stable diffusion 换脸

### 使用 Stable Diffusion 进行换脸操作

Stable Diffusion 是一种强大的图像生成模型，能够通过文本提示创建高质量的图片。然而，直接利用 Stable Diffusion 完成精确的人脸交换并非其设计初衷；该过程通常涉及额外的技术和工具来增强效果。

对于希望基于 Stable Diffusion 实施人脸替换的任务来说，可以考虑采用 ControlNet 插件[^1]。ControlNet 能够让使用者输入特定条件下的指导图（如边缘检测、线稿等），从而引导扩散模型更精准地控制输出结果。当应用于面部转换场景时，则可借助预先准备好的目标面孔作为指引，使新生成的人物肖像更加贴近预期。

具体实现步骤如下所示：

#### 准备工作环境
确保安装了 Python 和 Git 工具之后，在命令行界面执行以下指令获取项目源码并设置依赖项：

git clone https://github.com/lllyasviel/ControlNet.git
cd ControlNet
pip install -r requirements.txt

#### 获取预训练权重文件
访问官方仓库页面下载对应版本的 `control_sd15_openpose.pth` 权重文档放置于指定路径下以便后续调用[^2]。

#### 编写脚本启动服务端口监听
编写简单的 Flask Web API 接口用于接收客户端上传的照片以及返回处理后的成果：

from flask import Flask, request, jsonify
import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image


app = Flask(__name__)

model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    model_id,
    scheduler=scheduler,
).to("cuda")


@app.route('/inference', methods=['POST'])
def inference():
    file = request.files['image']
    img_bytes = file.read()
    nparr = np.frombuffer(img_bytes, np.uint8)
    image = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)

    prompt = 'a photo of a person with the face of [target identity]'
    
    result_image = pipe(prompt=prompt, image=Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))).images[0]

    output_path = './output.png'
    result_image.save(output_path)

    return jsonify({"message": f"Processed image saved at {output_path}"})


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=7860)

上述代码片段展示了如何构建一个简易的服务接口，它接受 POST 请求中的图片数据，并将其传递给由 Stable Diffusion 驱动的管道进行加工处理。值得注意的是，这里的提示词部分应当被自定义为目标身份描述语句以适应不同的应用场景需求[^3]。