脸的视频都放在里面

最后新建一个out文件夹

保存换脸后的视频

文件夹准备好以后

我们回到Rope操作界面

第一步点击源人脸

设置换脸照片对应的face文件夹

第二步点击目标视频

设置目标视频对应的video文件夹

选好以后它会自动载入文件夹中的所有视频文件

第三步点击保存路径

设置视频输出out的保存目录

最后我们点击底部的加载模型和文件

他就会把所有换脸的照片也载入到界面里

这些设置好以后程序就会记住

下次运行时就不需要再设置一遍了

后续如果有新的换脸照片或者新的视频，直接放到对应的文件夹内

然后点击加载模型和文件就可以了

接下来选择一个

要换脸的视频

顶部这里就能显示出该视频

我们可以拖动进度条来进行快速预览

然后点击Find（检测人脸）

它就会自动识别出视频里的人脸

再选择识别出的人脸

然后选择一张换脸照片

最后点击Swap（应用换脸）按钮

这时预览里就能实时显示出换脸后的效果了

不过现在只是预览

要进行换脸操作

必须要点击这个圆圈按钮

再点击三角按钮

就开始真正的替换了

视频播放完换脸的操作也就完成了

我们可以在视频输出out文件夹里

找到替换后的视频

可以看一下效果

人脸不太清晰

因为没有开启高清化处理

我们开启高清化处理，明显就清晰了很多

好了，先附上一张翻译的图片给大家参考，中文就很容易理解，相关的参数自行测试研究哈，实时预览就可以看到效果

腾讯ARC实验室#

ARC 实验室是腾讯公司旗下探索挑战智能媒体相关前沿技术的一线团队，

简单来说，这个算法特别适合修复那些有年代感的人像老照片，除了代码开源，项目团队还提供了 Replicate 在线使用地址：： https://replicate.com/tencentarc/gfpgan

打开上述网站，在下方使用 Github 账号登录后即可上传图片使用

如果你没有 Github 账号，也可以访问腾讯 ARC 实验室的官网来进行体验地址： https://arc.tencent.com/zh/ai-demos/faceRestoration

缺点是官网的体验地址目前仅有 1.3 和 1.2 模型（replicate处则已经更新到 1.4 模型）

1.2 版本的锐化更明显，同时还带有一些美颜效果，所以在一些情况下会比较假面

1.3 明显解决了这一问题，使得输出更加自然，还能进行二次修复；不过弊端是人物面部特征有时会发生变化

1.4 则能生成更多细节和更好的原图一致性

如果一次修复的效果不理想，你还可以对一张照片进行依次迭代式多轮修复，这样你可以获得清晰度和锐化程度更优的效果

不过 Replicate 这个平台每天有次数限制，如果修复多张图片要分配好修复的次数和时间

智绘免费证件照制作#

腾讯 ARC 实验室原本有对应的微信小程序 ，但由于其未设置过滤算法，导致被腾讯自己人噶了

不过早在免费证件照工具那期文章，阿虚就有介绍，腾讯其实有悄悄推出一款名为「智绘免费证件照制作」的微信小程序

而现在这个小程序又有悄悄上线「图片修复」这个功能，而在介绍中，这个功能就是由腾讯 ARC 实验室提供的技术支持。目 前每日签到即可获取免费点数

试着修复了一下带有噪点的一张老照片，虽然无法去除折痕，但对人像的修复效果还是相当不错的

阿里巴巴达摩院#

魔搭社区是阿里旗下汇聚各领域最先进的机器学习模型，提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一个网站

达摩院则是阿里旗下探索科技未知的的一个研究机构，借助魔搭社区搭建了一个在线老照片修复平台： https://modelscope.cn/studios/damo/old_photo_restoration/summary

无需注册，直接可以免费上传老照片进行修复，修复效果还是相当自然的

AI.Nero#

AI.Nero 是德国的一个老照片修复网站，缺点就是打开非常之慢（可能视地区网络而定甚至会打不开）： https://ai.nero.com/enhance

据网上介绍每个用户初始是有25左右的额度，每次修复会消耗1额度，但阿虚实测目前无需注册登录也可以直接上传图片进行处理（可能是现在改了规则）

总体而言，除了打开慢、处理速度慢，修复效果还是相当不错的。同时除了网站，也有 UWP 版和 iOS 版软件可以使用

JpgHD#

地址： https://jpghd.com/

一个挺出名的个人开发者的免费老照片修复网站，之前在教大家如何提高图片分辨率那期文章就有推荐

虽然是个人网站，但可以看到，修复效果还是相当不错的（后续有算法揭秘）

另外这个网站还支持给老照片上色，付费之后还支持修复有破损／划痕的老照片

网站演示的修复效果下图，阿虚实测的确能达到这个效果，具体见下文揭秘

付费价格并不算便宜，不支持单独付费，仅提供了下面这几个付费梯度：50张￥30／132张￥72／270张￥108，实在有需要的粉丝可以自行尝试一下哈

Bringing Old Photo Back to life#

最后再分享一个大招，也是今天要介绍的工具中使用起来最复杂的——由微软研究团队开发的旧照片修复工具 Bringing Old Photo Back to life

不得不说微软的技术是真的牛，这是阿虚发现少有支持修复破损、带划痕的旧照片的工具之一

你换市面上其他任何工具，可能都达不到上述效果，是不是觉得相当牛逼？

但实际想要使用这款工具那是 相当无敌之麻烦 ，你首先电脑上必须有 NVIDIA 显卡才可以使用 ，其它显卡用不了

其次你需要去 安装 Python （ https://www.python.org/downloads/ ）并将其配置到系统环境（安装时勾选 add python.exe to path）

然后你需要打开项目主页将整个项目都下载下来并解压： https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

接着你需要打开： https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch ，再将这整个项目下载并解压出来，将 sync_batchnorm 文件夹复制到 Bringing Old Photo Back to life 中的 Face_Enhancement\models\networks 和 Global\detection_models 两个文件夹内

然后你需要下载件 shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 这个文，并解压后放大到 Face_Detection 文件夹内： http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

最后你还需要下载模型文件，将 face_checkpoints.zip 文件解压缩后放到 Face_Enhancement 文件夹内，将 global_checkpoints.zip 文件解压缩后放到 Global 文件夹内： https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/releases

然后由于项目用到了 dlib 库，而安装 dlib 前需要有依赖库 cmake。所以你需要先打开命令行输入：pip install cmake

同时在 Windows 上运行的话，不仅要安装 cmake，还要下载 Visual Studio 来安装 C++ 环境： https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=Community&rel=16

注意安装的时候除了「Python开发」一定还要勾选安装「使用C++的桌面开发」

上面也安装好之后，再打开命令行：pip install dlib，看到 Successfully 就说明安装成功了

以上外置文件下载并配置完之后，还需要根据项目的 requirements.txt 文件来配置依赖库，简单来说就是在项目文件目录下打开命令行工具输入：pip install -r requirements.txt

还没完，在阿虚实际跑程序的时候，发现原项目代码还有点儿问题（可能是依赖库版本更新导致的），你可能还需要找到 Face_Detection 文件夹下的 align_warp_back_multiple_dlib.py 文件

将 219行的 mask *= 255.0 代码修改为 mask = (mask * 255).astype(np.uint8)

225行的 mask_blur /= 255.0 代码修改为 mask_blur = (mask_blur / 255).astype(np.uint8)

到这里，我们终于是可以运行程序进行使用了， 将需要处理的照片，放在 test_images\old 文件夹下 ：

然后先在软件所在文件夹资源管理器处，输入 cmd 并回车，即可快速进入当前目录的命令行界面

对于不带折痕的照片，说个最简单的调用方法，即输入： python run.py --GPU -1

这里的GPU，指定用到的 GPU 编号，可设定为 0 、 0,1或 0,1,2，设定 GPU 时需要确保配置的 Pytorch 是 GPU 版本，相对 CPU 的话，GPU 测试时间会更短；没有 GPU 配置时设为 -1 表示运行时只用 CPU，如果你不懂这些那就直接用 CPU 处理吧，也慢不了多少

对于普通，仅是低像素模糊的老照片，其实修复效果并没有腾讯的 GFPGAN 效果好

PS：如果提示修复过程中提示 CUDA out of memory，就表示是你的显存不够，请降低你要处理的图片分辨率

但对于带折痕、轻微破损的老照片，修复效果那就是杠杠滴，还是一样的，我们在资源管理器处输入 cmd 快速打开命令行界面

与不带折痕相比，修复带折痕照片要多加入一个参数 --with_scratch ，要处理的图片还是存放在old文件夹中，命令行中输入的命令如下： python run.py --GPU -1 --with_scratch

对于带折痕的老照片，修复效果如下可以说是相当优秀了（对比修复效果，阿虚猜测 JpgHD 大概率就是使用的微软的开源算法，然后收费）

如果你能运行 Bringing Old Photo Back to life，就没必要去付费 JpgHD 了

不过其实这个项目的相关文件、模型已经有几年没更新了，并且也不是频繁更新的项目——所以阿虚这里就替大家将所有需要的文件打包好了

你下载阿虚提供的文件之后，只需要解压出来，依次安装 Python环境、C++环境、cmake依赖库和dlib模块、其他第三方程序包之后，将你需要处理的图片放到 test_images 中的old文件夹下，再双击 5 或者 6 的批处理程序就能修复老照片啦

由于有人持续对公众号自动回复进行举报 ，遂暂时不再通过公众号自动回复提供软件下载，后续阿虚会把资源下载地址提供在 文章置顶留言 。若置顶留言也被和谐的话，请到 储物间（axutongxue.com） 右上角，搜索以下关键词获取资源：

老照片修复

黑白照片上色#

相对老照片修复，黑白照片上色其实不算非常复杂的问题，阿虚早在 2 年前就有介绍过不少网站、工具：

百度AI、Image Colorization、Colorize、Picture Colorizer Pro、白黒画像の自動色付け 这几个工具阿虚就不重复介绍了，具体可以看上方的文章☝️

这里的话再补充几个能给黑白照片免费上色的网站

AI