以下是关于 AI 换发型技术的详细介绍：
AI 换脸技术可以通过以下步骤实现：
选择开源、免费的解决方案 facefusion，其开源地址为：https://github.com/facefusion/facefusion 。 本机解决方案： 此软件需要 Python 环境以及安装视频解码器等多个依赖软件，本地安装需要一定编程知识，可参考网站：https://docs.facefusion.io/ 。 由于其运行推理计算速度非常依赖 GPU，若本地计算机没有 GPU 或 GPU 显存较小，执行速度会非常缓慢。例如，Macbook Pro M1 16GB 内存、集成 GPU 对 1 分 30 秒的视频换脸，需要 1300 秒。因此，不推荐本地化安装实现。 云服务解决方案： 利用云厂商已提供的大模型运行环境和计算能力，如阿里云的 PAI 和 AutoDL。选择的是 AutoDL，其官网是：https://www.autodl.com/home 。 注册完成后，在算力市场中选择能接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的算力设备。 通过模型镜像启动 GPU 服务器： 在算法社区查找 facefusion 镜像。 点击右侧合适的镜像，创建实例并启动。 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab，新打开一个终端窗口。 在终端窗口中输入命令： 查看文件列表，输入“ls”并按回车。 进入 facefusion 目录，输入“cd facefusion”并按回车。 启动 facefusion，输入“python./run.py –execution-providers cuda cpu”。 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开新的浏览器窗口，通过 web 浏览器访问其提供的 UI 界面。 在 facefusion 软件界面上传准备好的图片、视频，在右侧可看到预览效果，点击下方的开始按钮执行换脸处理。 执行完成后，在输出位置会出现处理后的视频，输出窗口右上角有下载按钮，可导出变量后的视频到本地。本次 GPU 服务器的使用花费：
时间：大约 10 分钟左右。 制作数字人视频：免费。 数字人换脸：约 0.8 元。 数字人换脸时长：经实际测试 1 分 28 秒的视频，总转换时间在 200 秒。以上是 AI 换脸技术的相关内容。
